لحل مشكلة تفادي العقبات الذاتية للطائرات بدون طيار أثناء الطيران الفعلي في الهواء الطلق، تم اقتراح خوارزمية تفادي العقبات باستخدام رؤية ثنائية العين خفيفة الوزن مبنية على YOLOv5 محسنة بواسطة وحدة Ghost. أولاً، تم إدخال وحدة Ghost لتحسين وحدات CBL و CSP_X في YOLOv5، باستخدام <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mi mathvariant="normal">C</mi><mi mathvariant="normal">I</mi><mi mathvariant="normal">O</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">l</mi><mi mathvariant="normal">o</mi><mi mathvariant="normal">s</mi><mi mathvariant="normal">s</mi></mrow></msub></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M001.jpg"/><?fx-imagestate width="11.17599964" height="3.21733332"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M001c.jpg"/><?fx-imagestate width="11.17599964" height="3.21733332"?></graphic></alternatives></inline-formula> كدالة خسارة انحدار، وتم تعديل إلغاء القيم القصوى غير المطابقة <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mi mathvariant="normal">C</mi><mi mathvariant="normal">I</mi><mi mathvariant="normal">O</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">n</mi><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">s</mi></mrow></msub></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M002.jpg"/><?fx-imagestate width="11.34533310" height="3.21733332"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M002c.jpg"/><?fx-imagestate width="11.34533310" height="3.21733332"?></graphic></alternatives></inline-formula> إلى <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mi mathvariant="normal">D</mi><mi mathvariant="normal">I</mi><mi mathvariant="normal">O</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">n</mi><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">s</mi></mrow></msub></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M003.jpg"/><?fx-imagestate width="11.51466751" height="3.21733332"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M003c.jpg"/><?fx-imagestate width="11.51466751" height="3.21733332"?></graphic></alternatives></inline-formula> لتحسين دالة الخسارة؛ ثانياً، تم معايرة وتصحيح الكاميرا الثنائية؛ تم استخدام استخراج ميزات ORB وخوارزمية مطابقة النافذة المنزلقة للحصول على قيمة فرق التداخل للأهداف المكتشفة، ثم تم حساب معلومات المسافة للعوائق بناءً على فرق التداخل والمعامل الداخلي للكاميرا؛ وأخيراً، تم تحقيق تفادي العقبات الذاتية للطائرة بدون طيار بناءً على موقع المسافة للعائق. حققت هذه الخوارزمية معدل إطارات متوسط 14.3 في النظام المدمج، وتم تأكيد فعالية الخوارزمية من خلال اختبار الطيران لتفادي العقبات للطائرات بدون طيار؛ متوسط دقة الكشف للشبكة المحسنة هو 76.88%، بالمقارنة مع YOLOv5، انخفض متوسط دقة الكشف بمقدار 0.37%، ولكن انخفض وقت الكشف بنسبة 22%، وانخفض حجم المعلمات بنسبة 25%. هذه الخوارزمية لها قيمة تطبيقية مهمة في تفادي العقبات الذاتية للطائرات بدون طيار.

كشف الأهداف;خفيف الوزن;مطابقة الميزات;تفادي العقبات للطائرات بدون طيار