无人机实时感知处理技术在应急领域的应用

张生德

（北京中科遥数信息技术有限公司，北京 100101）

1 无人机实时感知处理技术的特点

1.1 自主导航与飞行

无人机实时感知处理技术的核心是自主导航与飞行，根据预先设定的路径，无人机能够自主地执行飞行任务，而无须飞行员的干预。自主导航与飞行包括无人机的姿态控制和航迹规划。无人机实时感知处理主要有激光雷达和视觉导航两种方式：激光雷达利用发射激光束进行测量，从而达到导航的目的；视觉导航则通过对图像处理来获取无人机的位置信息和姿态信息，并根据这些信息来规划路径，从而实现对无人机的飞行控制[1]。

1.2 多传感器数据融合

多传感器数据融合是指将来自多个传感器的信息进行综合，从而获得高精度、高可靠性的信息。它是人工智能领域中最活跃的研究方向之一，主要分为传感器融合、信息融合和决策融合三种类型。在无人机实时感知处理中，多传感器数据融合是指将来自多个传感器的数据进行综合处理，以提高对环境感知的准确性。无人机在飞行过程中，由无线电定位设备（如GPS）和视觉系统（如红外摄像机）提供位置信息，并使用基于图像处理和模式识别技术的自主决策算法来控制无人机[2]。

1.3 目标识别与跟踪

在无人机实时感知处理中，目标识别与跟踪是非常重要的一项任务，无人机实时感知处理的主要任务就是通过目标识别与跟踪，实现对飞行区域内的物体进行实时监控。无人机实时感知处理中的目标识别与跟踪有两种形式：一是基于深度学习的目标识别，二是基于图像处理技术的目标跟踪。

目前，基于深度学习的目标识别技术已取得了长足进步，但该技术也存在着一定局限性。具体而言，深度学习的目标识别算法在面对大尺度、复杂背景等场景时，往往存在着“过拟合”的现象，这使得训练出来的深度学习网络模型往往不能很好地解决现实场景中的目标识别问题；而当所检测场景是无人机实时感知处理技术的实际应用场景时，由于无人机自身平台的限制，无法为目标提供实时、稳定且高质量的图像，这也使得深度学习网络模型往往无法达到预期的效果。另外，基于深度学习的目标识别算法还存在着复杂度较高、实时性较差等问题。因此，无人机实时感知处理技术中基于深度学习的目标识别算法还需要不断进行优化与改进。

1.4 任务规划与自主着陆

任务规划是无人机实时感知处理中最关键的内容。应用无人机实时感知处理技术在实现对环境的监测和控制的同时，也能在一定程度上帮助人们进行任务规划。任务规划是指在未知环境中寻找可行路径的过程。无人机实时感知处理技术可以使无人机在未知环境中自主飞行，也可以使无人机在特定环境下自主着陆，从而避免危险和伤害。近年来，国内外学者已经开发了许多算法来实现任务规划和自主着陆。这些算法包括遗传算法、人工势场算法、粒子群优化算法、神经网络算法、蚁群优化算法等[3]。

2 无人机实时感知处理技术在应急领域中的应用

2.1 实时传输数据

在应急领域中，无人机实时感知处理技术的应用主要包括两个方面：一方面是实时传输数据；另一方面是实时目标检测。在应急领域中，无人机实时感知处理技术主要是通过图像传输的方式，将无人机采集到的各种数据进行有效的传输。在实际应用过程中，需要将无人机采集到的各类数据进行有效的存储和处理，然后通过无线网络的方式将数据发送到地面上的控制中心。同时，为了满足应急领域对无人机的要求，需要对其进行有效的控制和管理，保证其能够正常运行。

2.2 实时目标检测

在无人机实时感知处理技术应用中，实时目标检测是一项重要的内容，主要是指无人机实时感知处理技术，对无人机拍摄到的图片、视频等内容进行分析、识别和定位。在目标检测过程中，需要结合图像处理技术、图像分析技术以及图像识别技术等多方面进行综合运用。在实际应用过程中，需要利用相关数据来对目标进行定位。同时，也可以对目标进行实时跟踪。但是在实际应用过程中，还存在一定的不足之处，主要表现在以下几个方面：第一，图像分辨率不高；第二，对图像信息处理能力不足；第三，不具备较强的抗电磁干扰能力；第四，数据传输速率比较慢。为了解决这些问题，就需要加强对无人机实时感知处理技术的研究和探索，不断改进和完善相关技术。

2.3 实时目标跟踪

在应急领域中，可以将无人机实时目标跟踪技术应用到灾害事故现场的搜救工作中，实时监测现场的情况，及时掌握现场的动态，从而能够在第一时间对被围人员进行搜救，保证救援人员能够安全、快速地撤离现场。在实际应用过程中，需要根据不同的情况采取不同的措施，首先需要利用无人机进行实时目标跟踪，保证无人机能够持续跟踪现场情况，并根据实际情况及时调整救援方案。在目标跟踪的过程中，还需要对无人机所获取到的信息进行分析和处理，迅速判断出哪些位置有人员存在，从而及时开展救援工作。

