项目简介:手势识别系统用于无人机控制 该手势识别系统通过识别20个特定手势来实现对无人机的精准控制。系统利用 MediaPipe 和 卷积神经网络(CNN) 技术,能够在实时视频流中提取手部的关键特征点,并将其与预定义的手势进行比对,从而控制无人机执行相应的操作。每个手势对应无人机的特定动作,如起飞、降落、旋转等。 系统架构: 手势识别:通过 MediaPipe 提取手部的21个关键点,实时监测用户的手部动作。 数据处理与识别:使用 CNN 模型对手势进行分类和识别。 无人机控制:每个识别出的手势触发相应的无人机控制命令,通过与电脑的连接,实时控制无人机的飞行状态。 技术优...
针对六旋翼无人机在复杂仓库环境下避障与路径规划需要,提出了基于视觉的避障与路径规划方法。在单目相机和双目相机成像原理分析的基础上,使用单目相机基于光流进行障碍物检测的方法,进行了避障路径规划策略的分析,并对视觉避障系统进行了设计。...
项目描述: 该系统涵盖数据中心、系统管理、场站管理、设备管理、巡检管理、航线规划、飞行管理、消缺管理和创新中心等多个模块,每个模块又包括风场、光伏场站、集电线路和升压站等子模块,用于管理不同种类的能源设备 项目特点: 项目采用人工智能、大数据、无人机、GIS等先进技术,为风场、光伏场站、集电线路、升压站等运维场景提供一体化解决方案,实现数字化、智能化和集约化转型。 项目主要技术栈: Vue3、TypeScript、Cesium、Leaflet、WebSocket、WebRTC。 责任描述: 基于 Cesium 封装了一个点线面的标注库,支持编辑、增加、删除点...