无人机和无人系统的计算机视觉-人工智能无人机
无人机和无人系统的计算机视觉-人工智能无人机
将计算机视觉与无人系统相结合，可以提升其自主或半自主执行复杂任务的能力。这些系统将图像数据与其他机载传感器（例如 GNSS/GPS、IMU、LiDAR 和热像仪）融合，以解读周围环境并执行精确操作。无论是增强监视任务、优化农业产量，还是实现自动化检查，计算机视觉在提高无人作业的效率和智能化方面都发挥着核心作用。
什么是计算机视觉？它如何应用于无人机？
计算机视觉是指人工智能 (AI) 和机器学习领域，它使机器能够处理和解读来自现实世界的视觉数据。在无人系统中，计算机视觉使无人机和其他平台能够识别特征、理解周围环境并做出相应响应。通过物体识别、运动检测、目标跟踪和 3D 地图绘制等技术，计算机视觉使无人机能够高度自主地运行。
搭载计算机视觉的无人机可以探测人员、车辆、基础设施异常，甚至特定的作物生长状况。这种视觉智能可实现避障、自动着陆、实时测绘和行为监控等功能。从GPS信号缺失环境下的自主导航到增强搜救任务，计算机视觉在无人平台上的应用范围正在迅速扩展。
目录：
- 计算机视觉在无人系统中的应用
- 无人机计算机视觉系统的核心组件
- 主要功能
- 与其他机载系统的交互
- 计算机视觉系统的采购考虑因素
- 当今无人系统中的计算机视觉技术
计算机视觉在无人系统中的应用
计算机视觉应用涵盖民用和国防领域的各种无人任务。这些包括：
监视和侦察ISR
搭载先进计算机视觉算法的无人系统广泛应用于监视和侦察任务。即使在复杂或混乱的环境中，这些系统也能实时检测、分类和跟踪多个目标。面部识别和视觉跟踪功能能够持续监控跨境和高安全区域的个人或车辆。这种自动化操作减少了人工工作量，同时提高了态势感知能力和响应速度。
搜索和救援
配备热像仪和人工智能异常检测功能的无人机在搜救行动中发挥着至关重要的作用。计算机视觉有助于识别热信号、探测运动或突出地形差异，从而可能预示着失踪人员的存在。这些系统可以在恶劣的天气或人为难以触及的地形条件下运行。它们能够快速勘测大面积区域，从而缩短响应时间并提高成功救援的几率。
农业
计算机视觉支持各种农业应用，统称为精准农业。农业无人机可以利用多光谱成像监测作物健康状况，检测杂草，评估灌溉需求，并高精度估算产量。通过分析大片田地的视觉数据，农民可以优化资源利用并提高生产力。这项技术还支持长期土地管理以及疾病或虫害的早期发现。
基础设施和检查
巡检无人机依靠计算机视觉自主扫描桥梁、管道、风力涡轮机和太阳能电池板等基础设施。这些系统运用3D重建、物体检测和裂缝识别等技术，只需极少的人工干预即可检测出结构问题。基于视觉的巡检无需人工进入危险区域，从而减少了停机时间并提高了安全性。收集到的数据还可以输入数字孪生系统，用于资产的生命周期管理。
物流与自动化
在物流领域，计算机视觉使无人系统能够处理包裹跟踪、库存扫描和自动路由。无人机可以通过物体识别和防撞技术实时导航仓库、监控库存水平并优化配送路径。这提高了供应链效率并减少了人力劳动。该技术还支持货运无人机的最后一英里配送，并实现基于视觉的精准着陆和卸货。
海事与环境监测
海事监视无人机利用计算机视觉来追踪船只、探测漏油并监测海洋生物。红外和多光谱成像技术可在偏远或危险的海域实现昼夜作业和数据收集。同样的视觉系统还可以探测非法捕捞或支持保护工作。这些应用有助于环境保护并遵守国际海事法规。
无人机计算机视觉系统的核心组件
无人机上的计算机视觉系统通常包括几个协同工作的集成组件：
视觉传感器
任何计算机视觉系统的核心都是捕捉环境的视觉传感器。这些传感器可能包括用于一般成像的标准 RGB 相机、用于深度感知的立体视觉系统，以及用于专业分析的热像仪和高光谱相机。每种传感器类型都具备独特的功能，能够满足从作物分析到夜间监控等各种任务的需求。选择合适的传感器对于系统性能和运营成功至关重要。
机载处理单元
为了处理人工智能推理和图像处理的计算负载，无人机配备了机载处理单元。这些处理器必须提供高性能，同时管理紧凑型无人机机身内的功耗和散热限制。通过在本地处理数据，可以最大限度地减少延迟，并提高自主性，尤其是在连接受限的情况下。这使得无人机无需依赖外部服务器或网络即可进行实时决策。
软件和算法
