在WSN中使用YOLOv8进行实时障碍探测,使用无人机空中摄影
Shakila Rahman1, Jahid Hasan Rony2, Jia Uddin3
1Department of Computer Science, American International University-Bangladesh, Dhaka 1229, Bangladesh.
本研究介绍了一种YOLOv8模型,用于无人驾驶飞行器 (UAV) 在无线传感器网络 (WSN) 中检测障碍物. 该模型获得了96%的F1得分,提高了数据收集的安全性和效率.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 网络工程 网络工程
背景情况:
- 无线传感器网络 (WSN) 对各种应用至关重要,需要可靠的数据收集.
- 无人驾驶飞行器 (UAV) 为WSN收集数据提供了灵活的解决方案.
- 在数据收集任务期间,障碍物检测对于安全有效的无人机导航至关重要.
研究的目的:
- 为在WSN中运行的无人机开发和评估一个强大的障碍物检测系统.
- 提高无人机辅助数据收集的安全性和可靠性.
- 利用深度学习来实现无人机的实时环境意识.
主要方法:
- 使用配备有空中摄像头的无人机进行数据收集.
- 在无人机数据收集之旅期间捕获的图像和视频.
- 在处理的空中数据上训练了一种基于YOLOv8的模型,用于障碍物检测.
主要成果:
- 拟议的YOLOv8模型在识别静态和移动障碍物方面表现出卓越的性能.
- 在200个训练时代后,在障碍物检测方面获得了96%的F1高分.
- 在各种操作场景中表现优于基线算法.
结论:
- 在WSN环境中,YOLOv8为基于无人机的障碍物检测提供了有效的解决方案.
- 开发的系统提高了无人机辅助数据收集的安全性和效率.
- 这种方法有助于在复杂环境中推进无人机的自主导航.
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