近年來,無人機(jī)的廣泛應(yīng)用使得國家空域變得擁擠,無人機(jī)和有人機(jī)的安全受到威脅,為了確�？沼蛑酗w行器的安全,如何將無人機(jī)集成到國家空域成為了目前迫切需要解決的問題。無人機(jī)的感知與規(guī)避技術(shù)是將無人機(jī)集成到國家空域的關(guān)鍵技術(shù),該技術(shù)主要分為兩個部分:感知和規(guī)避。感知是規(guī)避的前提,是整個感知與規(guī)避系統(tǒng)的重要部分,因此針對無人機(jī)自主感知入侵目標(biāo)的研究具有重要的意義。本文主要基于機(jī)載圖像對入侵目標(biāo)自主檢測與識別算法展開研究。首先,對無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)中的常用的感知傳感器進(jìn)行分析,在綜合考慮了SWAP（尺寸、重量、能耗）特征,負(fù)載,感知距離和自主性等性能后,設(shè)計了一套基于視覺傳感器對入侵目標(biāo)檢測與識別技術(shù)方案。該技術(shù)方案主要分為兩個模塊:入侵目標(biāo)檢測模塊和入侵目標(biāo)識別模塊。其次,研究了一種基于邊緣檢測的入侵目標(biāo)檢測算法。利用結(jié)構(gòu)化森林的快速邊緣檢測算法獲取機(jī)載圖像的輪廓圖;再利用Edge-Boxes算法將完整閉合的輪廓區(qū)域用方框標(biāo)注,視為可能包含入侵目標(biāo)的目標(biāo)提議區(qū)域;再對目標(biāo)提議區(qū)域進(jìn)行打分,設(shè)計最優(yōu)參數(shù)組去掉不好的目標(biāo)提議區(qū)域得到最終的感興趣區(qū)域。仿真實(shí)驗(yàn)表明基于邊緣檢測的入侵目標(biāo)檢測算法在多種... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

016年和2024年國際無人機(jī)市場應(yīng)用結(jié)構(gòu)對比

(c)匈牙利科學(xué)院所檢測的入侵目標(biāo)運(yùn)動軌跡圖 1.5 國外基于視覺感知與規(guī)避技術(shù)的研究現(xiàn)狀內(nèi)在無人機(jī)感知與規(guī)避領(lǐng)域的研究與國外相比起步較晚，但近年來，隨著國家對該支持，各高校、研究所相繼開展了一系列相關(guān)研究工作，取得了有意義的研究成果航天大學(xué)針對無人機(jī)在低空飛行過程中需要規(guī)避障礙的問題，研究了一種基于單目物深度提取算法[34]，仿真結(jié)果表明這套障礙物深度提取算法對于區(qū)分不同深度的障有效的。西北工業(yè)大學(xué)提出了一種面向小型無人直升機(jī)的基于視覺的目標(biāo)檢測和目35]，并且在無人機(jī)平臺上對所提出的算法進(jìn)行了測試，測試結(jié)果證明了該算法在目標(biāo)跟蹤上的應(yīng)用是可行的。北京航空航天大學(xué)無人駕駛飛行器設(shè)計研究所結(jié)合無人的光電平臺，針對面向空中動態(tài)目標(biāo)的無人機(jī)感知與規(guī)避技術(shù)[36]展開了研究。述研究表明了基于視覺的無人機(jī)感知與規(guī)避技術(shù)在原理上是可行的，但是針對國家成的需求，基于視覺的無人機(jī)感知與規(guī)避技術(shù)還有很多問題需要解決，比如提高檢高識別入侵目標(biāo)的有效性，從而可以降低因檢測虛假目標(biāo)而引起的不必要規(guī)避響應(yīng)率。

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文快速邊緣檢測算法[81]得到的邊緣輪廓圖的基礎(chǔ)上提取目標(biāo)提議標(biāo)提議區(qū)域的分?jǐn)?shù)，從而為確定入侵目標(biāo)的感興趣區(qū)域提供重擬的入侵目標(biāo)的機(jī)載圖像，圖 3.2 是相對應(yīng)的基于結(jié)構(gòu)化森林輪廓圖。從圖中可以看出，其所展現(xiàn)的輪廓信息包含了入侵目框內(nèi)所示的輪廓。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3518704