無人機實時感知處理技術在應急領域的應用

張生德

（北京中科遙數信息技術有限公司，北京 100101）

1 無人機實時感知處理技術的特點

1.1 自主導航與飛行

無人機實時感知處理技術的核心是自主導航與飛行，根據預先設定的路徑，無人機能夠自主地執行飛行任務，而無須飛行員的干預。自主導航與飛行包括無人機的姿態控制和航跡規劃。無人機實時感知處理主要有激光雷達和視覺導航兩種方式：激光雷達利用發射激光束進行測量，從而達到導航的目的；視覺導航則通過對圖像處理來獲取無人機的位置信息和姿態信息，并根據這些信息來規劃路徑，從而實現對無人機的飛行控制[1]。

1.2 多傳感器數據融合

多傳感器數據融合是指將來自多個傳感器的信息進行綜合，從而獲得高精度、高可靠性的信息。它是人工智能領域中最活躍的研究方向之一，主要分為傳感器融合、信息融合和決策融合三種類型。在無人機實時感知處理中，多傳感器數據融合是指將來自多個傳感器的數據進行綜合處理，以提高對環境感知的準確性。無人機在飛行過程中，由無線電定位設備（如GPS）和視覺系統（如紅外攝像機）提供位置信息，并使用基于圖像處理和模式識別技術的自主決策算法來控制無人機[2]。

1.3 目標識別與跟蹤

在無人機實時感知處理中，目標識別與跟蹤是非常重要的一項任務，無人機實時感知處理的主要任務就是通過目標識別與跟蹤，實現對飛行區域內的物體進行實時監控。無人機實時感知處理中的目標識別與跟蹤有兩種形式：一是基于深度學習的目標識別，二是基于圖像處理技術的目標跟蹤。

目前，基于深度學習的目標識別技術已取得了長足進步，但該技術也存在著一定局限性。具體而言，深度學習的目標識別算法在面對大尺度、復雜背景等場景時，往往存在著“過擬合”的現象，這使得訓練出來的深度學習網絡模型往往不能很好地解決現實場景中的目標識別問題；而當所檢測場景是無人機實時感知處理技術的實際應用場景時，由于無人機自身平臺的限制，無法為目標提供實時、穩定且高質量的圖像，這也使得深度學習網絡模型往往無法達到預期的效果。另外，基于深度學習的目標識別算法還存在著復雜度較高、實時性較差等問題。因此，無人機實時感知處理技術中基于深度學習的目標識別算法還需要不斷進行優化與改進。

1.4 任務規劃與自主著陸

任務規劃是無人機實時感知處理中最關鍵的內容。應用無人機實時感知處理技術在實現對環境的監測和控制的同時，也能在一定程度上幫助人們進行任務規劃。任務規劃是指在未知環境中尋找可行路徑的過程。無人機實時感知處理技術可以使無人機在未知環境中自主飛行，也可以使無人機在特定環境下自主著陸，從而避免危險和傷害。近年來，國內外學者已經開發了許多算法來實現任務規劃和自主著陸。這些算法包括遺傳算法、人工勢場算法、粒子群優化算法、神經網絡算法、蟻群優化算法等[3]。

2 無人機實時感知處理技術在應急領域中的應用

2.1 實時傳輸數據

在應急領域中，無人機實時感知處理技術的應用主要包括兩個方面：一方面是實時傳輸數據；另一方面是實時目標檢測。在應急領域中，無人機實時感知處理技術主要是通過圖像傳輸的方式，將無人機采集到的各種數據進行有效的傳輸。在實際應用過程中，需要將無人機采集到的各類數據進行有效的存儲和處理，然后通過無線網絡的方式將數據發送到地面上的控制中心。同時，為了滿足應急領域對無人機的要求，需要對其進行有效的控制和管理，保證其能夠正常運行。

2.2 實時目標檢測

在無人機實時感知處理技術應用中，實時目標檢測是一項重要的內容，主要是指無人機實時感知處理技術，對無人機拍攝到的圖片、視頻等內容進行分析、識別和定位。在目標檢測過程中，需要結合圖像處理技術、圖像分析技術以及圖像識別技術等多方面進行綜合運用。在實際應用過程中，需要利用相關數據來對目標進行定位。同時，也可以對目標進行實時跟蹤。但是在實際應用過程中，還存在一定的不足之處，主要表現在以下幾個方面：第一，圖像分辨率不高；第二，對圖像信息處理能力不足；第三，不具備較強的抗電磁干擾能力；第四，數據傳輸速率比較慢。為了解決這些問題，就需要加強對無人機實時感知處理技術的研究和探索，不斷改進和完善相關技術。

2.3 實時目標跟蹤

在應急領域中，可以將無人機實時目標跟蹤技術應用到災害事故現場的搜救工作中，實時監測現場的情況，及時掌握現場的動態，從而能夠在第一時間對被圍人員進行搜救，保證救援人員能夠安全、快速地撤離現場。在實際應用過程中，需要根據不同的情況采取不同的措施，首先需要利用無人機進行實時目標跟蹤，保證無人機能夠持續跟蹤現場情況，并根據實際情況及時調整救援方案。在目標跟蹤的過程中，還需要對無人機所獲取到的信息進行分析和處理，迅速判斷出哪些位置有人員存在，從而及時開展救援工作。

