Cesium三维模型（农业无人机）glb格式，亲测可用,资源来源于网络！！！

使用正点原子ATK-MiniFly 飞行器二次开发多旋翼Apriltag追踪； 使用LABVIEW自主设计地面站用于发送控制指令与信息接收； 飞行器： STM32F4+FreeRTOS； 遥控器： STM32F1+FreeRTOS； OPENMV: STM32H7 用户可将OPENMV更换成高级视觉opencv、yolo等，只需根据已有接口设计协议即可快速二次开发其他功能。 本项目适用于STM32（涉及F1、F4、H7）以及FreeRTOS操作系统初学者以及对多旋翼飞行控制系统导航与控制开发感兴趣的人员 说明文档： https://blog.csdn.net/qq_41740659/article/details/121190166?spm=1001.2014.3001.5502

基于DQN的三维无人机避障航迹规划

行业文档-设计装置-空中无人机充电平台

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼

python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别

RoboFly开源STM32F103资源分享，希望可以帮到你，而且真的觉得五十字很麻烦啊啊啊啊啊啊啊，够了吗，好像还没有。

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