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基于改进SIFT的无人机双目目标识别与定位
作者姓名:姚艺黄卫华章政陈阳张子然
作者单位:1.武汉科技大学信息科学与工程学院430081;
基金项目:国家自然科学基金(61773298);工业控制技术国家重点实验室(浙江大学)开放课题(ICT2021B36)。
摘    要:对无人机自主着陆系统中双目视觉采集到的地标图像进行了研究,在分析地标图像中存在模糊噪声以及大量背景干扰问题,提出一种基于改进SIFT算法的无人机双目视觉目标识别与定位方法。首先,采用基于OTSU与HSV的ROI算法对无人机双目图像进行目标识别与分割预处理操作,将目标准确识别;其次,针对双目视觉获取三维信息效率慢的问题,采用基于改进的SIFT算法对已识别的地标进行特征提取,生成二进制描述符,并采用局部敏感哈希算法对特征点进行稀疏匹配,提高目标特征匹配准确度及效率;最后,采用相似三角形原理计算每个特征匹配点的三维距离,获得无人机与目标之间的平均三维距离。实验结果表明所设计的算法相较于传统的SIFT算法更具有可行性和有效性。

关 键 词:SIFT  BRIEF  局部敏感哈希算法  双目视觉  目标识别
本文献已被 维普 等数据库收录!
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