6、无人机计算机视觉与数据存储：挑战与解决方案

无人机计算机视觉与数据存储：挑战与解决方案

1. 无人机数据特性与存储机制

无人机收集的数据具有异构性，不同应用场景下，无人机收集的信息量可能相同或不同。若无人机收集的数据量不同，或者其存储能力存在差异，那么就需要一种协作式知识存储机制，以便机群能够有效地积累所收集的信息。

2. 基于无人机的数据处理

一些应用，如高分辨率图像/视频处理、模式识别、流数据挖掘以及在线任务准备等，可能需要无人机之间的协作和高性能计算。高性能信息处理任务可以使用单个无人机中的一个计算单元，也可以使用多个无人机中的多个处理单元。当有多个无人机时，就需要实施可靠的分布式处理方法。此外，所有在空中的处理器都必须能够被访问并高效运行。

例如，当无人机在远离地面站的区域工作，且需要即时结果来触发相应行动时，这一点就显得尤为关键。比如，无人机可能需要识别附近农作物中的特定害虫种类，此时计算机视觉和模式识别技术对于识别目标对象并立即解决问题是必不可少的。有时，该过程不能等待来自远处地面站的可靠记录和相应反馈，必须立即在现场采取行动。因此，该区域内的无人机可以共同完成分析并做出相应响应。

以下是基于无人机的数据处理的操作步骤：
1. 确定处理任务：明确是高分辨率图像/视频处理、模式识别等具体任务。
2. 选择处理单元：根据任务需求，决定使用单个无人机的一个计算单元，还是多个无人机的多个处理单元。
3. 实施分布式处理：如果使用多个无人机，实施可靠的分布式处理方法。
4. 确保处理器可访问与高效运行：保证所有在空中的处理器能够被访问并高效运行。
5. 现场即时处理：若无法等待地面站反馈，无人机在现场共同完成分析并响应。