Over the past decade, there has been a significant increase in the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to support a wide variety of missions, such as remote surveillance, vehicle tracking, and object detection. For problems involving processing of areas larger than a single image, the mosaicking of UAV imagery is a necessary step. Real-time image mosaicking is used for missions that requires fast response like search and rescue missions. It typically requires information from additional sensors, such as Global Position System (GPS) and Inertial Measurement Unit (IMU), to facilitate direct orientation, or 3D reconstruction approaches to recover the camera poses. This paper proposes a UAV-based system for real-time creation of incremental mosaics which does not require either direct or indirect camera parameters such as orientation information. Inspired by previous approaches, in the mosaicking process, feature extraction from images, matching of similar key points between images, finding homography matrix to warp and align images, and blending images to obtain mosaics better looking, plays important roles in the achievement of the high quality result. Edge detection is used in the blending step as a novel approach. Experimental results show that real-time incremental image mosaicking process can be completed satisfactorily and without need for any additional camera parameters.

无人驾驶航空公司（UAV）成功地在许多应用领域中使用，例如军事，安全，监测，应急援助，旅游，农业和林业。本研究旨在从UAV获得的高分辨率图像自动在Siirt University Campus上的指定区域中计算树木。使用Adobe Photoshop的照片合并工具在地面站缝合在30米高的图像上获得的20％重叠。通过施加3x3中值和平均过滤器，将所得图像分别被释放并平滑。在某些区域生成由UAV捕获的空中图像的正极图之后，在这些地图上的不同对象的边界框标记在HSV（色调饱和值），RGB（红色绿色蓝色）和灰色的方式中标记。生成培训，验证和测试数据集，然后已经评估了使用各种机器学习算法与树检测相关的分类成功率。在最后一步中，通过获取实际的树编号来建立地面真理模型，然后通过将参考地面真理数据与所提出的模型进行比较来计算预测性能。认为已经为使用预定区域中的MLP分类器获得的平均精度率为87％的平均精度率已经实现了显着的成功。

Precise geolocalization is crucial for unmanned aerial vehicles (UAVs). However, most current deployed UAVs rely on the global navigation satellite systems (GNSS) or high precision inertial navigation systems (INS) for geolocalization. In this paper, we propose to use a lightweight visual-inertial system with a 2D georeference map to obtain accurate and consecutive geodetic positions for UAVs. The proposed system firstly integrates a micro inertial measurement unit (MIMU) and a monocular camera as odometry to consecutively estimate the navigation states and reconstruct the 3D position of the observed visual features in the local world frame. To obtain the geolocation, the visual features tracked by the odometry are further registered to the 2D georeferenced map. While most conventional methods perform image-level aerial image registration, we propose to align the reconstructed points to the map points in the geodetic frame; this helps to filter out the large portion of outliers and decouples the negative effects from the horizontal angles. The registered points are then used to relocalize the vehicle in the geodetic frame. Finally, a pose graph is deployed to fuse the geolocation from the aerial image registration and the local navigation result from the visual-inertial odometry (VIO) to achieve consecutive and drift-free geolocalization performance. We have validated the proposed method by installing the sensors to a UAV body rigidly and have conducted two flights in different environments with unknown initials. The results show that the proposed method can achieve less than 4m position error in flight at 100m high and less than 9m position error in flight about 300m high.

计算机视觉在智能运输系统（ITS）和交通监视中发挥了重要作用。除了快速增长的自动化车辆和拥挤的城市外，通过实施深层神经网络的实施，可以使用视频监视基础架构进行自动和高级交通管理系统（ATM）。在这项研究中，我们为实时交通监控提供了一个实用的平台，包括3D车辆/行人检测，速度检测，轨迹估算，拥塞检测以及监视车辆和行人的相互作用，都使用单个CCTV交通摄像头。我们适应了定制的Yolov5深神经网络模型，用于车辆/行人检测和增强的排序跟踪算法。还开发了基于混合卫星的基于混合卫星的逆透视图（SG-IPM）方法，用于摄像机自动校准，从而导致准确的3D对象检测和可视化。我们还根据短期和长期的时间视频数据流开发了层次结构的交通建模解决方案，以了解脆弱道路使用者的交通流量，瓶颈和危险景点。关于现实世界情景和与最先进的比较的几项实验是使用各种交通监控数据集进行的，包括从高速公路，交叉路口和城市地区收集的MIO-TCD，UA-DETRAC和GRAM-RTM，在不同的照明和城市地区天气状况。

