大疆无人机RTMP目标检测

### 大疆无人机 RTMP 协议下的目标检测实现

#### 准备工作
为了在大疆无人机上实现RTMP协议的目标检测，首先要准备好必要的硬件和软件环境。这包括一台能够运行深度学习框架的计算机以及安装有适当版本的操作系统的设备。对于实时处理需求较高的场景，推荐使用高性能GPU加速计算。

#### 配置直播服务器
建立一个支持RTMP协议的流媒体服务器是至关重要的一步。可以通过配置Nginx加上`nginx-rtmp-module`插件来搭建这样的服务[^3]。确保该服务器能够在同一局域网内稳定接收来自无人机摄像头所推送过来的画面信号，并将其转发给负责执行目标检测任务的工作站。

#### 获取视频流并进行预处理
一旦完成了上述设置之后，则需编写一段Python脚本用于连接至已部署好的RTMP地址拉取视频帧序列。这里可以借助OpenCV库读取每一帧图像数据作为输入源供给后续的对象识别环节之前做初步过滤与裁剪操作以提高效率[^4]:

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('rtmp://your_server_ip/live/stream_key')

while(cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 对frame做一些预处理...
    
cv2.destroyAllWindows()

#### 加载YOLOv5模型并对旋转物体进行预测
接下来就是加载预先训练好适用于特定应用场景（比如遥感影像分析）下经过优化后的YOLOv5权重文件来进行推理运算。考虑到实际环境中待测物体会呈现出不同方位角的情况，在此期间还需引入额外机制用来修正边界框坐标系使之适应倾斜状况下的定位精度要求[^1]:

from models.experimental import attempt_load
import torch

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load(weights='path_to_your_weights', map_location=device)

for i in range(len(detections)):
    xywha = detections[i]['bbox']  # 假设detection字典中有表示斜向矩形的信息
    angle = -xywha[-1]*180/math.pi  # 将弧度转换成角度
    rect = ((xywha[0], xywha[1]), (xywha[2], xywha[3]), angle)
    box = cv2.boxPoints(rect).astype(int)
    cv2.drawContours(frame,[box],0,(0,255,0),2)