Publication: Markers detection/recognition for UAVs visual navigation systems
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Publication date
2016-07
Defense date
2016-07-13
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Abstract
In this project, an algorithm for two-dimensional arrow detection and recognition and its subsequent direction feature extraction is presented. The extracted information will be transferred to an UAV. Using that information the UAV will be capable of following a track composed of arrows in an autonomous way, in real time, and as quickly as possible. The proposed algorithm is going to be used in autonomous drones racings and competitions.
The proposed solution is able to detect, recognize and extract information of different types of arrows. Furthermore it is scale and rotation invariant, it means that the algorithm is able to detect arrows of any size and orientation.
The algorithm can detect and recognize objects by analyzing its shape. As a result, it is not necessary to use data bases or train classifiers, so we can obtain a faster processing.
This project presents the following structure: the motivation, and objectives that has led to develop this project will be extended in the introduction. Then different existing methods used to detect and recognize objects will be explained and compared to justify why it was necessary to develop the proposed algorithm. After that, an introduction to the application will be held in order to give a detailed explanation of how the algorithm works. Experimental results, its analysis, and the budget that shows the cost of developing this project will be also included. Finally obtained conclusions will be detailed, and future works will be exposed in order to improve and extend the performances obtained with the proposed solution.
En este trabajo se presenta un algoritmo para la detección y reconocimiento de flechas bidimensionales y la posterior extracción de su dirección y sentido mediante visión por computador. La información extraída se transmite a un UAV con el fin de que siga el camino marcado por las mismas de forma autónoma, a tiempo real y en el menor tiempo posible. Se busca emplear el algoritmo propuesto en carreras y competiciones de drones autónomos. La solución propuesta es capaz de detectar, reconocer y extraer información de diferentes tipos de flecha, siendo además invariante a la escala y rotación, es decir, detecta flechas de cualquier tamaño en todas las orientaciones posibles. El algoritmo está basado en la detección y reconocimiento del objeto mediante el análisis de su forma, gracias a lo cual no es necesario utilizar ninguna base de datos o entrenar clasificadores, lo que supone un procesamiento mucho más rápido. La estructura de este trabajo es la siguiente: la motivación, objetivos y problemática que han llevado al desarrollo de este trabajo serán ampliados en la introducción. A continuación se expondrán diferentes métodos ya existentes que se emplean para la detección y reconocimiento de objetos, se comparará cada uno de ellos y se justificará por qué ha sido necesario implementar el algoritmo propuesto. Después se hará una introducción a la aplicación para pasar posteriormente explicar de forma detallada el funcionamiento del algoritmo. Se incluirán también los resultados experimentales y el análisis que se hace de los mismos, además de un presupuesto que recoge los gastos derivados de la realización del proyecto. Finalmente se expondrán las conclusiones obtenidas tras la realización del trabajo y se propondrán trabajos futuros con el fin de mejorar y ampliar las prestaciones que se han conseguido alcanzar con la solución propuesta.
En este trabajo se presenta un algoritmo para la detección y reconocimiento de flechas bidimensionales y la posterior extracción de su dirección y sentido mediante visión por computador. La información extraída se transmite a un UAV con el fin de que siga el camino marcado por las mismas de forma autónoma, a tiempo real y en el menor tiempo posible. Se busca emplear el algoritmo propuesto en carreras y competiciones de drones autónomos. La solución propuesta es capaz de detectar, reconocer y extraer información de diferentes tipos de flecha, siendo además invariante a la escala y rotación, es decir, detecta flechas de cualquier tamaño en todas las orientaciones posibles. El algoritmo está basado en la detección y reconocimiento del objeto mediante el análisis de su forma, gracias a lo cual no es necesario utilizar ninguna base de datos o entrenar clasificadores, lo que supone un procesamiento mucho más rápido. La estructura de este trabajo es la siguiente: la motivación, objetivos y problemática que han llevado al desarrollo de este trabajo serán ampliados en la introducción. A continuación se expondrán diferentes métodos ya existentes que se emplean para la detección y reconocimiento de objetos, se comparará cada uno de ellos y se justificará por qué ha sido necesario implementar el algoritmo propuesto. Después se hará una introducción a la aplicación para pasar posteriormente explicar de forma detallada el funcionamiento del algoritmo. Se incluirán también los resultados experimentales y el análisis que se hace de los mismos, además de un presupuesto que recoge los gastos derivados de la realización del proyecto. Finalmente se expondrán las conclusiones obtenidas tras la realización del trabajo y se propondrán trabajos futuros con el fin de mejorar y ampliar las prestaciones que se han conseguido alcanzar con la solución propuesta.
Description
Keywords
UAVs, Algoritmos, Visión por computador, Drones autónomos