地理定位的概念是指确定地球上的某些“实体”的位置的过程，通常使用全球定位系统（GPS）坐标。感兴趣的实体可以是图像，图像序列，视频，卫星图像，甚至图像中可见的物体。由于GPS标记媒体的大规模数据集由于智能手机和互联网而迅速变得可用，而深入学习已经上升以提高机器学习模型的性能能力，因此由于其显着影响而出现了视觉和对象地理定位的领域广泛的应用，如增强现实，机器人，自驾驶车辆，道路维护和3D重建。本文提供了对涉及图像的地理定位的全面调查，其涉及从捕获图像（图像地理定位）或图像内的地理定位对象（对象地理定位）的地理定位的综合调查。我们将提供深入的研究，包括流行算法的摘要，对所提出的数据集的描述以及性能结果的分析来说明每个字段的当前状态。

没有全球导航卫星系统（GNSS）的本地化是无人驾驶汽车（UAVS）自动操作中的关键功能。在已知地图上基于视觉的本地化可以是一个有效的解决方案，但是它受到两个主要问题的负担：根据天气和季节的不同，位置的外观不同，以及无人机相机图像和地图之间的透视差异使匹配变得难以匹配。在这项工作中，我们提出了一种本地化解决方案，该解决方案依靠无人机相机图像匹配，以与训练有素的卷积神经网络模型进行地理参与的正射击图，该模型与相机图像和地图之间的季节性外观差异（冬季夏季）不变。我们将解决方案的收敛速度和本地化精度与六种参考方法进行比较。结果表明，参考方法的重大改善，尤其是在较高的季节性变化下。我们最终证明了该方法成功本地无人机的能力，表明所提出的方法对透视变化是可靠的。

Utilizing autonomous drones or unmanned aerial vehicles (UAVs) has shown great advantages over preceding methods in support of urgent scenarios such as search and rescue (SAR) and wildfire detection. In these operations, search efficiency in terms of the amount of time spent to find the target is crucial since with the passing of time the survivability of the missing person decreases or wildfire management becomes more difficult with disastrous consequences. In this work, it is considered a scenario where a drone is intended to search and detect a missing person (e.g., a hiker or a mountaineer) or a potential fire spot in a given area. In order to obtain the shortest path to the target, a general framework is provided to model the problem of target detection when the target's location is probabilistically known. To this end, two algorithms are proposed: Path planning and target detection. The path planning algorithm is based on Bayesian inference and the target detection is accomplished by means of a residual neural network (ResNet) trained on the image dataset captured by the drone as well as existing pictures and datasets on the web. Through simulation and experiment, the proposed path planning algorithm is compared with two benchmark algorithms. It is shown that the proposed algorithm significantly decreases the average time of the mission.

Visual perception plays an important role in autonomous driving. One of the primary tasks is object detection and identification. Since the vision sensor is rich in color and texture information, it can quickly and accurately identify various road information. The commonly used technique is based on extracting and calculating various features of the image. The recent development of deep learning-based method has better reliability and processing speed and has a greater advantage in recognizing complex elements. For depth estimation, vision sensor is also used for ranging due to their small size and low cost. Monocular camera uses image data from a single viewpoint as input to estimate object depth. In contrast, stereo vision is based on parallax and matching feature points of different views, and the application of deep learning also further improves the accuracy. In addition, Simultaneous Location and Mapping (SLAM) can establish a model of the road environment, thus helping the vehicle perceive the surrounding environment and complete the tasks. In this paper, we introduce and compare various methods of object detection and identification, then explain the development of depth estimation and compare various methods based on monocular, stereo, and RDBG sensors, next review and compare various methods of SLAM, and finally summarize the current problems and present the future development trends of vision technologies.

