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题名基于神经网络的飞行员头位跟踪方法研究
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作者
张立民
姜杰
方伟
刘凯
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机构
海军航空大学
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期88-93,共6页
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基金
山东省泰山学者工程专项项目(201511020)。
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文摘
针对飞行员座舱模拟训练中,传统的头位检测跟踪技术存在的头位检测精度不高、实时性不强、易受外界干扰等问题,结合深度学习方法,提出了一种基于级联卷积神经网络的头位检测跟踪方法。首先结合计算机视觉手段,对拍摄到的飞行员座舱内连续视频图像进行预处理,然后经过三层级联卷积神经网络对处理过的图像进行特征提取,检测人脸,同时完成脸部特征点标记,最后通过EPNP算法对标记过的人脸进行空间坐标解算,得到飞行员的头部姿态角,最终完成对飞行员头位的检测跟踪。实验结果表明,基于卷积神经网络的方法相比于传统方法检测精度高、实时性好、鲁棒性强。
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关键词
头位检测跟踪
卷积神经网络
特征点标记
EPNP
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Keywords
head detection and tracking
convolution neural network
feature point marking
EPNP
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
V19
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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