Detekce dronů a jejich relativní lokalizace pomocí RGB a termální kamery

Abstract

Tato práce se zabývá návrhem, implementací a testováním programu pro detekci a lokalizaci bezpilotních létajících prostředků (UAV) s využitím RGB a termálních fotografií a fúzních algoritmů. Detekce a relativní lokalizace je založena na Faster R-CNN síti s FPN pro generování příznakových map a ResNeXt nebo ResNet pro extrakci příznaků. Na datech z praktických experimentů jsou porovnány detekce a lokalizace UAV s použitím pouze RGB fotografií, pouze termálních fotografií a různých fúzních architektur a výhody různých přístupů jsou rozebírány.

This thesis covers the design, implementation, and testing of a program for the detection and localization of unmanned flying vehicles (UAVs) with the use of RGB and thermal photos and fusion algorithms. Detection and relative localization is based on the Faster R-CNN network with FPN as a feature map generator and ResNeXt or ResNet as a feature extractor. A comparison of detecting and localizing UAVs with the use of RGB photos only, thermal photos only, and different fusion architectures is provided, and the advantages of the different approaches are discussed.