由于它可能对粮食安全，可持续性，资源利用效率，化学处理的降低以及人类努力和产量的优化，因此，自主机器人在农业中的应用正在越来越受欢迎。有了这一愿景，蓬勃发展的研究项目旨在开发一种适应性的机器人解决方案，用于精确耕作，该解决方案结合了小型自动无人驾驶飞机（UAV）（UAV）的空中调查能力以及由多功能无人驾驶的无人接地车（UGV）执行的针对性干预措施。本文概述了该项目中获得的科学和技术进步和结果。我们引入了多光谱感知算法以及空中和地面系统，用于监测农作物密度，杂草压力，作物氮营养状况，并准确地对杂草进行分类和定位。然后，我们介绍了针对我们在农业环境中机器人身份量身定制的导航和映射系统，以及用于协作映射的模块。我们最终介绍了我们在不同的现场条件和不同农作物中实施和测试的地面干预硬件，软件解决方案以及接口。我们描述了一个真正的用例，在该案例中，无人机与UGV合作以监视该领域并进行选择性喷涂而无需人工干预。

Localization of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) relies heavily on Global Navigation Satellite Systems (GNSS), which are susceptible to interference. Especially in security applications, robust localization algorithms independent of GNSS are needed to provide dependable operations of autonomous UAVs also in interfered conditions. Typical non-GNSS visual localization approaches rely on known starting pose, work only on a small-sized map, or require known flight paths before a mission starts. We consider the problem of localization with no information on initial pose or planned flight path. We propose a solution for global visual localization on a map at scale up to 100 km2, based on matching orthoprojected UAV images to satellite imagery using learned season-invariant descriptors. We show that the method is able to determine heading, latitude and longitude of the UAV at 12.6-18.7 m lateral translation error in as few as 23.2-44.4 updates from an uninformed initialization, also in situations of significant seasonal appearance difference (winter-summer) between the UAV image and the map. We evaluate the characteristics of multiple neural network architectures for generating the descriptors, and likelihood estimation methods that are able to provide fast convergence and low localization error. We also evaluate the operation of the algorithm using real UAV data and evaluate running time on a real-time embedded platform. We believe this is the first work that is able to recover the pose of an UAV at this scale and rate of convergence, while allowing significant seasonal difference between camera observations and map.

我们生活的世界充满了技术，而每天都有无人机的进步和使用有效地增加。由于许多应用程序方案，在某些任务中，无人机容易受到外部干扰的影响，例如地面站的连通性丧失，安全任务，安全问题和与交货相关的任务。因此，根据情况，这可能会影响运营并导致无人机的安全着陆。因此，本文提出了一种在动态环境中安全着陆的启发式方法。这种方法的目的是检测安全的潜在降落区 - PLZ，并找出最适合降落的区域。最初，PLZ是通过通过Canny Edge算法处理图像来检测的，然后应用了直径估计值对于每个边缘最小的区域。比车辆间隙更高的斑点被标记为安全PLZ。在该方法的第二阶段中，计算了向PLZ移动的动态障碍的速度，并考虑到达到区域的时间。计算无人机的ETA并在无人机的下降期间，执行动态障碍物。在现实世界环境中测试的方法显示了现有工作的更好结果。

在过去的十年中，自动驾驶航空运输车辆引起了重大兴趣。这是通过空中操纵器和新颖的握手的技术进步来实现这一目标的。此外，改进的控制方案和车辆动力学能够更好地对有效载荷进行建模和改进的感知算法，以检测无人机（UAV）环境中的关键特征。在这项调查中，对自动空中递送车辆的技术进步和开放研究问题进行了系统的审查。首先，详细讨论了各种类型的操纵器和握手，以及动态建模和控制方法。然后，讨论了降落在静态和动态平台上的。随后，诸如天气状况，州估计和避免碰撞之类的风险以确保安全过境。最后，调查了交付的UAV路由，该路由将主题分为两个领域：无人机操作和无人机合作操作。

