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

由于毫米波的敏感性极强，物体的微小移动也可以被毫米波所感知，体现为频谱变化，借助此优势提出了一种基于毫米波感知的小型无源物体定位追踪方法，可以实现对目标物体的高精度定位与追踪。与传统的有源物体定位追踪相比，在无源物体定位追踪中，由于目标物体无法主动发射信号且目标物体较小，因此，需要有效的机制区分、分离目标物体的反射信号和背景环境的反射信号，采用多种方法去除背景噪声和突发噪声，实现了良好的定位追踪效果。实验结果表明，所提方法可以追踪一支笔的运动轨迹，其平均误差为0.32 cm。

做一个双自由度舵机云台，可实现追踪，定位，避障等功能。云台具备垂直和水平两个自由度，采用金属大舵机。云台上可安装摄像头来实现图像监控、图像识别定位追踪等功能,也可以加装红外传感器或超声波传感器来组成一体化探测装置,从而实现机器人避障功能。 物料清单 2 x Robot Servo Pack (买2件) 制作步骤 组装支架 连线 代码分享在附件里面了，套件都是现成的，主要的精华就在代码了。

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基于MSP430F149单片机的低功耗低成本的全球定位追踪器-word论文： 1. 引言 随着全球经济的快速发展，汽车已经进入人们的家庭，但同时越来越多的汽车被盗，汽车被盗是车主一大损失，因此汽车定位防盗系统占据了很大的市场需求。目前一些商用车的防盗系统具有小功能、 大容量和高功率消耗的缺点，在本文中设计出了一个用基于MSP430F149单片机的低功耗防盗系统，该系统结合WCDMA通信网络和GPS 接收模块，通过GPS模块接收经度、纬度、速度等位置信息，同时，通过WCDMA网络或者电话将信息传送给车主，该汽车防盗系统可用于GPS定位和汽车防盗，它具有很高的性价比。 该系统集成传统的防盗技术和WCDMA/GPS技术，通过单片机设计原理，利用基于WCDMA短消息的无线通信协议，构建了一个车主、监控中心和汽车之间通信的交互平台，车主和监控中心可利用短消息对汽车状态进行监控并可以发送控制指令，从而实现了全方位的汽车防盗监控。 2. 系统方案 基于微控制器的GPS+WCDMA系统，主要由以下几个部分组成：微控制器模块、GPS+WCDMA模块。其基本原理框图如图一所示。

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