计算机视觉软件包含一套针对特定任务（例如物体检测、异常识别和目标跟踪）进行训练的人工智能算法。这些模型通常可定制，并可使用特定任务的数据集进行训练，以提高准确性。在更复杂的场景中，软件可能支持同步定位与地图构建 (SLAM)、3D 重建或模式分析。开源框架和专有平台都很常见，具体取决于系统需求。
传感器融合与导航
计算机视觉与其他机载传感器（例如GNSS 接收器、惯性测量单元 (IMU)、气压计和磁力计）的数据集成时效率最高。即使在 GPS 信号缺失的环境中，这种传感器融合也能实现精确定位、地形跟踪和避障。导航系统使用视觉里程计和 SLAM 来实时保持态势感知。这提高了动态条件下的飞行路径可靠性和任务连续性。
万向节和稳定系统
稳定的云台对于确保高质量的视觉数据至关重要，因为它可以最大限度地减少无人机运动和振动的影响。无论平台方向或环境湍流如何，这些系统都能使摄像机始终聚焦于目标。带有惯性反馈的主动云台可在飞行过程中进行精确调整。这在监控、检查或测绘应用中尤为重要，因为图像清晰度直接影响数据的实用性。
遥测和通信
对于许多应用而言，视觉数据必须实时传输到地面控制站或远程操作员。计算机视觉系统与遥测模块集成，即使在远距离也能支持安全可靠的数据传输。通信协议通常经过优化，以优先处理关键信息，例如物体检测警报或系统异常。一些系统还支持云集成，用于远程数据存储和任务后分析。
主要功能
计算机视觉系统的主要功能包括：
实时处理和空间感知
许多基于无人机的计算机视觉系统直接在机上处理视觉数据，通过边缘计算最大限度地减少延迟。这使得诸如避障、异常检测和移动目标跟踪等时间关键型功能无需依赖远程服务器或外部通信即可实现。在需要快速决策的环境中，实时处理可确保可靠的自主性和响应性。
同步定位与地图构建 (SLAM) 通常用于支持自主导航，尤其是在 GPS 受限或室内环境中。计算机视觉能够识别视觉地标、分析深度，并在无人系统穿越陌生地形时保持空间感知，从而实现 SLAM。
物体识别和运动分析
物体识别技术使无人机和其他无人平台能够区分相关的环境特征，从人员、车辆到基础设施和植被。这些系统利用深度学习模型和图像分割技术对物体进行分类，并为捕获的视觉数据赋予上下文含义。
通过光流、时间跟踪和速度估算进行运动分析，进一步使系统能够跟踪移动目标或避开动态障碍物。这些功能支持各种任务，包括监视、检查和自主导航。
与其他机载系统的交互
计算机视觉并非孤立运作。它与其他机载系统交互，例如：
- 飞行控制器和自动驾驶系统：视觉数据支持动态路径规划、地形跟踪和精确着陆。
- 避障和地理围栏系统：这些系统严重依赖实时视觉数据来维护操作边界并防止碰撞。
- 同步定位与地图绘制 (SLAM)：Vision 可在 GPS 受限的环境中实现 SLAM，从而实现稳健的定位和地图绘制。
- 环境传感器：红外传感器、气压计和 GNSS 模块可以增强计算机视觉，从而改善对环境的理解和响应策略。
- 数据存储和记录：捕获的图像和元数据被记录下来，用于任务后分析、合规性或训练机器学习模型。
计算机视觉系统的采购考虑因素
为无人平台选择正确的计算机视觉解决方案涉及几个关键因素：
- 任务概况：定义主要目标，例如监视、检查、农业，并相应地选择视觉能力。
- 传感器兼容性：确保系统支持所需的传感器类型，例如热成像、立体成像或高光谱相机。
- 处理要求：评估机载计算需求，特别是实时物体检测或自主决策。
- 软件灵活性：寻找具有模块化或可定制 AI 模型的平台，这些模型针对特定任务量身定制或在专有数据集上进行训练。
- 环境适应力：考虑符合 MIL-STD 冲击、振动和极端温度要求，特别是在国防或工业应用中。
- 互操作性：确认与现有飞行控制器、GNSS 单元、万向节和遥测系统的集成。
- 数据隐私和安全：在敏感应用中，评估数据加密、传输和板载存储的安全协议。
供应商通常提供全栈计算机视觉平台，包括针对无人机部署优化的硬件和AI软件。其他供应商可能专注于即插即用摄像头、模块化视觉处理器或纯软件解决方案。
当今无人系统中的计算机视觉技术
随着对更智能、更自主的无人系统的需求日益增长，计算机视觉的作用也将不断扩大。它能够复制人类感知并增强决策能力，使无人平台能够执行曾经被认为不可能在无人监督的情况下完成的任务。从探测偏远地区结构故障到追踪广阔地形中的野生动物种群，计算机视觉正以其高效、智能和可扩展性塑造无人作战的未来。
