【摘 要】
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机场跑道异物检测是民航领域中值得深入研究的问题。相比于传统的人工巡检和驾车巡检,无人机巡检方式则具有更快的速度,且能够全程依靠智能化手段进行异物检测分析,为机场跑道异物巡检带来了新的研究方向。因此,本文以大疆消费级无人机作为硬件平台,设计并实现了基于消费级无人机的机场跑道异物巡检系统,并在此基础上研究了异物检测方面的应用,经过实际测试构建出无人机跑道巡检的功耗模型并提出可行的巡检方案。本文从以下三
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机场跑道异物检测是民航领域中值得深入研究的问题。相比于传统的人工巡检和驾车巡检,无人机巡检方式则具有更快的速度,且能够全程依靠智能化手段进行异物检测分析,为机场跑道异物巡检带来了新的研究方向。因此,本文以大疆消费级无人机作为硬件平台,设计并实现了基于消费级无人机的机场跑道异物巡检系统,并在此基础上研究了异物检测方面的应用,经过实际测试构建出无人机跑道巡检的功耗模型并提出可行的巡检方案。本文从以下三个方面开展研究工作。第一部分主要研究了巡检无人机的地面站设计与实现。这部分内容经过了平台架构设计、系统功能分析、方案设计等环节,设计出基于巡检无人机的地面站的完整设计方案。本文基于成熟的大疆精灵系列无人机和安卓移动平台,以DJI UX SDK、DJI Mobile SDK、高德地图SDK、视频流解码技术、JNI技术为主要技术支撑,设计了基于巡检无人机的机场跑道实时巡检地面站软件,包括系统界面模块、初始化模块、地图模块、文件系统模块、自主飞行控制与路径规划模块、实时异物检测模块,最终实现了完整的巡检无人机地面站。第二部分主要研究了异物检测模型的构建、部署及研究。本文在数据集构建方面,从自然环境中进行图像采集并开展数据标注工作,并在此基础上实施数据增强,从而提高训练的神经网络模型的泛化性。随后将模型训练后进行测试并完成移动端部署。针对移动端异物检测模型轻量化和高准确率的要求,本文在YOLOv5s模型基础上对模型进行了改进,经过自制数据集上的测试,改进模型的m AP@0.5达到91.7%,相比于原始YOLOv5s模型提高了9.0%;改进模型的参数尺寸仅为9.7MB,相比于原始YOLOv5s模型减少了4.8MB。由此得出本文改进模型具有轻量、高效的优点,对于异物检测任务具有重要意义。第三部分主要研究了地面站测试与巡检功耗建模。这部分对地面站进行了仿真测试和实地测试,测试结果表明地面站的各项功能符合预期。在实地测试过程中,根据匀速飞行测试的电池电量数据,得出了不同飞行速度下匀速飞行消耗的电池功率,进而建立数学模型,提出长距离、大范围机场跑道巡检的方案。最后,本文将地面站的性能指标进行量化,说明了本文设计的地面站的有效性,也指出了本文地面站有待进一步改进的方面。
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