【摘 要】
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小型无人机作为复杂环境下执行任务的最佳平台之一，能够在没有人的直接干预下执行多种多样的任务，极大地扩展人的视野，起到辅助决策的作用。基于图像的目标自动识别与检测技术是现阶段无人机视觉导航领域急需解决的重要问题。本文以四旋翼无人机执行伴随飞行任务为背景，主要讨论了基于的视觉的目标识别与检测的问题，给出了一种基于双目视觉的无人机伴随飞行目标检测算法。 本文从四旋翼无人机工作原理出发，针对现阶段研究中
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小型无人机作为复杂环境下执行任务的最佳平台之一，能够在没有人的直接干预下执行多种多样的任务，极大地扩展人的视野，起到辅助决策的作用。基于图像的目标自动识别与检测技术是现阶段无人机视觉导航领域急需解决的重要问题。本文以四旋翼无人机执行伴随飞行任务为背景，主要讨论了基于的视觉的目标识别与检测的问题，给出了一种基于双目视觉的无人机伴随飞行目标检测算法。
本文从四旋翼无人机工作原理出发，针对现阶段研究中无人机实现伴随飞行任务时存在的，获取目标所在的位置时依赖于与目标之间的通讯而降低了伴随飞行技术的适用领域的实际问题，分析了该任务下对目标进行主动的、实时的检测的实际需求，提出了基于双目视觉的目标检测算法的实现策略，即通过目标跟踪算法在连续的图像中找到目标所在的区域，并通过双目视觉技术对该区域的目标进行深度恢复从而实现对伴随飞行目标的检测。
在目标跟踪方面，分析了Mean-Shift算法的优缺点，提出了一种基于SIFT特征改进的Mean-Shift目标跟踪算法，通过SIFT特征点降低背景对Mean-Shift算法跟踪效果的影响，并通过BBF-KD树改进SIFT特征匹配的速度，通过实验证明了该算法对被检测的目标进行实时跟踪的能力，跟踪效果良好且具有鲁棒性。
在深度恢复方面，给出了基于双目视觉的深度恢复算法，通过对双目相机的标定获取到的相机参数进行图像校正和立体匹配，得到表征深度信息的视差，并通过视差还原了三维空间内点的深度信息。
最后对基于双目视觉的无人机伴随飞行目标检测算法进行了实验分析，通过对移动状态下的模拟目标进行检测，验证本文提出的算法。实验结果表明本文提出的基于双目视觉的无人机伴随飞行目标检测算法是可行的、有效的。
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