2.4 实时目标识别

实时目标识别技术主要通过应用对无人机飞行过程中的图像进行实时处理，可实现对目标的快速识别，从而提高无人机目标识别的效率。在实际应用过程中，通常将图像处理技术和机器学习技术相结合，实现对目标的快速识别和定位；通过无人机图像采集系统获取图像进行分析和处理，然后将所获取的数据传输到控制中心；控制中心经过处理后可以利用无人机实时感知处理技术对目标进行识别，从而实现对目标的定位。目前，随着科技的不断发展和进步，在无人机实时感知处理技术方面取得了一定的突破。随着无人机技术的不断发展，未来无人机实时感知处理技术将会得到不断改进和完善，从而为人们提供更加优质的服务。

2.5 实时信息存储和处理

无人机可以为应急领域提供高精度的地理空间信息，其平台能够将地理空间数据和遥感影像等数据进行实时存储和处理，为应急工作提供及时有效的数据支持。利用无人机的优势，能够实现实时信息采集、实时传输和实时处理，具体来说：①在目标采集中，无人机可以搭载多种传感器，如：倾斜相机、可见光相机、红外相机、激光雷达等，对目标进行360°扫描成像，利用激光测距技术，实现高精度的三维点云数据采集；并通过与地面控制站的实时通讯，对所获取的数据进行分析处理。②在目标探测中，由于无人机飞行高度高、续航时间长等特点，可以实现对目标的远距离、高精度探测，利用数据融合技术将多源信息进行融合，获得更全面的检测结果。③在应急救援中，无人机还可以搭载无线通信设备和应急通信车等设备，通过无人机搭载的数据传输系统实时传输地理空间数据和遥感影像等数据。

首先，在实际应用过程中，需要将无人机实时感知处理技术与其他技术进行有效结合，例如，与地理信息系统、遥感影像系统等相关设备进行结合。这些设备能够为应急领域中的无人机提供实时数据支持，并且能够为其提供丰富的信息资源。其次，在实际应用过程中，需要将无人机实时感知处理技术与GPS、卫星导航定位技术相结合，从而构建起一套完善的应急指挥系统。最后，需要对无人机实时感知处理技术与数据存储、图像传输等技术进行有效结合。其中在数据存储方面主要包括了数据存储方式、数据存储类型等内容；在图像传输方面主要包括了图像传输方式、图像传输格式等内容；在信息处理方面主要包括了对信息处理方式、信息处理时间等内容。

3 无人机实时感知处理技术的未来发展趋势

无人机自20世纪70年代诞生以来，其应用逐渐进入大众视野，随着人工智能技术的不断进步，无人机的应用领域也越来越广泛。多旋翼无人机由于具有高度的灵活性和自主导航能力，可以用于各种不同任务的执行，如农业植保、航拍摄影、测绘、电力巡线和公共安全等。

目前，无人机感知与控制技术已经成为研究的热点，实时感知与控制是无人机执行任务的基础。对现有的感知技术和控制技术进行研究分析，可以得出以下发展趋势：①感知技术向多传感器融合发展；②控制技术向更高精度、更强鲁棒性和更优实时性发展；③融合算法向自主学习方向发展；④实时感知与控制系统将实现网络化。

3.1 基于深度学习的目标检测

传统的目标检测方法通常是基于图像处理技术，需要对图像进行预处理，并通过特征提取和分类进行目标检测。这些工作不仅需要耗费大量的人力和物力，而且对图像中的信息进行分类和识别也存在一定的局限性。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测技术已成为人工智能领域的研究热点之一。由于无人机具有较小的体积、较轻的重量和较高的机动性，使得基于深度学习的目标检测技术在无人机上实现具有很大的优势。在未来，随着无人机实时感知处理技术的发展，类似深度学习和卷积神经网络等基于深度学习的目标检测技术将会得到进一步发展，并将在实际应用中发挥更大的作用。

3.2 自主学习

随着技术的发展，无人机的应用场景越来越丰富，无人机在军事、救灾、应急救援等领域也有着广泛的应用。当执行任务的场景比较复杂时，需要无人机具备一定的自主学习能力，并根据新的任务要求进行自我学习，以提高任务完成效率和准确性。无人机自主学习的核心是：感知、决策和控制三个模块。其中：感知模块负责获取环境信息，传感器可以通过视觉系统和雷达来感知周围环境；决策模块负责对收集到的信息进行分析，通过神经网络模拟大脑神经元之间的算法，对输入信息进行识别与分析，并根据分析结果作出决策；控制模块则是在感知和决策模块的基础上实现对无人机的自主控制。

4 结束语

综上所述，随着科学技术的不断发展，无人机技术在各个领域中得到了广泛应用。当前无人机技术已经成为应急救援的重要手段之一，其具备高机动性、灵活性、时效性等特点，能够有效提升应急救援工作的效率和质量。但在实际应用过程中，无人机技术还存在诸多需要改进和创新之处，其智能性和稳定性也需要进一步加强。相关领域的研究人员需要加大对无人机自主学习和多传感器融合等方面的优化，不断提高无人机实时感知处理技术在应急领域中的应用效果，从而为人们提供更加优质便捷的服务。