[發(fā)明專利]基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法及應(yīng)用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710630831.0
• 申請日: 2017-07-28
• 公開（公告）號: CN107563373B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盧翔;王明明
• 申請（專利權(quán)）人: 一飛智控（天津）科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 天津創(chuàng)智天誠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 12214
• 代理人: 周慶路

1.一種基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法，其特征在于，包括以下步驟，

1)獲取深度圖像；

2)對深度圖像內(nèi)像素點按深度差進(jìn)行初步聚類得到多個初級類別；

3)篩選有效且與無人機降落區(qū)域相交的初級類別；

4)對篩選出的初級類別進(jìn)行比對并優(yōu)化聚類得到優(yōu)化類別；同時更新優(yōu)化類別的類別信息；

5)根據(jù)優(yōu)化類別檢測出地面并判斷是否存在地面以外的障礙物；

所述的步驟3)中篩選包括空間位置判斷，所述的空間位置判斷方法包括以下步驟，

31)通過坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到深度圖像中表示的降落區(qū)域；

32)為每個初級類別所代表的物體片段建立左右上下邊界構(gòu)成的包圍盒；

33)判斷所述的包圍盒與降落區(qū)域的左右上下邊界所構(gòu)成的包圍盒是否相交，如果不相交，則舍棄該初級類別；如果相交則保留該初級類別；

所述的步驟3)中篩選包括初級聚類的像素數(shù)判斷，所述的像素數(shù)判斷為舍去像素數(shù)小于閾值t_s的初級類別，所述的

其中，f為校正后左、右相機相同的焦距，z是無人機下降過程開始啟用立體視覺安全檢測功能的高度，S是雙目相機在高度z時能夠感知到的威脅無人機降落的最小障礙物面積。

2.如權(quán)利要求1所述的基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法，其特征在于，所述的步驟2)中初步聚類包括以下子步驟，

21)搜索深度圖像中一個深度值非零的像素點，將該像素點設(shè)為初始點并建立一個新的初級類別；

22)以與初始點深度之差小于預(yù)設(shè)閾值t_z為條件開始對周圍相鄰像素點進(jìn)行聚類，將聚入該初級類別的像素點置零，直至沒有新的像素點聚入該初級類別為止；

23)重復(fù)步驟21)和22)直至深度圖像中不再存在非零像素點。

3.如權(quán)利要求1所述的基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法，其特征在于，所述的優(yōu)化聚類的合并條件為同時滿足以下條件，

a、深度區(qū)間約束，兩初級類別的深度區(qū)間重疊或?qū)?yīng)邊界值差小于動態(tài)閾值；

b、邊界包圍盒約束，通過多個初級類別之間的包圍盒交集來輔助進(jìn)行近距離初級類別間的融合；

c、基于色彩圖像的分類類別約束，其包括，

c1，基于色彩信息進(jìn)行閾值分割，將深度圖像的像素分為背景像素和前景像素；

c2，統(tǒng)計每個初級類別中前景像素和該類別總像素的比值，

c3，若兩初級類別的所述的比值均大于比例閾值則滿足該分類類別約束條件。

4.如權(quán)利要求3所述的基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法，其特征在于，所述的c1中所述的色彩信息為左目圖像HSV色彩空間的V通道信息。

5.如權(quán)利要求1所述的基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法，其特征在于，所述的步驟5)中地面判斷條件為：將優(yōu)化類別按照平均深度由大到小的類別順序，第一個滿足像素數(shù)大于所有其他優(yōu)化類別像素數(shù)總和一定比例的優(yōu)化類別定為地面，該優(yōu)化類別對應(yīng)的平均深度定義為地面深度，平均深度大于地面深度的優(yōu)化類別均歸為地面，若存在平均深度比地面深度更小的優(yōu)化類別，則該優(yōu)化類別被判別為障礙物，所述的比例為0.1-0.2。

6.如權(quán)利要求3所述的基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法，其特征在于，所述的優(yōu)化聚類的合并規(guī)則為：

對初級聚類所得到的初級類別兩兩之間進(jìn)行判斷，若同時滿足三個約束條件，則兩類合并；

所有初級類別均判斷完成后，若一個初級類別能與多個初級類別合并，則將其中兩個初級類別合并后得到的新類別再與其余初級類別判斷，若滿足則再次合并。

7.如權(quán)利要求1-6任一項所述的基于立體視覺的無人機降落區(qū)域主動安全檢測方法在無人機上的應(yīng)用。