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密集植被中检测和跟踪异常的自主无人机群
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究利用无人机模仿自然成群行为，提高传感孔径并增强采样。通过异常检测对密集植被如森林进行检测和跟踪，无需预训练类别。实验结果表明，该方法具有较高的位置精度、准确度和召回率。通过图像集成过程有效地包括传感噪声，消除了对计算密集型优化的需求。提供了一个完整的硬件和软件框架，支持低延迟传输和快速处理大量的视频和遥测数据以及多架无人机的群体控制。
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关键要点
- 该研究利用无人机模仿自然成群行为，提高传感孔径并增强采样。
- 通过异常检测对密集植被如森林进行检测和跟踪，无需预训练类别。
- 实验结果显示，方法具有较高的位置精度（0.39米）、准确度（93.2%）和召回率（95.9%）。
- 图像集成过程中有效地包括传感噪声，消除了对计算密集型优化的需求。
- 提供了完整的硬件和软件框架，支持低延迟传输和快速处理大量视频和遥测数据。
- 该框架支持多达十架无人机的群体控制，确保快速响应和高效操作。
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