一種基于cv模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法,其步驟為:(1)圖像預(yù)處理;輸入:在無(wú)人機(jī)著陸過(guò)程中,地面攝像機(jī)拍攝的RGB三通道圖像;輸出:飛機(jī)特征較明顯的單通道圖像;(2)飛機(jī)機(jī)頭區(qū)域分割;輸入:預(yù)處理后的單通道圖像;輸出:圖像中包含無(wú)人機(jī)機(jī)頭部分的局部區(qū)域;(3)機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn)提取;輸入:包含無(wú)人機(jī)機(jī)頭部分的局部區(qū)域;輸出:無(wú)人機(jī)機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。本發(fā)明具有原理簡(jiǎn)單、適用性好、精度高等優(yōu)點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】-種基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明主要涉及到無(wú)人機(jī)的設(shè)計(jì)領(lǐng)域,特指一種基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸 目標(biāo)提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)人機(jī)在自主著陸過(guò)程中,通過(guò)攝像機(jī)獲取無(wú)人機(jī)降落的圖像,提取無(wú)人機(jī)機(jī)頭 的坐標(biāo)并解算出世界坐標(biāo),來(lái)引導(dǎo)無(wú)人機(jī)的自主著陸。在這個(gè)過(guò)程中,從圖像提取無(wú)人機(jī)機(jī) 頭圖像坐標(biāo)的精確性是其中的關(guān)鍵。傳統(tǒng)方法中,利用提取角點(diǎn)、光流法、顏色概率密度法 等方法提取飛機(jī)機(jī)頭的坐標(biāo)在精確性方面均存在不足。因此,亟需一種精度較高的無(wú)人機(jī) 機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn)提取方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題就在于:針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提供一 種原理簡(jiǎn)單、適用性好、精度高的基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法。
[0004] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0005] -種基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法,其步驟為:
[0006] (1)、圖像預(yù)處理;輸入:在無(wú)人機(jī)著陸過(guò)程中,地面攝像機(jī)拍攝的RGB三通道圖 像;輸出:飛機(jī)特征較明顯的單通道圖像;
[0007] (2)、飛機(jī)機(jī)頭區(qū)域分割;輸入:預(yù)處理后的單通道圖像;輸出:圖像中包含無(wú)人機(jī) 機(jī)頭部分的局部區(qū)域;
[0008] (3)、機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn)提?。惠斎耄喊瑹o(wú)人機(jī)機(jī)頭部分的局部區(qū)域;輸出:無(wú)人機(jī)機(jī)頭 關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)。
[0009] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn):所述步驟(1)的步驟為:
[0010] (1.1)首先判定飛機(jī)高度是否小于閾值;
[0011] (1. 2)若高高度小于閾值,則對(duì)圖像進(jìn)行顏色濾波;
[0012] (1. 3)將圖像轉(zhuǎn)化為HSV模型并取S通道,并對(duì)其進(jìn)行直方圖拉伸處理。
[0013] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn):所述步驟(2)的步驟為:
[0014] (2. 1)根據(jù)下式計(jì)算出的圓心坐標(biāo):
【權(quán)利要求】
1. 一種基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法,其特征在于,步驟為: (1) 、圖像預(yù)處理;輸入:在無(wú)人機(jī)著陸過(guò)程中,地面攝像機(jī)拍攝的RGB三通道圖像;輸 出:飛機(jī)特征較明顯的單通道圖像; (2) 、飛機(jī)機(jī)頭區(qū)域分割;輸入:預(yù)處理后的單通道圖像;輸出:圖像中包含無(wú)人機(jī)機(jī)頭 部分的局部區(qū)域; (3) 、機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn)提??;輸入:包含無(wú)人機(jī)機(jī)頭部分的局部區(qū)域;輸出:無(wú)人機(jī)機(jī)頭關(guān)鍵 點(diǎn)坐標(biāo)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法,其特征在于, 所述步驟(1)的步驟為: (1. 1)首先判定飛機(jī)高度是否小于閾值; (1. 2)若高高度小于閾值,則對(duì)圖像進(jìn)行顏色濾波; (1. 3)將圖像轉(zhuǎn)化為HSV模型并取S通道,并對(duì)其進(jìn)行直方圖拉伸處理。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法,其特征在于, 所述步驟(2)的步驟為: (2. 1)根據(jù)下式計(jì)算出魏(Xj)的圓心坐標(biāo): 、I I-JI-厶
其中,UtJdUJ分別為之前兩幀提取的飛機(jī)機(jī)頭的圖像坐標(biāo),(Xt,Yt)即為 乳(U)的圓心位置; (2. 2)根據(jù)下式計(jì)算出供,(U)的半徑:
其中HeadNum為飛機(jī)機(jī)頭區(qū)域點(diǎn)的個(gè)數(shù); (2. 3)通過(guò)下式進(jìn)行迭代:
焉ε為常數(shù),T表示迭代時(shí)間步長(zhǎng),V表示梯度算子; E B φ (2.4)根據(jù)連續(xù)兩次迭代的區(qū)域中機(jī)頭特征點(diǎn)個(gè)數(shù)是否變化,判定迭代是否停止; (2. 5)若迭代停止,保存火Μ·,兄(所包含的區(qū)域; (2. 6)對(duì)圖像進(jìn)行IX3的腐蝕操作,選取面積最大連通區(qū)域作為最終的目標(biāo)區(qū)域。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于CV模型的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)提取方法,其特征在于, 所述步驟(3)的步驟為: (3. 1)根據(jù)下式計(jì)算局部區(qū)域中各像素點(diǎn)的權(quán)值:
其中HighNunuLowNum分別為像素值大于190和小于190的機(jī)頭區(qū)域點(diǎn)的個(gè)數(shù),indeXi為機(jī)頭區(qū)域點(diǎn)i的像素值; 根據(jù)下式計(jì)算無(wú)人機(jī)機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo):
其中(PlaneX,PlaneY)為提取的機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn)圖像坐標(biāo),(Xi,Yi)為機(jī)頭區(qū)域點(diǎn)i的坐標(biāo)。 (3. 2)對(duì)左、右視覺(jué)在同一時(shí)刻拍攝圖像提取機(jī)頭關(guān)鍵點(diǎn),并依據(jù)左、右攝像機(jī)的姿態(tài) 信息和內(nèi)部參數(shù)解算出無(wú)人機(jī)機(jī)頭的世界坐標(biāo)。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK104463889SQ201410799115
【公開(kāi)日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年12月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月19日
【發(fā)明者】胡天江, 唐鄧清, 沈林成, 方強(qiáng), 李宏亮, 王勛, 趙述龍, 周典樂(lè), 周晗, 徐寧 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)