[發明專利]一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法

在審

• 申請號: 201910963529.6
• 申請日: 2019-10-11
• 公開（公告）號: CN110689578A
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發明（設計）人: 倪曉軍;馬浩森
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73
• 代理公司: 32224 南京縱橫知識產權代理有限公司
• 代理人: 張歡歡

1.一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，包括以下過程：

獲取單目相機采集到的無人機正前方圖像，并將此圖像轉換成灰度圖像；并從灰度圖像中提取各特征點；

獲取單目相機采集到的另一幅無人機正前方圖像，將此圖像轉換為灰度圖像，并從灰度圖像中提取各特征點；

將兩幅圖像中的各特征點進行匹配，將相匹配的兩特征點構成匹配點對；

遍歷每對匹配點對，判斷無人機與特征點對應障礙物是否超出安全距離。

2.根據權利要求1所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，圖像轉換成灰度圖像后，先對灰度圖像進行高斯濾波。

3.根據權利要求2所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，所述對灰度圖像進行高斯濾波包括：

采用盒子濾波器對灰度圖像進行高斯濾波。

4.根據權利要求1所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，所述從灰度圖像中提取各特征點包括以下過程：

獲取灰度圖像在不同尺度下的響應圖用以構建尺度空間金字塔，

通過尺度空間金字塔中各響應圖中點的響應值的對比，提取特征點。

5.根據權利要求4所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，獲取灰度圖像在不同尺度下的響應圖用以構建尺度空間金字塔包括：

用若干不同尺寸的盒子濾波器對灰度圖像進行濾波，濾波后產生的響應圖構成一組，若干組響應圖構成尺度空間金字塔。

6.根據權利要求4所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，通過尺度空間金字塔中各響應圖中點的響應值的對比提取特征點包括：

尺度空間金字塔采用3組，每組4層；在每一組中選取相鄰的三層響應圖像，即第一組的第一二三層和第二三四層、第二組的第一二三層和第二三四層、第三組的第一二三層和第二三四層，對于中間一層的每一個點，在空間中選取該點周圍的26個點與之比較響應值大小，若該點響應值大于其他26個點，則該點為特征點。

7.根據權利要求1所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，將兩幅圖像中的各特征點進行匹配，將相匹配的兩特征點構成匹配點對包括：

獲取各特征點的BRIEF描述子；

計算各特征點BRIEF描述子的Hamming相似性；

取Hamming相似性最高的特征點作為匹配點，這兩個特征點構成匹配點對。

8.根據權利要求7所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，獲取各特征點的BRIEF描述子包括：

在某特征點鄰域范圍內隨機選取N對點對{(X_i,Y_i)，1<i≤N}，定義一個2×n的矩陣

用該特征點方向θ，生成旋轉矩陣

矩陣S順時針旋轉θ角度后的S_θ＝R_θS，

對S_θ進行τ測試，生成n位二進制編碼作為特征點的BRIEF描述子。

9.根據權利要求7所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，匹配完成后，統計匹配點對歐式距離的最大值和最小值，根據最大值和最小值設置閾值，剔除歐氏距離大于閾值的匹配點對；再由RANSAC(隨機抽樣一致)算法對匹配對進行優化，剔除誤匹配。

10.根據權利要求1所述的一種基于單目視覺的無人機障礙物識別方法，其特征是，判斷無人機與特征點對應障礙物是否超出安全距離包括：

遍歷每對匹配點對KP(i,inedx(j))，KP(i+1,index(j))，分別表示P_i和P_i+1兩幅圖像的第j對匹配點對，inedx(j)表示在圖像中特征點的序號；P_i中以KP(i,inedx(j))為中心的k×k鄰域范圍的局部圖像作為模板tmp1，然后以scale為比例擴大tmp1的尺度；P_i+1中以KP(i+1,inedx(j))為中心的k×k鄰域范圍的局部圖像作為模板tmp2，用模板匹配算法對tmp1、tmp2進行匹配獲得相似度TMscale，TMscale值越小則tmp1、tmp2越相似；逐漸增大scale，重復上述匹配步驟，獲得TMscale最小時的scale值，記為scalemin，該值可視為前后兩圖像中該匹配點對代表障礙物的尺寸比；若scalemin大于閾值，則表示該特征點對應的物體距離單目相機小于d。