面向自主空中加油任务的目标检测技术研究

针对软式空中加油任务自主对接过程中的视觉需求，本文进行了基于深度学习的自主空中加油锥套目标检测技术研究。首先，构造了一组包含不同目标尺度、背景并经数据增广后的软式自主空中加油锥套图像数据集。其次，结合当前主流的智能检测算法，对比分析了不同单双阶段检测算法在加油锥套数据集中的检测效果。在Faster RCNN网络添加了自适应置信度筛选模块，降低了其错检概率。为满足工程化应用需求，对YOLOv5网络进行轻量化改造，在几乎不降低检测精度的情况下提高了YOLOv5的检测速度，并大大降低了模型复杂度与运算资源消耗。该研究验证工作为后续展开锥套跟踪及位姿解算等研究提供了良好基础，可以为相关算法在自主空中加油任务中的进一步工程化应用提供重要的先验信息和技术参考。