民用无人机是机器视觉领域的一个新兴市场

尽管国防领域仍然推动着无人机系统(UAS)机器视觉市场的前沿创新，但民用应用也在不断增长。有了它们，视觉组件的应用程序和机会越来越多——从改善无人机导航和安全性到从迄今为止具有挑战性的角度捕获图像数据。

2015年底，美国联邦航空管理局(FAA)开始登记所有拥有至少一架重量在0.55至55磅之间的民用无人机的所有者。截至去年12月，该登记处列出了超过90万名无人机拥有者，估计有125万架无人机。业余爱好者在早期占据了主导地位。但商业应用的数量现在开始激增。美国联邦航空局在2017年预测，到2019年底，将有22.94万架商用无人机注册。但在2018年结束之前，注册人数就超过了预测的4.8万人。美国联邦航空局目前预计，到2023年，商用无人机数量将超过83.5万架。

在此期间，媒体头条报道了越来越多的应用，其中无人机安装的摄像头评估农田作物，绘制建筑工地地图，或检查风力涡轮机。所有这些用途都值得仔细研究。但这些报道经常忽略的是，机器视觉已经成为无人机基本操作的基础。

以全球最大的民用无人机制造商大疆(DJI)为例。自成立以来，该公司已在其所有产品中嵌入面向地面的互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器。这些芯片不是安装在飞机上的摄像头，不是用来从200英尺(约合30米)高空捕捉房地产信息或当地足球比赛的。相反，它们提供了一个恒定的视觉参考点(即正下方的地面)，当与机载内存和人工智能相结合时，如果飞行员系鞋带时刮起一阵风，大疆无人机就能精确地盘旋在原地。如果电池电量过低，大疆无人机就会自动回到起飞坐标，GPS传感器会将其恢复到几米以内，但内置的CMOS芯片会导航到最后几厘米，以实现精确着陆。

大疆北美高级通信经理Michael Oldenburg表示:“在我们最新的工业无人机上，在前部、后部和侧面都有视觉传感器，顶部和底部都有红外飞行时间传感器。”“所以，你有全方位的传感器来检测障碍，这为先进的飞行员辅助系统提供了支持。它们简直就是会飞的机器人。”

像任何视觉导向机器人一样，技术的复杂程度可以通过机器人控制系统从视觉数据中获得多少额外的精度或功能来衡量。大疆提供的关于其无人机飞行控制组件的细节有限。但高端机型，如Mavic 2或Matrice 200四轴飞行器，采用了制导传感器套件，从5个CMOS成像仪和超声波传感器收集数据，使用基于fpga的硬件加速模块和两个ARM Cortex-A9核心进行处理，并通过CANbus电缆将数据输入飞行控制系统，或通过USB或UART电缆将数据输入其他智能系统。

因此，即使在高速飞行时，无人机也可以自动调整不利的环境条件或飞行员的错误。“如果你把它飞向电线杆，无人机会提醒你，”奥尔登伯格说。“以前，如果你继续直接向前按压操纵杆，无人机就会停在杆子前盘旋。但现在，它利用视觉在没有你的输入的情况下，绕过障碍绘制出一条路径，并继续前进。”

无人机在工作

无论是用于业余爱好还是商业投资，如今市场上几乎所有的无人机都安装了额外的摄像头，用于导航和防撞之外的用途。大多数普通用户和许多商业用户都可以使用与手机相当的分辨率12mp和4k质量的视频，每秒60帧(FPS)。这适用于拍摄独特的度假照片，或者以瑞士Flyability为例，用于检查基础设施。

该公司的业务是利用“耐碰撞”无人机对通常难以进入的空间进行视觉检查，如地雷、桥梁桁架，甚至是核动力坦克的内部。虽然Flyability公司的Elios 2四轴飞行器携带了一个热成像摄像机，但它的主要部件是一个低光CMOS成像仪，有效像素数为12.3万，在30厘米处的分辨率为0.18毫米/像素——大约是检查员在一臂长的距离上看到的分辨率——这足以发现基础设施中的亚毫米裂缝。

虽然12mp范围内的相机分辨率经常用于建筑和农业等商业应用，但它可以高达20mp。

Oldenburg说:“传感器的尺寸对于2-D或3-D地图应用都很重要，因为它可以让无人机飞得更高，也可以捕捉到大量的细节。”“通过获取更多信息，无人机可以更快地完成任务。”

Flir Systems全球sUAS部门负责人Randall Warnas表示，无人机安装的热感摄像机更典型的基准分辨率是QVGA (336 x 256像素)或VGA (640 x 512像素)。

他说:“温度计建议在给定目标物体上使用10 * 10像素，以可靠地检测和测量温度。”“考虑到所需的典型对峙距离和640 * 512分辨率的热敏摄像机，19毫米的镜头非常受欢迎。在测绘时，商用无人机操作员使用大约80%的飞行方向重叠和80%的侧倾。”

根据Warnas的说法，热无人机的使用大致分为消防、执法和搜救方面的公共安全应用，以及对公用事业、太阳能场、屋顶和建筑物的商业检查。不过，在无人机上安装可视和热成像摄像头也在农业领域带来了好处，农民可以检查广阔的土地，并提供有关作物和牲畜的大量数据。例如，在无人机上安装热感摄像机，它就可以帮助你在厚厚的掩体或崎岖地形下找到牛群。或者，正如德克萨斯农工大学的研究人员所做的那样，将Zenmuse XT 19毫米非冷却微辐射热计摄像机安装到大疆制造的Matrice 100无人机上，以深入了解来自畜群的热信号如何加速检测压力或疾病。

飞行员不招

虽然无人机送披萨或电子商务订单仍处于投机阶段，但行业分析师认为，零售应用有朝一日可能会超过所有其他应用。例如，Coherent Market Insights预测，由于无人机在电子商务、运输和物流行业的应用越来越广泛，到2026年，全球无人机快递市场的年复合增长率将达到22.3%。与此同时，亚马逊、谷歌、沃尔玛、UPS甚至7- 11等企业都在积极探索这项技术。

但在无人机开始送货之前，该行业将需要就几个新出现的监管障碍进行谈判。例如，美国联邦航空局正在制定一项要求，要求使用一些手段来远程识别飞行中的无人机，以及开发通用交通管理系统(UTMS)。目前，美国和欧洲的监管机构也要求所有机载平台能够“看到”其他飞机。在实践中，这意味着无人驾驶飞机必须在飞行员或与飞行员直接通信的观察员的视觉视线(VLOS)内操作。

机载机器视觉无法满足所有这些监管要求。甚至VLOS的任务也可能更容易由UTMS解决。然而，飞行和其他方面的许多障碍可能会打断送货无人机的飞行路线。因此，机器视觉很可能在避免碰撞和提高飞行精度方面发挥作用。

Warnas说:“超越VLOS将是无人机行业的下一个入口，我们可以预期需求和实用性将会激增。”“我们已经看到了完全自主的任务，但要普及可能还需要几年时间。”他补充说，关键是首先关注适当的地点(例如，偏远还是城市)，没有可行的VLOS替代方案的任务(例如，第一响应者)，以及在改善安全和财务结果方面投资回报非常明显的地区。

换句话说，通往自动驾驶无人机的道路或飞行路线将逐步推进。随着人类飞行员和VLOS逐渐从无人机应用中淘汰，机器视觉的机会将成倍增加。

丹·麦卡锡是AIA的特约编辑。本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。由CFE媒体制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，cvavra@cfemedia.com．

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