【技术实现步骤摘要】
一种靶标角度识别方法、装置
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种靶标角度识别方法、装置。
技术介绍
近年来，无人机行业发展迅速，无人机在航拍、救灾、物流配送等领域发挥着重要作用，与此同时，随着城市空中无人运输的逐渐放开，包含无人机、无人站、云平台等在内的自动配送网络应运而生。在提高配送效率的同时，也对无人机安全起降提出了更高要求，例如，无人站的出现，要求无人机降落更加精细化。无人机自主起降技术是提高飞机自主飞行安全性和工作效率的关键技术之一，并受到了广泛关注。其中，靶标角度识别作为飞机降落过程中指导飞机基于无人站进行姿态调整的一种技术手段，对飞机安全降落有着重要意义。目前，图像处理是飞机起降中进行靶标检测和角度识别的常用方法。现有在降落位置设置同心圆图案(靶标)的方式，通过无人机的摄像头拍摄同心圆图案，然后通过图像处理算法计算透视投影下椭圆的方程，得到无人机与所述同心圆图案的靶标角度。或者，在降落位置设置五个不同尺寸的子靶标，子靶标用黑白色块填充的方式进行编码，再通过对飞机拍到图像色块进行解析，获取飞机位置和靶...
【技术保护点】
1.一种靶标角度识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取多张标准模板图像的第一特征点信息；其中，所述多张标准模板图像根据标准靶标图像旋转预设角度获得；/n采集靶标的待检测图像，并计算所述待检测图像的第二特征点信息；/n将所述标准模板图像的第一特征点信息与所述待检测图像的第二特征点信息进行匹配，获得匹配的特征点对信息；/n根据所述特征点对信息计算单应矩阵，并对所述单应矩阵分解获得旋转矩阵；/n根据所述旋转矩阵，计算所述待检测图像的靶标区域图像相对于所述标准靶标图像的旋转角度值；/n对所述靶标区域图像相对于所述标准靶标图像的所有旋转角度值进行排序并计算中值，得到飞行装置的当...
【技术特征摘要】
1.一种靶标角度识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多张标准模板图像的第一特征点信息；其中，所述多张标准模板图像根据标准靶标图像旋转预设角度获得；
采集靶标的待检测图像，并计算所述待检测图像的第二特征点信息；
将所述标准模板图像的第一特征点信息与所述待检测图像的第二特征点信息进行匹配，获得匹配的特征点对信息；
根据所述特征点对信息计算单应矩阵，并对所述单应矩阵分解获得旋转矩阵；
根据所述旋转矩阵，计算所述待检测图像的靶标区域图像相对于所述标准靶标图像的旋转角度值；
对所述靶标区域图像相对于所述标准靶标图像的所有旋转角度值进行排序并计算中值，得到飞行装置的当前航向到标准靶标图像正向的靶标角度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取多张标准模板图像的第一特征点信息之前，包括：
根据标准靶标图像，在360度范围内沿所述标准靶标图像中心按照同一方向旋转，每旋转预设角度获得一张标准模板图像，并记录每张标准模板图像与所述标准靶标图像的相对角度值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多张标准模板图像的第一特征点信息，包括：
获取多张标准模板图像的图像数据；
对所述标准模板图像的图像数据，根据ORB特征提取算法进行特征计算，得到第一特征点信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集靶标的待检测图像，并计算所述待检测图像的第二特征点信息，包括：
采集靶标的待检测图像，并获取待检测图像的靶标区域图像的图像数据；
对所述靶标区域图像的图像数据，根据ORB特征提取算法进行特征计算，得到第二特征点信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采集靶标的待检测图像，并获取待检测图像的靶标区域图像的图像数据，包括：
采集靶标的待检测图像，根据靶标区域检测算法提取初始靶标区域图像；
将所述初始靶标区域图像进行形变和缩放处理，获得靶标区域图像的图像数据；其中，所述靶标区域图像尺寸与所述标准模板图像的尺寸相同。
6.根据权利要1所述的方法，其特征在于，所述将所述标准模板图像的第一特征点信息与所述待检测图像的第二特征点信息进行匹配，获得匹配的特征点对信息，包括：
将所述标准模板图像的第一特征点信息与所述待检测图像的第二特征点信息，根据BruteForce-Hamming算法进行匹配，获得匹配的特征点对信息。
7.根据权利要1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征点对信息计算单应矩阵，并对所述单应矩阵分解获得旋转矩阵，包括：
根据所述特征点对信息，滤除距离大于或等于距离阈值的特征点对，获得修正特征点对信息，所述修正特征点对信息包括特征点对数量；
在所述特征点对数量大于或等于数量阈值时，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张军，章磊，
申请(专利权)人：杭州迅蚁网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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