在过去几年中，自动驾驶一直是最受欢迎，最具挑战性的主题之一。在实现完全自治的道路上，研究人员使用了各种传感器，例如LIDAR，相机，惯性测量单元（IMU）和GPS，并开发了用于自动驾驶应用程序的智能算法，例如对象检测，对象段，障碍，避免障碍物，避免障碍物和障碍物，以及路径计划。近年来，高清（HD）地图引起了很多关注。由于本地化中高清图的精度和信息水平很高，因此它立即成为自动驾驶的关键组成部分之一。从Baidu Apollo，Nvidia和TomTom等大型组织到个别研究人员，研究人员创建了用于自主驾驶的不同场景和用途的高清地图。有必要查看高清图生成的最新方法。本文回顾了最新的高清图生成技术，这些技术利用了2D和3D地图生成。这篇评论介绍了高清图的概念及其在自主驾驶中的有用性，并详细概述了高清地图生成技术。我们还将讨论当前高清图生成技术的局限性，以激发未来的研究。

车辆分类是一台热电电脑视觉主题，研究从地面查看到顶视图。在遥感中，顶视图的使用允许了解城市模式，车辆集中，交通管理等。但是，在瞄准像素方面的分类时存在一些困难：（a）大多数车辆分类研究使用对象检测方法，并且最公开的数据集设计用于此任务，（b）创建实例分段数据集是费力的，并且（C ）传统的实例分段方法由于对象很小，因此在此任务上执行此任务。因此，本研究目标是：（1）提出使用GIS软件的新型半监督迭代学习方法，（2）提出一种自由盒实例分割方法，（3）提供城市规模的车辆数据集。考虑的迭代学习程序：（1）标记少数车辆，（2）在这些样本上列车，（3）使用模型对整个图像进行分类，（4）将图像预测转换为多边形shapefile，（5 ）纠正有错误的一些区域，并将其包含在培训数据中，（6）重复，直到结果令人满意。为了单独的情况，我们考虑了车辆内部和车辆边界，DL模型是U-Net，具有高效网络B7骨架。当移除边框时，车辆内部变为隔离，允许唯一的对象识别。要恢复已删除的1像素边框，我们提出了一种扩展每个预测的简单方法。结果显示与掩模-RCNN（IOU中67％的82％）相比的更好的像素 - 明智的指标。关于每个对象分析，整体准确性，精度和召回大于90％。该管道适用于任何遥感目标，对分段和生成数据集非常有效。

自主场景的曝光和探索，尤其是在本地化或沟通有限的区域，对于在未知场景中寻找目标有用，仍然是计算机导航中的一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们提出了一种用于实时环境探索的新方法，其唯一的要求是一个视觉上相似的数据集，用于预训练，场景中足够的照明以及用于环境感应的机上前瞻性RGB摄像机。与现有方法相反，我们的方法只需要一个外观（图像）才能做出一个良好的战术决定，因此在非成长，恒定的时间内起作用。两个方向的预测以像素为特征，称为goto和lookat像素，包括我们方法的核心。这些像素通过以下方式编码建议的飞行指令：goto像素定义了代理应以一个距离单位移动的方向，而Lookat像素定义了相机应在下一步中指向的方向。这些飞行的指导像素经过优化，以揭示当前未开发的区域的最多数量。我们的方法提出了一种新型的基于深度学习的导航方法，能够解决此问题并在更复杂的设置中证明其能力，即计算能力有限。此外，我们提出了一种生成面向导航数据集的方法，从而可以使用RGB和深度图像对我们的方法有效培训。在模拟器中进行的测试，评估了稀疏像素的推断过程的协调，以及旨在揭示区域并降低目标距离的2D和3D测试飞行取得了令人鼓舞的结果。与最先进的算法的比较表明，我们的方法能够表现出色，在测量每个相机姿势的新体素，最小距离目标距离，所见表面素的百分比和计算时间指标。

与计算机视觉合并的基于无人机的遥感系统（UAV）遥感系统具有协助建筑物建设和灾难管理的潜力，例如地震期间的损害评估。可以通过检查来评估建筑物到地震的脆弱性，该检查考虑到相关组件的预期损害进展以及组件对结构系统性能的贡献。这些检查中的大多数是手动进行的，导致高利用人力，时间和成本。本文提出了一种通过基于无人机的图像数据收集和用于后处理的软件库来自动化这些检查的方法，该方法有助于估算地震结构参数。这里考虑的关键参数是相邻建筑物，建筑计划形状，建筑计划区域，屋顶上的对象和屋顶布局之间的距离。通过使用距离测量传感器以及通过Google Earth获得的数据进行的现场测量，可以验证所提出的方法在估计上述参数估算上述参数方面的准确性。可以从https://uvrsabi.github.io/访问其他详细信息和代码。

