概述
智能任务是无人机技术的前沿应用。在本项目中，你将学习如何开发基于 AI 的视觉追踪和识别系统。
你将学到什么
- AI 视觉技术
- 深度学习模型部署
- 目标追踪算法
- 智能任务设计
所需材料
| 物品 | 数量 | 说明 |
|---|---|---|
| 已安装摄像头的无人机 | 1 | ESP32-S3 |
| 电脑 | 1 | 安装 VS Code + ESP-IDF 环境 |
| USB 数据线 | 1 | 用于编程 |
| 训练好的 AI 模型 | 若干 | MobileNet、Yolo 等 |
步骤 1：了解 AI 视觉
AI 视觉通过深度学习模型，实现：
- 图像分类
- 目标检测
- 人脸识别
选择适合 ESP32-S3 的轻量级 AI 模型，如 MobileNetV2、YoloV5s 等。
步骤 2：模型部署
使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 或 ESP-DL 库，将训练好的模型部署到 ESP32-S3。
优化模型，减少计算量和内存占用，确保在 ESP32-S3 上实时运行。
步骤 3：代码实现
void faceTracking() {
// 采集图像
camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get();
if (!fb) return;
// 图像预处理
preprocessImage(fb->buf, fb->width, fb->height);
// 模型推理（人脸检测）
detection_result_t result;
runFaceDetectionModel(&result);
// 处理推理结果
if (result.num_faces > 0) {
// 计算人脸中心点
int face_x = result.faces[0].x + result.faces[0].width / 2;
int face_y = result.faces[0].y + result.faces[0].height / 2;
// 控制无人机追踪人脸
trackTarget(face_x, face_y);
}
esp_camera_fb_return(fb);
}步骤 4：编译烧录并测试
- 编译烧录代码
- 测试人脸追踪、物体识别等功能
- 观察无人机是否能准确追踪目标
故障排除
模型推理慢
- 使用更小的模型
- 优化预处理流程
识别准确率低
- 改善训练数据
- 调整模型参数
成就感
恭喜你！你已经实现了基于 AI 的智能任务系统，这是无人机技术的前沿应用！
下一步
在下一个项目中，你将整合所有知识，实现终极挑战：自主导航与避障系统。