Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/64997
Title: | Object Tracking System for Quadcopter |
Other Titles: | Система стеження об'єктів для квадрокоптера |
Authors: | Gladchenko, Valery Hryhorovych Гладченко, Валерій Григорович |
Keywords: | qualification work computer vision machine learning automatic control system PD regulator кваліфікаційна робота комп'ютерний зір машинне навчання система автоматичного керування ПД-регулятор |
Issue Date: | 13-Jun-2024 |
Publisher: | National Aviation University |
Citation: | Gladchenko V.G. Object tracking system for a quadcopter. Qualification work for obtaining the Bachelor's degree in the specialty 151 Automation and computer-integrated technologies. – National Aviation University. - Kyiv, 2024. - 84 p. |
Abstract: | In the 21st century quadcopters are gaining popularity every year and become an indispensable tool in various spheres of activity, from aerial photography, to search and rescue victims of various natural or man-made disasters. The system of recognizing and following objects is the key in such tasks. It also ensures the efficiency and autonomy of quadcopters.
The relevance of the qualification work "Object tracking system for quadcopter" is due to the wide demand for systems of this type. Such systems can be used in agriculture to accompany the movement of livestock, in film production - to shoot dynamic scenes in open spaces, where the rental of a specialized helicopter is very costly, and in closed spaces, where a compact drone with a good camera is suitable. It can also be used in security and rescue operations, where timely detection of a person plays a crucial role.
The object of study in this paper is the Tello programmable quadcopter from Ryze in collaboration with DJI. The object tracking system will be implemented on it.
The aim of the qualification work is to develop an object tracking system for a quadcopter that will be able to recognize, classify and track various objects in real time, providing fast and accurate object tracking. In this work, it was decided to choose a human face as an example of a tracked object. In the process of work will be considered various methods and approaches in the field of computer vision, machine learning, as well as automatic control systems for the realization of the task.
In order to achieve the set goal, the following tasks will be realized in the paper:
1. Analyzing the technical characteristics of the object of study;
2. Study of popular methods in the field of computer vision and automatic control theory;
3. Design and implementation of object detection and quadcopter control system;
4. Laboratory testing and analysis of results. У 21 столітті квадрокоптери з кожним роком набирають популярність і настают незамінним інструментом у різних сферах діяльності, від аерофотозйомки до пошуку та порятунку постраждалих від різноманітних природних чи техногенних катастроф. Ключовою в таких завданнях є система розпізнавання та стеження за об'єктами. Це також забезпечує ефективність і автономність квадрокоптерів. Актуальність кваліфікаційної роботи «Система стеження за об’єктами для квадрокоптера» обумовлена широким попитом на системи даного типу. Такі системи можна використовувати в сільському господарстві для супроводу руху худоби, у кіновиробництві – для зйомки динамічних сцен на відкритих просторах, де оренда спеціалізованого гелікоптера дуже дорога, і в закритих приміщеннях, де компактний дрон з хорошою камерою підходить. Йог о також можна використовувати в охоронних і рятувальних операціях, де своєчасне виявлення людини відіграє вирішальну роль. Об’єктом дослідження в цій статті є програмований квадрокоптер Tello від Ryze у співпраці з DJI. На ньому буде реалізована система стеження за об'єктами. Метою кваліфікаційної роботи є розробка системи відстеження об’єктів для квадрокоптера, яка зможе розпізнавати, класифікувати та відстежувати різні об’єкти в режимі реального часу, забезпечуючи швидке та точне відстеження об’єктів. У цій роботі як приклад відстежуваного об’єкта було вирішено вибрати обличчя людини. У процесі роботи будуть розглянуті різні методи та підходи в області комп'ютерного зору, машинного навчання, а також системи автоматичного керування для реалізації поставленого завдання. Для досягнення поставленої мети в роботі будуть реалізовані такі завдання: 1. Аналіз технічних характеристик об'єкта дослідження; 2. Вивчення популярних методів у галузі комп'ютерного зору та теорії автоматичного керування; 3. Розробка та впровадження системи виявлення об'єктів та керування квадрокоптером; 4. Лабораторне дослідження та аналіз результатів. |
Description: | Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од " Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник роботи: к.т.н., доцент кафедри аерокосмічних систем управління, Кліпа Антоніна Миколаївна. |
URI: | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/64997 |
Appears in Collections: | Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри аерокосмічних систем управління |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ФАЕТ 2024 151 Гладченко Валерій Григорович.pdf | кваліфікаційна робота з пояснювальною запискою | 3.04 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.