热的 & 可见光AI相机模块 – 常见问题和指南

热的 & 可见光AI相机模块 – 常见问题和指南

请提供有关这个令人惊叹的模块的更多信息.

这是一个双光谱成像模块 专为无人机设计, 将可见光和红外热成像与双光谱融合集成在一个紧凑的单元中. 主要特点包括:

• 全天候性能: 能够在白天探测和跟踪目标, 弱光, 抽烟, 或有雾.
• 人工智能驱动的目标跟踪: 内置人工智能算法自动识别和跟踪行人和车辆 200 米.
• 袖珍的 & 轻的: 该模块超紧凑 (20 × 20 × 36 毫米) 和超轻 (<37 G), 轻松安装在无人机上, 万向节, 和 FPV 系统.
• 低延迟 & 高效的: 超低功耗 (<0.8 W¯¯) 具有实时成像延迟 <60 多发性硬化症.

它如何与 Betaflight 集成?

该模块完全兼容开源飞控，例如贝塔飞行. 集成特性:

• 视频输出: 用于 FPV 或遥测集成的标准视频输出接口.
• 数据接口: 支持UART/I2C，将AI识别数据或目标坐标传输至飞控, 允许飞行系统使用这些数据进行自主或辅助导航.
• 快速部署: 可安装并集成在 5 由于其模块化设计，只需几分钟.

是否只能可控, 或者它可以控制无人机?

AI模块本身可以直接控制无人机的飞行. 提供智能成像和目标跟踪数据. 然后，飞行控制器可以根据这些信息做出导航或任务执行的决策.

AI模块配备有 串口接口 连续传输检测到的目标的实时位置数据, 例如人和车辆, 直接连接到飞控. 通过接收这些精确坐标, 飞行控制器可以 动态调整无人机姿态, 方向, 和飞行路径, 实现自主目标跟踪和智能导航. 这种无缝数据交换使无人机能够 对移动目标做出实时反应, 跟踪或观察目标时保持稳定飞行, 并以最少的操作员干预执行复杂的任务. AI感知与飞行控制融合，提升运行效率和任务安全, 使其成为监控的理想选择, 检查, 和搜救应用.

人工智能是否识别可见图像或热特征?

模块支持识别人和车的可见光和热图像.

• 可见光识别: 适用于白天或光线充足的环境.
• 热成像识别: 适用于夜间或能见度低的情况.
• 双光谱融合: 实时结合可见光和热成像，增强态势感知和准确性.

我可以看到热像仪和传统摄像机的组合图像吗?

是, 模块支持目标识别与跟踪. 一旦成为目标 (人或车辆) 被检测到, 可通过遥控器将无人机切换至图像引导模式. 激活后, 模块通过UART向飞控发送实时目标位置数据, 让无人机自动调整姿态并跟随目标.

模块如何与无人机物理连接?

模块有两个UART接口:

1. 1路UART连接无人机遥控接收器.
2. 另一个UART连接飞控.

通过CVBS接口提供视频输出, 可以通过您的视频传输系统进行传输.

模块是如何配置和设置的?

配置模块有两种方法:

1. 使用 贝塔飞行 无人机飞控调校软件.
2. 使用制造商的 基于PC的软件 用于模块配置.

两种软件工具都将提供详细的操作说明和用户手册.

目标获取是自动还是手动?

模块自动进行目标检测. 通过遥控器启用识别并选择目标后, 无人机可进入图像制导模式并自动跟随目标.

模块如何处理无人机控制, 特别是垂直运动?

水平偏航控制非常简单. 垂直运动需要协调俯仰和油门控制，以保持跟踪精度并避免丢失目标. 模块提供目标位置数据，协助飞控保持稳定跟踪.

更多常见问题解答

Q: 如果系统检测到多个物体, 它如何决定跟随哪一个? 如果系统已经在跟踪一个物体，但随后又检测到另一个类似的物体，会发生什么情况? 如果被跟踪的物体暂时被另一个物体遮挡会发生什么? 能描述一下系统逻辑吗?
一个: 该系统旨在允许操作员选择感兴趣的对象. 这是使用遥控器完成的, 用户可以将屏幕光标移动到他们想要跟踪的目标. 检测算法可同时识别多个物体, 但跟踪引擎只能主动跟踪单个目标. 如果在已跟踪某个对象的情况下出现新对象, 除非操作员决定手动更改目标，否则系统不会自动切换. 所选对象被暂时遮挡的情况 (例如, 一辆车从另一辆车前面经过), 根据遮挡的持续时间和条件，系统可能会失去对目标的锁定. 一旦闭塞清除, 重新获取可能会也可能不会自动发生, 因此在具有挑战性的情况下可能需要操作员干预.

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Q: UART使用什么协议进行通信? 是CRSF吗, MAVLink, 或其他东西? 协议包含什么内容? 是否传输控制通道, 特殊包, 或其他类型的数据? 还, 您的模块在接收器和飞行控制器之间引入了多少延迟?
一个: 该模块支持 CRSF协议, 它被广泛用于可靠的, 接收器和飞行控制器之间的低延迟通信. 协议内部, 交换的数据包括标准通道信息, 遥测数据包, 以及其他与控制相关的数据. 它遵循与飞行控制器已设计的相同结构, 因此用户端不需要额外的解析或翻译. 由于跟踪模块位于接收器和飞行控制器之间, 一个重要的考虑因素是延迟. 在实践中, 增加的延迟是最小的——我们的测试表明它只贡献了大约 10 毫秒, 对于飞行控制目的来说可以忽略不计.

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Q: 我可以看一下该软件吗？至少可以看一下它的描述吗？? 了解配置选项对我来说非常重要.
一个: 是. 我们将提供一个 标准操作手册 对于模块. 本文档将描述软件界面, 可用的配置选项, 以及如何针对您的具体用例进行调整. 它将作为参考，让用户充分了解如何根据自己的需求设置和定制系统.

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Q: 一个更关键的问题: 模块本身不直接控制物体——它只提供相对位移信息. 为了处理这个位移数据，Betaflight不需要修改吗? 或者还有其他方法吗?
一个: 没有修改 贝塔飞行 是必需的. 该系统设计用于与 Betaflight 配合使用. 只需要在 Betaflight 系统内执行一些简单的配置步骤即可正确集成位移信息. 所有这些步骤将在用户手册中详细说明, 因此操作员可以遵循明确的说明，而无需修改固件或代码.

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Q: 关于热成像模块——你们是否提供低延迟输出，例如 MIPI CSI-2 或 USB 3.0, 或者只是USB? 我见过很多基于USB的模块使用ASIC芯片来采集CVBS视频, 处理管道中的每个步骤都需要帧缓冲, 这增加了明显的延迟. 有没有更快的解决方案?
一个: 我们的设计基于专有的 专用集成电路芯片 用于图像处理. 与许多传统 USB 模块不同, 我们系统中的图像不需要经过外部存储器或多个缓冲阶段, 这显着减少了延迟. 对于可见光相机, 测得的从图像采集到传输输出的端到端延迟在 50 毫秒. 红外线 (热的) 由于涉及额外的处理，成像路径的延迟稍高. 如果板载识别功能已启用, 系统延迟会增加几十毫秒, 取决于任务的复杂性. 然而, 在正常操作条件下, 总延迟是 保持在 100 毫秒, 适用于无人机驾驶和实时监控应用.