【摘 要】
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随着科技的进步,无人机（UAV:Unmanned Aerial Vehicle）自主着陆技术在各领域起到了至关重要的作用,而着陆标识的分类与识别技术是无人机自主着陆的前提。为了提高无人机对着陆标识的分类与识别能力,本文在深入讨论基于卷积神经网络（CNN:Convolutional Neural Network）图像分类模型的基础上,重点研究了对着陆标识先分类后识别的方案,准确的提取着陆标识的特征角
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随着科技的进步,无人机（UAV:Unmanned Aerial Vehicle）自主着陆技术在各领域起到了至关重要的作用,而着陆标识的分类与识别技术是无人机自主着陆的前提。为了提高无人机对着陆标识的分类与识别能力,本文在深入讨论基于卷积神经网络（CNN:Convolutional Neural Network）图像分类模型的基础上,重点研究了对着陆标识先分类后识别的方案,准确的提取着陆标识的特征角点坐标,实现了无人机对着陆标识更加准确和高效的分类与识别。本文主要做了以下几个方面工作:首先,分析了四旋翼无人机的原理,并设计了特征显著的着陆标识,针对常规仅采用图像识别技术对着陆标识进行识别的局限性,提出了先对着陆标识进行图像分类,接着进行特征角点提取,最后进行位姿估计的分类与识别的方案,以提高着陆标识分类与识别的准确率和速度。其次,针对传统图像处理技术无法精确判别着陆标识区域的缺点,利用卷积神经网络（CNN）构建了着陆标识图像分类模型,以排除非着陆标识区域,并在现有的图像分类模型的基础上引入了多层结构,在不同层数图像分类模型的基础上引入了批数据量batch和学习率μ,讨论分析了对模型训练速度和精度的影响。经过实验,该模型图像分类准确率达到了98.18%。然后,针对着陆标识识别的问题,应用了基于Harris角点检测信息的SURF算法。针对特征提取精度和速度的问题,使用了RANSAC算法对SURF算法提取的特征进行提纯,使特征提取速度提高了32%,精度提高了23%。最后,针对位姿参数估计的问题,引入了四旋翼无人机的坐标系,推导了坐标系间的变换公式。针对特征角点坐标的精度,应用了亚像素级定位的方法。针对系统实现的问题,利用Opencv库,C++,QT,Python设计了视觉软件,并进行了实时性和准确性测试,结果表明本文设计的视觉系统位姿估计误差为0.4cm,平均运行时间为1.17s,实现了着陆标识分类与识别精度和速度的提高。
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