2.4 實時目標識別

實時目標識別技術主要通過應用對無人機飛行過程中的圖像進行實時處理，可實現對目標的快速識別，從而提高無人機目標識別的效率。在實際應用過程中，通常將圖像處理技術和機器學習技術相結合，實現對目標的快速識別和定位；通過無人機圖像采集系統獲取圖像進行分析和處理，然后將所獲取的數據傳輸到控制中心；控制中心經過處理后可以利用無人機實時感知處理技術對目標進行識別，從而實現對目標的定位。目前，隨著科技的不斷發展和進步，在無人機實時感知處理技術方面取得了一定的突破。隨著無人機技術的不斷發展，未來無人機實時感知處理技術將會得到不斷改進和完善，從而為人們提供更加優質的服務。

2.5 實時信息存儲和處理

無人機可以為應急領域提供高精度的地理空間信息，其平臺能夠將地理空間數據和遙感影像等數據進行實時存儲和處理，為應急工作提供及時有效的數據支持。利用無人機的優勢，能夠實現實時信息采集、實時傳輸和實時處理，具體來說：①在目標采集中，無人機可以搭載多種傳感器，如：傾斜相機、可見光相機、紅外相機、激光雷達等，對目標進行360°掃描成像，利用激光測距技術，實現高精度的三維點云數據采集；并通過與地面控制站的實時通訊，對所獲取的數據進行分析處理。②在目標探測中，由于無人機飛行高度高、續航時間長等特點，可以實現對目標的遠距離、高精度探測，利用數據融合技術將多源信息進行融合，獲得更全面的檢測結果。③在應急救援中，無人機還可以搭載無線通信設備和應急通信車等設備，通過無人機搭載的數據傳輸系統實時傳輸地理空間數據和遙感影像等數據。

首先，在實際應用過程中，需要將無人機實時感知處理技術與其他技術進行有效結合，例如，與地理信息系統、遙感影像系統等相關設備進行結合。這些設備能夠為應急領域中的無人機提供實時數據支持，并且能夠為其提供豐富的信息資源。其次，在實際應用過程中，需要將無人機實時感知處理技術與GPS、衛星導航定位技術相結合，從而構建起一套完善的應急指揮系統。最后，需要對無人機實時感知處理技術與數據存儲、圖像傳輸等技術進行有效結合。其中在數據存儲方面主要包括了數據存儲方式、數據存儲類型等內容；在圖像傳輸方面主要包括了圖像傳輸方式、圖像傳輸格式等內容；在信息處理方面主要包括了對信息處理方式、信息處理時間等內容。

3 無人機實時感知處理技術的未來發展趨勢

無人機自20世紀70年代誕生以來，其應用逐漸進入大眾視野，隨著人工智能技術的不斷進步，無人機的應用領域也越來越廣泛。多旋翼無人機由于具有高度的靈活性和自主導航能力，可以用于各種不同任務的執行，如農業植保、航拍攝影、測繪、電力巡線和公共安全等。

目前，無人機感知與控制技術已經成為研究的熱點，實時感知與控制是無人機執行任務的基礎。對現有的感知技術和控制技術進行研究分析，可以得出以下發展趨勢：①感知技術向多傳感器融合發展；②控制技術向更高精度、更強魯棒性和更優實時性發展；③融合算法向自主學習方向發展；④實時感知與控制系統將實現網絡化。

3.1 基于深度學習的目標檢測

傳統的目標檢測方法通常是基于圖像處理技術，需要對圖像進行預處理，并通過特征提取和分類進行目標檢測。這些工作不僅需要耗費大量的人力和物力，而且對圖像中的信息進行分類和識別也存在一定的局限性。近年來，隨著深度學習技術的發展，基于深度學習的目標檢測技術已成為人工智能領域的研究熱點之一。由于無人機具有較小的體積、較輕的重量和較高的機動性，使得基于深度學習的目標檢測技術在無人機上實現具有很大的優勢。在未來，隨著無人機實時感知處理技術的發展，類似深度學習和卷積神經網絡等基于深度學習的目標檢測技術將會得到進一步發展，并將在實際應用中發揮更大的作用。

3.2 自主學習

隨著技術的發展，無人機的應用場景越來越豐富，無人機在軍事、救災、應急救援等領域也有著廣泛的應用。當執行任務的場景比較復雜時，需要無人機具備一定的自主學習能力，并根據新的任務要求進行自我學習，以提高任務完成效率和準確性。無人機自主學習的核心是：感知、決策和控制三個模塊。其中：感知模塊負責獲取環境信息，傳感器可以通過視覺系統和雷達來感知周圍環境；決策模塊負責對收集到的信息進行分析，通過神經網絡模擬大腦神經元之間的算法，對輸入信息進行識別與分析，并根據分析結果作出決策；控制模塊則是在感知和決策模塊的基礎上實現對無人機的自主控制。

4 結束語

綜上所述，隨著科學技術的不斷發展，無人機技術在各個領域中得到了廣泛應用。當前無人機技術已經成為應急救援的重要手段之一，其具備高機動性、靈活性、時效性等特點，能夠有效提升應急救援工作的效率和質量。但在實際應用過程中，無人機技術還存在諸多需要改進和創新之處，其智能性和穩定性也需要進一步加強。相關領域的研究人員需要加大對無人機自主學習和多傳感器融合等方面的優化，不斷提高無人機實時感知處理技術在應急領域中的應用效果，從而為人們提供更加優質便捷的服務。