基于brisk檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于BRISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其步驟為：(1)輸入：無人機(jī)飛行序列圖I；(2)生成BRISK尺度空間；根據(jù)無人機(jī)飛行序列圖I中的圖像，生成尺度空間圖；(3)圖像特征點(diǎn)檢測(cè)；通過對(duì)BRISK尺度空間的每一層進(jìn)行FAST角點(diǎn)檢測(cè)，確定視覺圖像中的特征點(diǎn)；(4)目標(biāo)穩(wěn)定特征點(diǎn)提?。辉趫D像特征點(diǎn)中提取目標(biāo)的穩(wěn)定特征點(diǎn)，即，對(duì)于所有特征點(diǎn)，篩選出響應(yīng)值最大的特征點(diǎn)，該響應(yīng)值最大的特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)為無人機(jī)目標(biāo)圖像檢測(cè)位置。本發(fā)明具有穩(wěn)定性好，準(zhǔn)確性高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、適用性好等優(yōu)點(diǎn)。
【專利說明】基于BR ISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè) 方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明主要涉及到無人機(jī)的控制領(lǐng)域，特指一種基于BRISK(BRISK =Binary Robust Invariant Scalable Keypoints，尺度不變性二進(jìn)制描述關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法）檢測(cè)器 最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 無人機(jī)在降落過程中存在平臺(tái)運(yùn)動(dòng)、晃動(dòng)、場(chǎng)地狹小、氣象條件復(fù)雜多變等問題， 無人機(jī)末端引導(dǎo)控制失誤將可能造成人員傷亡或設(shè)備損毀等安全事故。因此，如何實(shí)現(xiàn)自 動(dòng)、安全、快速地定位和引導(dǎo)是決定無人機(jī)使用成本、頻率和效能的關(guān)鍵問題?；诠鈱W(xué)的 導(dǎo)引技術(shù)主要研究如何實(shí)現(xiàn)無人機(jī)在進(jìn)入回收區(qū)后進(jìn)行跟蹤和定位，及引導(dǎo)其按照設(shè)定航 線平穩(wěn)降落的問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就在于：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一 種穩(wěn)定性好，準(zhǔn)確性高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、適用性好的基于BRISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主 著陸目標(biāo)檢測(cè)方法。
[0004] 為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0005] -種基于BRISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其步驟為：
[0006] (1)輸入：無人機(jī)飛行序列圖I ;
[0007] (2)生成BRISK尺度空間；根據(jù)無人機(jī)飛行序列圖I中的圖像，生成尺度空間圖；
[0008] (3)圖像特征點(diǎn)檢測(cè)；通過對(duì)BRISK尺度空間的每一層進(jìn)行FAST角點(diǎn)檢測(cè)，確定 視覺圖像中的特征點(diǎn)；
[0009] (4)目標(biāo)穩(wěn)定特征點(diǎn)提??；在圖像特征點(diǎn)中提取目標(biāo)的穩(wěn)定特征點(diǎn)，S卩，對(duì)于所有 特征點(diǎn)，篩選出響應(yīng)值最大的特征點(diǎn)，該響應(yīng)值最大的特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)為無人機(jī)目標(biāo)圖 像檢測(cè)位置。
[0010] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)：所述步驟（2)為讀入第num張無人機(jī)飛行采集圖像 1_，將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像Imm jay ;生成η層尺度圖像Ci,圖像Ci由(V1半采樣得到；生成n-1 層中間層圖像屯，Cltl由原始圖像Ctl進(jìn)行1. 5倍降采樣，Cli由Clp1進(jìn)行半采樣得到。
[0011] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)：所述步驟（3)的流程為：
