面向视觉着陆的高精度结构化约束特征点研究

为提高视觉着陆过程中无人机的相对定位精度,选取视觉图像中的直线交点作为结构化约束特征点,设计了基于梯度一致性的边缘检测算法,并结合Shi-Tomasi角点检测算法进行结构化约束特征点的粗定位。对LSD直线检测算法进行改进并设计了亚像素角点定位精度改进算法,在结构化约束特征点粗定位的基础上,将其精度提高到亚像素级。基于实际场景中固有约束的结构化约束特征点具有鲁棒性、旋转和尺度不变性,抗干扰能力更强,其高精度定位有利于提高视觉着陆相对定位的精度与可靠性。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.     

采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合

为了提升视觉信息在低能见度条件下的适用性,提出了一种采用局部约束线性编码的像素级舰船目标图像融合方法.首先,采用K均值奇异值分解算法从海量的训练样本中完成过完备字典的学习.其次,在考虑着舰导引实时性任务需求的前提下,采用局部约束线性编码完成融合系数的非迭代求解,相较于压缩感知理论架构下的匹配追踪算法,极大地降低了计算复...     

基于FLoFTR算法的无人机实时在线地理定位

研制高效鲁棒的智能视觉定位方法是解决全球导航卫星系统（GNSS）拒止条件下无人机导航定位的重要途径之一。传统视觉定位方法存在精度较差、容易丢失定位的问题。本文提出一种FLoFTR算法，通过对高精度影像匹配算法LoFTR进行改进优化，在无人机计算平台上实现实时高精度定位。FLoFTR采用知识蒸馏方法压缩模型规模，提升推理效率，并通过改进特征提取模块和应用基于余弦距离的特征匹配方法，进一步降低了匹配时间并维持相当的匹配性能。在研制的软硬一体的平台上试验表明，优化后模型平均定位误差损失维持在0.1m以内，定位平均处理时间为47ms，定位速度提升超过7倍，可满足无人机定位的精度和实时性要求。