基于二自由度云台的目标跟踪系统设计

针对动目标跟踪普遍存在的跟踪精度不高及跟踪时间短的问题,设计了一种基于二自由度云台的新型的目标跟踪控制系统;该系统将采用TMS320DM642作为主控制器,利用STM32f417作为云台控制器,完成目标跟踪系统的硬件设计,并将跟踪、控制等算法移植到系统平台上,实现对动目标的主动协同跟踪;在复杂的户外背景下,对高速车辆进行跟踪特性测试;实验结果表明,在目标遇到遮挡或者形状改变、旋转情形下,该系统仍能稳定跟踪目标。

基于深度学习的无人机目标识别与反制

随着低空无人机在军事和民用领域的广泛应用,其安全隐患亟需关注。本文提出一种基于改进YOLOv7模型的检测方法,并引入注意力机制,强化模型对目标区域特征的表达能力。同时,提出一种改进的StrongSORT跟踪算法,优化跟踪性能。这些研究成果提高了检测和跟踪的准确性和实时性,通过云台主动跟踪控制算法扩大了监控视野,增强了系统的跟踪灵活性。最终实现了一套完整的红外无人机检测与跟踪系统,满足了实时跟踪的需求,并探讨了其在民用领域反无人机系统中的潜在应用。