[0012] (3. 1)對(duì)BRISK尺度空間的每一層進(jìn)行FAST角點(diǎn)檢測(cè)；gp，根據(jù)下式對(duì)層Ci與Cli 中的每一個(gè)像素點(diǎn)P，以P點(diǎn)為中心，3為半徑的16個(gè)圓形鄰域像素點(diǎn)作FAST角點(diǎn)檢測(cè)，并 統(tǒng)計(jì)圓周上狀態(tài)全部為d或全部為b的最長(zhǎng)圓弧的像素個(gè)數(shù)S，記滿足S > N條件的點(diǎn)為 P，其圖像坐標(biāo)為（x，y)，并記錄其FAST積分值s(x，y):

【權(quán)利要求】
1. 一種基于BRISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于， 步驟為： (1) 輸入：無人機(jī)飛行序列圖I; (2) 生成BRISK尺度空間；根據(jù)無人機(jī)飛行序列圖I中的圖像，生成尺度空間圖； (3) 圖像特征點(diǎn)檢測(cè)；通過對(duì)BRISK尺度空間的每一層進(jìn)行FAST角點(diǎn)檢測(cè)，確定視覺 圖像中的特征點(diǎn)； (4) 目標(biāo)穩(wěn)定特征點(diǎn)提取；在圖像特征點(diǎn)中提取目標(biāo)的穩(wěn)定特征點(diǎn)，S卩，對(duì)于所有特征 點(diǎn)，篩選出響應(yīng)值最大的特征點(diǎn)，該響應(yīng)值最大的特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)為無人機(jī)目標(biāo)圖像檢 測(cè)位置。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于BRISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方 法，其特征在于，所述步驟（2)為讀入第num張無人機(jī)飛行采集圖像Inum，將其轉(zhuǎn)化為灰度圖 像Inum_g?y ;生成η層尺度圖像Ci,圖像Ci由(V1半采樣得到；生成n-1層中間層圖像屯，dQ 由原始圖像Ctl進(jìn)行I. 5倍降采樣，Cli由Clp1進(jìn)行半采樣得到。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于BRISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方 法，其特征在于，所述步驟（3)的流程為： (3. 1)對(duì)BRISK尺度空間的每一層進(jìn)行FAST角點(diǎn)檢測(cè)；S卩，根據(jù)下式對(duì)層Ci與Cli中的 每一個(gè)像素點(diǎn)P，以P點(diǎn)為中心，3為半徑的16個(gè)圓形鄰域像素點(diǎn)作FAST角點(diǎn)檢測(cè)，并統(tǒng)計(jì) 圓周上狀態(tài)全部為d或全部為b的最長(zhǎng)圓弧的像素個(gè)數(shù)S，記滿足S>N條件的點(diǎn)為p，其 圖像坐標(biāo)為（X，y)，并記錄其FAST積分值s(X，y):
其中，δ為FAST角點(diǎn)檢測(cè)閾值。當(dāng)滿足條件SSN時(shí)，中心點(diǎn)P為FAST角點(diǎn)，S為圓 周上狀態(tài)全部為d或全部為b的最長(zhǎng)圓弧的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，N為FAST算子參數(shù)； (3. 2)根據(jù)下式對(duì)待測(cè)點(diǎn)p進(jìn)行同層內(nèi)非極大值抑制，如果不是極大值，則去除該角 占. s(x,y)>s(x±l,y±l) 其中，s(x，y)表示以（x，y)為坐標(biāo)的待檢測(cè)角點(diǎn)的FAST積分值； (3. 3)根據(jù)下式對(duì)Ci層內(nèi)待測(cè)點(diǎn)p進(jìn)行相鄰層間非極大值抑制，如果不是極大值，則去 除該角點(diǎn)P;
根據(jù)下式對(duì)Cli層內(nèi)待測(cè)點(diǎn)p進(jìn)行相鄰層間非極大值抑制，如果不是極大值，則去除該 角點(diǎn)P;最終，經(jīng)過非極大值抑制后得到特征點(diǎn)V;
其中，氣（x,_v)表示Cli層中以（X，y)為坐標(biāo)的待檢測(cè)角點(diǎn)的FAST積分值，夂（A.V)表 示4層中以（x，y)為坐標(biāo)的待檢測(cè)角點(diǎn)的FAST積分值，表示Cli層中最大的FAST 積分值，niaxf.s:」表示Ci層中最大的FAST積分值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的基于BRISK檢測(cè)器最大值響應(yīng)的無人機(jī)自主著陸目 標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟（4)為：在上述步驟（3)得到的m個(gè)圖像特征點(diǎn)中篩選 目標(biāo)穩(wěn)定特征點(diǎn)K的圖像坐標(biāo)（X()Ut，y?！梗沟锰卣鼽c(diǎn)K的FAST積分值滿足： s(K) =max(s(j))，j= 1，2…m 其中，Oi.v, (U).' (χ..ν)Μ_ = ()·Ι.….〃-1，表示所有的特征點(diǎn)的積分值集合。
【文檔編號(hào)】G06K9/46GK104463179SQ201410840799
【公開日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月30日
【發(fā)明者】胡天江, 潘崇煜, 馬兆偉, 沈林成, 朱華勇, 趙搏欣, 陳超, 王祥科, 尹棟, 王勛 申請(qǐng)人:中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)