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基于视觉的无人机自主着陆地标识别方法
被引量：
4
1
作者
李宇
王友仁
+2 位作者
罗慧
陈燕
姜媛媛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第7期2780-2783,共4页
在无人机自主着陆过程中,传统地标识别方法的相似阈值确定需大量实验估计。为解决此问题,采用一种基于仿射不变矩和支持向量机的识别方法,首先设计了六圆组合的图标作为无人机自主着陆地标;由于无人机会拍摄到发生扭曲的地标图像,因此...
在无人机自主着陆过程中,传统地标识别方法的相似阈值确定需大量实验估计。为解决此问题,采用一种基于仿射不变矩和支持向量机的识别方法,首先设计了六圆组合的图标作为无人机自主着陆地标;由于无人机会拍摄到发生扭曲的地标图像,因此提取地标的仿射不变矩作为输入特征;最后将其输入支持向量机分类模型,完成地标的识别。与传统的几何不变矩和BP神经网络相比较,该方法提高了地标的识别精度并降低了识别测试时间,因此对地标识别具有一定的实用性。
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关键词
无人机自主着陆
地标设计
地标识别
仿射不变矩
支持向量机
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职称材料
题名
基于视觉的无人机自主着陆地标识别方法
被引量：
4
1
作者
李宇
王友仁
罗慧
陈燕
姜媛媛
机构
南京航空航天大学自动化学院测试计量技术及仪器系
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第7期2780-2783,共4页
基金
江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXLX11_0183)
文摘
在无人机自主着陆过程中,传统地标识别方法的相似阈值确定需大量实验估计。为解决此问题,采用一种基于仿射不变矩和支持向量机的识别方法,首先设计了六圆组合的图标作为无人机自主着陆地标;由于无人机会拍摄到发生扭曲的地标图像,因此提取地标的仿射不变矩作为输入特征;最后将其输入支持向量机分类模型,完成地标的识别。与传统的几何不变矩和BP神经网络相比较,该方法提高了地标的识别精度并降低了识别测试时间,因此对地标识别具有一定的实用性。
关键词
无人机自主着陆
地标设计
地标识别
仿射不变矩
支持向量机
Keywords
UAV autonomous landing
landmark design
landmark recognition
affine invariant moments
SVM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉的无人机自主着陆地标识别方法
李宇
王友仁
罗慧
陈燕
姜媛媛
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
4
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