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本文目录一览：
- 1、无人机识别算法
无人机识别算法
1、无人机视觉识别目标速度算法如下。计算目标在相机坐标系下的运动速度：通过目标在图像中的位置和相机的内外参，可以将目标在图像坐标系下的位置转换为相机坐标系下的位置。然后，通过相邻帧图像之间的时间间隔，可以计算出目标在相机坐标系下的运动速度。
2、无人机中植入AI算法，本质上是一种将人工智能技术应用于无人机系统的过程。成都慧视自主研发的AI智能算法分析技术，是这一过程中的关键。通过这种技术，无人机得以“看到”世界，并像人一样作出判断。摄像机作为“眼睛”，收集到的信息被输入到智能设备终端进行分析和处理。
3、在无人机领域，SLAM能够快速构建3D地图，并与GIS和视觉对象识别技术结合，帮助无人机识别障碍并规划路径，如Hover Camera无人机就利用了SLAM技术。 在无人驾驶汽车领域，SLAM技术提供视觉里程计功能，与GPS等其他定位技术融合，以满足精确定位需求。
4、YOLO算法是一种基于分类/回归的对象检测方法，具有结构简单、模型体积小、计算速度快等优势。自引入YOLO以来，研究人员已发布了七个版本。基于YOLO的目标检测算法将输入图像调整为相同大小，然后将其分成相等的网络单元进行检测。YOLO将自动选择得分* 高的目标类别进行预测。
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