【技术实现步骤摘要】
基于BR ISK检测器最大值响应的无人机自主着陆目标检测 方法
本专利技术主要涉及到无人机的控制领域，特指一种基于BRISK(BRISK =Binary Robust Invariant Scalable Keypoints，尺度不变性二进制描述关键点检测算法）检测器 最大值响应的无人机自主着陆目标检测方法。
技术介绍
无人机在降落过程中存在平台运动、晃动、场地狭小、气象条件复杂多变等问题， 无人机末端引导控制失误将可能造成人员伤亡或设备损毁等安全事故。因此，如何实现自 动、安全、快速地定位和引导是决定无人机使用成本、频率和效能的关键问题。基于光学的 导引技术主要研究如何实现无人机在进入回收区后进行跟踪和定位，及引导其按照设定航 线平稳降落的问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一 种稳定性好，准确性高、实时性强、适用性好的基于BRISK检测器最大值响应的无人机自主 着陆目标检测方法。 为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案： -种基于BRISK检测器最大值响应的无人机自主着陆目标检测方法，其步骤为： (1)输入：无人机飞行序列图I ; (2)生成BRISK尺度空间；根据无人机飞行序列图I中的图像，生成尺度空间图； (3)图像特征点检测；通过对BRISK尺度空间的每一层进行FAST角点检测，确定 视觉图像中的特征点； (4)目标稳定特征点提取；在图像特征点中提取目标的稳定特征点，S卩，对于所有 特征点，筛选出响应值最大的特征点，...
【技术保护点】
一种基于BRISK检测器最大值响应的无人机自主着陆目标检测方法，其特征在于，步骤为：(1)输入：无人机飞行序列图I；(2)生成BRISK尺度空间；根据无人机飞行序列图I中的图像，生成尺度空间图；(3)图像特征点检测；通过对BRISK尺度空间的每一层进行FAST角点检测，确定视觉图像中的特征点；(4)目标稳定特征点提取；在图像特征点中提取目标的稳定特征点，即，对于所有特征点，筛选出响应值最大的特征点，该响应值最大的特征点的图像坐标为无人机目标图像检测位置。
【技术特征摘要】
1. 一种基于BRISK检测器最大值响应的无人机自主着陆目标检测方法，其特征在于， 步骤为： (1) 输入：无人机飞行序列图I; (2) 生成BRISK尺度空间；根据无人机飞行序列图I中的图像，生成尺度空间图； (3) 图像特征点检测；通过对BRISK尺度空间的每一层进行FAST角点检测，确定视觉 图像中的特征点； (4) 目标稳定特征点提取；在图像特征点中提取目标的稳定特征点，S卩，对于所有特征 点，筛选出响应值最大的特征点，该响应值最大的特征点的图像坐标为无人机目标图像检 测位置。2. 根据权利要求1所述的基于BRISK检测器最大值响应的无人机自主着陆目标检测方 法，其特征在于，所述步骤（2)为读入第num张无人机飞行采集图像Inum，将其转化为灰度图 像Inum_g?y ;生成η层尺度图像Ci,图像Ci由(V1半采样得到；生成n-1层中间层图像屯，dQ 由原始图像Ctl进行I. 5倍降采样，Cli由Clp1进行半采样得到。3. 根据权利要求2所述的基于BRISK检测器最大值响应的无人机自主着陆目标检测方 法，其特征在于，所述步骤（3)的流程为： (3. 1)对BRISK尺度空间的每一层进行FAST角点检测；S卩，根据下式对层Ci与Cli中的 每一个像素点P，以P点为中心，3为半径的16个圆形邻域像素点作FAST角点检测，并统计 圆周上状态全部为d或全部为b的最长圆弧的像素个数S，记满足S>N条件的点为p，其 图像坐标为（X，y)，并记...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡天江，潘崇煜，马兆伟，沈林成，朱华勇，赵搏欣，陈超，王祥科，尹栋，王勋，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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