[發明專利]一種無人機降落過程中視覺錨點的檢測方法及系統

有效

• 申請號: 202011235408.9
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112102412B
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發明（設計）人: 唐鄧清;相曉嘉;周晗;常遠;閆超;黃依新;陳紫葉;李貞屹;譚沁;孫懿豪
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 邱軼

本發明公開一種無人機降落過程中視覺錨點的檢測方法及系統，首先根據錨點的屬性選取了一組可較好表征無人機空間位置和姿態的錨點；然后利用錨點檢測模型中的目標檢測神經子網絡從視覺圖像中提取出無人機區域，可有效避免背景區域對無人機錨點檢測的干擾；最后設計了一種基于區域分塊的多分辨率錨點檢測架構，先將無人機區域分成多塊不同分辨率的子區域，再利用錨點檢測模型中的錨點檢測子網絡分別對完整的無人機區域和子區域進行錨點檢測，增強了對不同尺度無人機目標錨點檢測的魯棒性，之后通過求取各組原始錨點間相同原始錨點的位置均值，得到視覺錨點，有效增強了錨點檢測的準確性。

技術領域

本發明涉及無人機自主降落技術領域，尤其是一種無人機降落過程中視覺錨點的檢測方法及系統。

背景技術

在無人機自主起降過程中，無人機通常利用機載慣導系統和全球定位系統完成對自身位姿的實時感知。然而這些系統會受到諸如磁場、溫度等環境因素的干擾，從而嚴重降低對自身位姿的感知精度，影響無人機自主降落。地基視覺無人機狀態監測系統是利用地面視覺系統，在無人機降落過程中對無人機的位置和姿態進行實時估計監測，進一步確保無人機對自身位姿的準確感知，輔助其完成自主降落。在地基視覺系統實時生成的圖像中檢測出無人機成像的關鍵點（錨點），是開展無人機降落過程中位置和姿態實時估計的基礎之一。目前利用角點、光流法、顏色概率密度法等傳統方法提取無人機錨點的圖像坐標在精確性和魯棒性方面均存在不足。因此，亟需一種精度較高的無人機圖像錨點檢測方法。

發明內容

本發明提供一種無人機降落過程中視覺錨點的檢測方法及系統，用于克服現有技術中精確度不高、魯棒性不足等缺陷。

為實現上述目的，本發明提出一種無人機降落過程中視覺錨點的檢測方法，包括：

根據錨點的屬性，在無人機三維模型上選取錨點；

獲取無人機降落過程中的視覺圖像，對視覺圖像中無人機目標和錨點進行人工標注，形成訓練集；

利用所述訓練集對預先構建的錨點檢測模型進行訓練，所述錨點檢測模型包括目標檢測神經子網絡和錨點檢測子網絡；

將實時生成的待檢測視覺圖像輸入訓練好的錨點檢測模型中，利用目標檢測神經子網絡獲得視覺圖像中的無人機區域；

根據錨點在歷史幀圖像中的分布狀況，將所述無人機區域劃分為多塊不同分辨率的子區域，利用錨點檢測子網絡分別檢測所述無人機區域和多塊所述不同分辨率的子區域，獲得多組原始錨點，求取各組原始錨點間相同原始錨點的位置均值，獲得待檢測視覺圖像中無人機視覺錨點的位置。

為實現上述目的，本發明還提出一種無人機降落過程中視覺錨點的檢測系統，包括：

錨點選取模塊，用于根據錨點的屬性，在無人機三維模型上選取錨點；

訓練集形成模塊，用于獲取無人機降落過程中的視覺圖像，對視覺圖像中無人機目標和錨點進行人工標注，形成訓練集；

模型訓練模塊，用于利用所述訓練集對預先構建的錨點檢測模型進行訓練，所述錨點檢測模型包括目標檢測神經子網絡和錨點檢測子網絡；

錨點檢測模塊，用于將實時生成的待檢測視覺圖像輸入訓練好的錨點檢測模型中，利用目標檢測神經子網絡獲得視覺圖像中的無人機區域；根據錨點在歷史幀圖像中的分布狀況，將所述無人機區域劃分為多塊不同分辨率的子區域，利用錨點檢測子網絡分別檢測所述無人機區域和多塊所述不同分辨率的子區域，獲得多組原始錨點，求取各組原始錨點間相同原始錨點的位置均值，獲得待檢測視覺圖像中無人機錨點圖像位置。

為實現上述目的，本發明還提出一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述所述方法的步驟。