过去，图像检索是用于跨视图地理位置和无人机视觉本地化任务的主流解决方案。简而言之，图像检索的方式是通过过渡角度获得最终所需的信息，例如GPS。但是，图像检索的方式并非完全端到端。并且有一些多余的操作，例如需要提前准备功能库以及画廊构造的抽样间隔问题，这使得很难实施大规模应用程序。在本文中，我们提出了一个端到端定位方案，使用图像（FPI）查找点，该方案旨在通过源A的图像（无人机 - - 看法）。为了验证我们的框架的可行性，我们构建了一个新的数据集（UL14），该数据集旨在解决无人机视觉自我定位任务。同时，我们还建立了一个基于变压器的基线以实现端到端培训。另外，先前的评估方法不再适用于FPI框架。因此，提出了米级准确性（MA）和相对距离评分（RDS）来评估无人机定位的准确性。同时，我们初步比较了FPI和图像检索方法，而FPI的结构在速度和效率方面都可以提高性能。特别是，由于不同观点与剧烈的空间量表转换之间的巨大差异，FPI的任务仍然是巨大的挑战。

由于其前所未有的优势，在规模，移动，部署和隐蔽观察能力方面，空中平台和成像传感器的快速出现是实现新的空中监测形式。本文从计算机视觉和模式识别的角度来看，全面概述了以人为本的空中监控任务。它旨在为读者提供使用无人机，无人机和其他空中平台的空中监测任务当前状态的深入系统审查和技术分析。感兴趣的主要对象是人类，其中要检测单个或多个受试者，识别，跟踪，重新识别并进行其行为。更具体地，对于这四项任务中的每一个，我们首先讨论与基于地面的设置相比在空中环境中执行这些任务的独特挑战。然后，我们审查和分析公共可用于每项任务的航空数据集，并深入了解航空文学中的方法，并调查他们目前如何应对鸟瞰挑战。我们在讨论缺失差距和开放研究问题的讨论中得出结论，告知未来的研究途径。

每年，AEDESAEGYPTI蚊子都感染了数百万人，如登录，ZIKA，Chikungunya和城市黄热病等疾病。战斗这些疾病的主要形式是通过寻找和消除潜在的蚊虫养殖场来避免蚊子繁殖。在这项工作中，我们介绍了一个全面的空中视频数据集，获得了无人驾驶飞行器，含有可能的蚊帐。使用识别所有感兴趣对象的边界框手动注释视频数据集的所有帧。该数据集被用于开发基于深度卷积网络的这些对象的自动检测系统。我们提出了通过在可以注册检测到的对象的时空检测管道的对象检测流水线中的融合来利用视频中包含的时间信息，这些时间是可以注册检测到的对象的，最大限度地减少最伪正和假阴性的出现。此外，我们通过实验表明使用视频比仅使用框架对马赛克组成马赛克更有利。使用Reset-50-FPN作为骨干，我们可以分别实现0.65和0.77的F $ _1 $ -70分别对“轮胎”和“水箱”的对象级别检测，说明了正确定位潜在蚊子的系统能力育种对象。

在这项工作中，我们提出了一个端到端的异质多机器人系统框架，地面机器人能够在高空四个四极管实时创建的语义图中进行本地化，计划和导航。地面机器人在没有任何外部干预的情况下独立选择并解散目标。此外，他们通过使用语义将其本地地图与高架图匹配，执行跨视图本地化。通信主链是机会主义的，并且可以分配，使整个系统除了四型四型GPS之外没有外部基础架构，没有外部基础架构。我们通过在不同环境中的多个实验上执行不同的任务，通过执行不同的任务，对系统进行了广泛的测试。我们的地面机器人在现实世界中最少的干预和96公里的模拟无需干预即可自主行驶以上超过6公里。