Управление БЛА с помощью цветного объекта

Цветной след
Поиск человека при помощи HSV-фильтра для встроенной камеры квадрокоптера
Команда проекта
  • Захаров Кирилл
    Инженер - программист
    Отвечает за разработку и тестирование
    кода проекта.
  • Романова Кристина
    Дизайнер
    Создала дизайн лендинга.
  • Анатолий Левьев
    Наставник команды
    Распределяет задачи, следит за их выполнением в заданный срок.
Проблема
В чрезвычайных ситуациях (наводнения, пожары, землетрясения) спасательные службы сталкиваются с трудностью быстрого обнаружения пострадавших. Если человек носит яркий сигнальный жилет или одежду определённого цвета, то дрон, оснащённый камерой и HSV-фильтром, может автоматически распознавать и сопровождать цель, ускоряя процесс поиска и повышая шансы на спасение.
Актуальность проекта
С каждым годом возрастает число чрезвычайных ситуаций. В таких условиях важно быстро установить местоположение пострадавших. Использование БЛА может расширить возможности спасательных служб, однако эффективность поиска напрямую зависит от систем обнаружения целей. Технология выделения объектов по цвету с помощью HSV-фильтров является доступным и недорогим решением, которое может быть реализовано даже на камерах начального уровня. Поэтому мы решили создать прототип системы поиска человека при помощи встроенной камеры учебного дрона DJI Tello Ryze.
Обзор аналогов
Аналог
Функциональность
Стоимость
Доступность
Распознавание цвета (HSV), слежение за объектом по цвету.
Камера: 5 МП (720р без стабилизации).
Расширяемость / SDK: DJITelloPy, Python OpenCV.
Доступен для покупки в РФ. Регистрация БЛА не требуется.
Доступен для покупки в РФ. Требуется постановка БВС на государственный учёт.
Доступен для покупки в РФ. Требуется постановка БВС на государственный учёт.
Тепловизор, GPS RTK, защита IP43, различные полезные нагрузки.
Камера: Наличие тепловизионных камер Zenmuse XT2 / XT S
Расширяемость / SDK: Поддержка DJI SDK
Визуальная + тепловизионная камера, GPS, громкоговоритель
Камера: 12 МП RGB + 160x120 тепловизор.
Расширяемость / SDK: Поддержка DJI SDK
от 700.000₽
от 14.500₽
от 570.000₽
DJI Mavic 2 Enterprise Advanced
Наш проект на DJI
DJI Matrice 210 RTK V2

Вывод: Изучив существующие решения, мы пришли к выводу, что большую часть их стоимости составляют профессиональная оптика и тепловизионные камеры. Также для эксплуатации этих решений требуются специалисты, обладающие уникальными профессиональными навыками. Таким образом, мы решили попробовать сделать прототип, который бы решал эту задачу, с использованием более доступного оборудования.
Цель
Целью нашего проекта является разработка и демонстрация системы, в которой учебный дрон DJI Tello Ryze, используя встроенную камеру и HSV-фильтр, автоматически распознает и отслеживает объект определённого цвета (сигнальный жилет), что может использоваться при поиске людей в условиях ограниченной видимости.
Задачи проекта
  • Придумать концепцию системы и написать программный код
  • Добавить функцию слежения дроном за положением цветного объекта (сигнальный жилет)
  • Провести тестирование системы в контролируемых условиях
  • Выявить слабые и сильные стороны проекта
Стейкхолдеры
  • Кванториум г. Чебоксары
    Существующий стейкхолдер
    Основные спонсоры нашего проекта.


  • GEOSCAN
    Потенциальный стейкхолдер
     Ведущий производитель беспилотников в России. Могут быть заинтересованы во внедрении нашего проекта
  • ЛизаАлерт
    Потенциальный стейкхолдер
    Добровольческий поисково-спасательный отряд «ЛизаАлерт». Могут быть заинтересованы во внедрении нашего проекта
Этапы проекта
Подготовительный
  • Определение цели и задач проекта до 19 марта.
  • Изучение технологий: HSV-модель, библиотек OpenCV и DJITelloPy до 5 апреля.
  • Подбор оборудования и установка нужного ПО до 6 апреля.
Основной
  • Разработка программы распознавания цветного объекта до 12 апреля.
  • Интеграция распознавания с управлением дроном до 23 апреля.
  • Проведение серии тестов в специальных условиях и доработка системы до 5 мая.
Заключительный
  • Анализ результатов тестирования и выявление ограничений до 7 мая.
  • Подготовка презентационных материалов до 8 мая.
Экономика проекта
Для реализации проекта применялись следующие ресурсы:
  • Персональный компьютер был предоставлен Кванториумом.
  • Также квадрокоптер DJI Ryze Tello был выдан Кванториумом.
  • Visual Studio Code - бесплатная визуальная среда разработки.
Чего мы достигли?
Промежуточные результаты
Создали прототип системы
Провели испытание в контролируемых условиях и подтвердили его работоспособность
Мы получили опыт в проектной деятельности и научились работать в команде
Артефакт проекта
Прототип системы, состоящий из ноутбука с программой на языке Python и дрона DJI Tello Ryze, способного отслеживать цветной объект и следовать за ним.
Контакты

г. Чебоксары
Телефон: +7 (8352) 62-39-02
Сайт: https://kvantorium21.ru
Email: ddut-kvant@mail.ru
Технические характеристики проекта

Использованные изображения предоставлены Freepik