35、科技前沿：无人机、移动视觉通信与医学图像分割技术解析

科技前沿：无人机、移动视觉通信与医学图像分割技术解析

无人机自主系统与面部检测算法

在无人机相关的研究中，基于Haar - cascade特征的面部检测算法测试让我们意识到，在图像检测出的所有面部中选择正确面部至关重要。这能提高正确检测率，对于需要持续获取面部位置信息以稳定追踪目标的飞行平台而言意义重大。该算法可更精准地进行面部检测，我们还构建了新的面部检测数据库，用于对比原始面部图像和实时视频图像。

同时，项目中还包含了目标检测算法，并将其集成到AR无人机中。AR无人机可通过垂直摄像头追踪指定的移动目标。

移动环境中的鲁棒视觉通信系统

传统的数字数据无线通信多采用射频电磁波（RF），但RF通信存在可用频率资源有限、信号干扰等问题。因此，人们提出了多种替代方法，如可见光通信，但该方法需要额外设备，普通用户使用不便。

本文提出了一种基于移动设备LCD发光的视觉通信系统，该系统具有抗移动设备环境噪声的能力。系统主要由三部分组成：
1. 编码算法 ：当用户输入数字数据（如文本或数字）时，发送端通过预设的编码算法将数字数据转换为彩色编码图像。
- 具体操作：
- 先进行多次早期设计实验，找出数据传输错误的原因并解决，优化算法。
- 将红色和绿色值设为0，蓝色值设为110 - 255之间。
- 将110 - 255的蓝色范围划分为四个更小的部分，为每个部分分配00、01、10、11的位值。
- 为应对光照影响，固定两个矩形区域显示110和255作为参考颜色，接收设备在每帧中提取这两个区域的颜色，以确定颜色受光照影响的程度。
2.