无论它们被称为无人机还是无人驾驶飞行器(uav)，它们在消费者、军事领导人和世界各地的机构中越来越受欢迎。事实上，市场研究公司蒂尔集团(Teal Group)的分析师预测，到2024年，全球在无人机上的支出将达到140亿美元。

大多数人都熟悉美国军方将无人机用于监视和有针对性的轰炸行动，以及普通公众对在社区上空试飞简单无人机的兴趣。不太为人所知的事实是，越来越多的大学允许他们的学生学习、建造和参加无人机比赛。有些学校甚至提供专门针对无人机或无人机系统的学位。

多伦多大学（UT）采取前一种方法。最近，学校的无人机和空中机器人部门（ARD）队伍参加了2017年无人驾驶系统加拿大国家竞争。来自加拿大的13名队伍参加了第9届年度活动。

队伍判断他们的无人机报告的鹅群属性如何准确，包括检测到的巢穴的地理，观察到的不同鹅种类的数量以及每个物种中的每种人口普查数。两个UT团队进入了一个多转子UAV，它飞过自动搜索模式，同时捕获地面大约200英尺的图像。

ARD团队在比赛的设计阶段获得了第一名，而无人机团队在飞行阶段获得了第一名。它在设计阶段也排在第二位。ARD队在飞行方面排名第四。

Teledyne DALSA是UT团队的供应商之一，它为每架无人机提供了两个精灵智能相机。TS-C4096使有效的目标探测和表征的监视区域完全覆盖。更轻更小的Nano C1940提供了高分辨率的彩色成像。两支团队都将他们的摄像头连接到一台运行基于云的Ubuntu操作系统的Odroid-XU4单板计算机上。

“我们的成功取得了巨大的成功，因为目标识别和识别，精密农业和野生动物监测等实际应用，”艾克·洲际队长解释道。“[相机'] Linux接口的GigE-V框架[使能我们]以快速帧速率获取高分辨率图像。”

小形式因子允许紧凑的纳米C1940在84FPS的帧速率下产生2.3百万像素图像（1,920×1,200像素的分辨率）。较大的TS-C4096以10 fps的速率捕获1200万像素图像（4,096乘3,072像素）。

两个摄像机都将数据通过标准CAT-5E和CAT-6电缆传输到高达100米的距离。它们也可以在TurboOcrive模式下操作，以每秒超出标称125兆字节的速率发送像素信息。尽管速度增加，但没有损失任何图像数据或质量。此外，该技术不需要对网络或应用程序的任何硬件或软件更改。

Chau表示，Teledyne致力于在2018年继续赞助这两支球队。他们计划明年在无人机上使用Nano C5100摄像头进行监控。

更多关于智能相机的信息，请致电519-886-6000或访问www.teledynedalsa.com．