@article { author = {Mokhtari, M. Abolfazl and Taheri, Mehrdad}, title = {Real time Detection and Tracking of the Target Object using the Yolov3 Network by the Flying Robot}, journal = {Iranian Journal of Mechanical Engineering Transactions of ISME}, volume = {24}, number = {4}, pages = {61-82}, year = {2023}, publisher = {ISME}, issn = {2538-4775}, eissn = {}, doi = {10.30506/ijmep.2022.532546.1800}, abstract = {In this paper, artificial intelligence is applied for real-time object detection in Tello quadcopters. For this purpose, the YOLOv3 detection algorithm is employed. The results indicate that the YOLOv3 network can detect the target with above 95 percent accuracy at a speed of 15 frames-per-second for different ambient lighting and background conditions. After detecting the target, the errors are calculated and given to the control system to track the target in real-time. The designed controllers efficiently follow the target and prevent flying robots from losing sight of the target.}, keywords = {aerial Robot,Yolo Algorithm,Object Detection,Target Tracking}, title_fa = {تشخیص و رهگیری بلادرنگ شی هدف با بهره گیری از شبکه یولو توسط ربات پرنده}, abstract_fa = {در این مقاله، از روش یولو نسخه 3 برای تشخیص بلادرنگ هدف، جهت ردیابی توسط کوادکوپتر تلو استفاده شده است. شبکه یولو با استفاده از 2000 تصویر از هدف با دقت بالای 99% آموزش دیده است. این شبکه قادر است در شرایط نوری و زمینه ای متفاوت با سرعت 15 فریم بر ثانیه و دقت تشخیص 98% و دقت تعقیب 95% هدف را شناسایی کند. بعد از تشخیص هدف خطاهای سیستم محاسبه می شود و به کنترل کننده ها داده می شود تا هدف را به صورت بلادرنگ ردیابی کند. کنترل کننده های طراحی شده به صورت بلادرنگ هدف را با خطای زیر 20% تعقیب کند و اجازه خارج شدن هدف از مرکز دید کوادکوپتر داده نمی شود.}, keywords_fa = {ربات پرنده,الگوریتم یولو,ردیابی هدف,شناسایی هدف}, url = {https://jmep.isme.ir/article_700875.html}, eprint = {https://jmep.isme.ir/article_700875_c344e498b8a2fd09f95122083868c393.pdf} }