2015年赛题“多旋翼自主飞行器”中，如何在有限的处理器资源下实现实时处理？

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2015年赛题“多旋翼自主飞行器”中，要求飞行器能够自主识别并跟踪地面移动目标。如何在有限的处理器资源下实现实时处理？

这道题对图像处理和嵌入式系统都提出了挑战。图像处理算法要兼顾准确率和速度。

对于目标识别，可以采用颜色特征、形状特征或特征点匹配。在户外光照变化环境下，颜色特征容易受影响，所以需要做颜色空间转换（如RGB转HSV）和自适应阈值。形状特征如轮廓提取和Hu矩计算量较大，但稳定性好。特征点匹配（如ORB）速度快，但需要目标有纹理。

优化方面，可以降低图像分辨率，但会损失细节；采用图像金字塔进行多尺度搜索；限定搜索区域（ROI）。在处理器资源有限的情况下，要充分利用硬件加速（如DMA、GPU），编写高效的C代码，使用查表法代替复杂计算，合理分配任务优先级（识别任务可以放在低优先级，控制任务放在高优先级）。

此外，可以考虑将图像处理任务分到两个处理器，一个负责采集和控制，一个专门处理图像。