一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法技术

本发明专利技术公开的一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，属于无人机视觉障碍定位识别领域。本发明专利技术实现方法为：在障碍识别算法的样本集构建时，对原始图像进行随机处理，扩充样本集，提高识别算法泛用性；依据障碍物特征进行数据标注；利用构建的样本集训练深度学习障碍识别网络模型，并通过改进损失函数，降低障碍识别算法的预测误差；在训练好障碍识别网络模型后，使用训练好的障碍识别网络模型构建障碍识别算法；使用精确度、平均精度均值等指标评估构建好的障碍识别算法的性能，并用于之后障碍定位中障碍物像素坐标的获取；进行相机标定获取相机的内参；依据障碍物特征以及障碍物像素坐标估计障碍物图像的深度；根据像素坐标与地面坐标的转换关系，结合无人机的位置姿态，实现障碍物定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，属于无人机视觉障碍定位识别。

技术介绍

1、小型多旋翼无人机因其操作简便、便携灵活等特点，在如今得到了广泛的应用；然而，随着城市建筑的不断增多，逐渐密集，无人机在城市环境中执行任务时面临着诸多的挑战；高楼大厦、密集树林、电线杆等障碍物不仅增加了飞行时的风险，还限制了无人机的机动能力和作战效率；因此，无人机需要快速精准地感知并定位周围障碍物，增大飞行安全性；

2、现有的障碍物感知方法中主要是基于激光雷达、超声波传感器和视觉传感器检测障碍物的；与基于激光雷达和超声波传感器的障碍物检测方法相比，基于视觉的障碍物探测方法具有成本低、部署简单、环境信息提取能力强等优点；而利用深度神经网络提取障碍场景图像特征进行识别的算法，由于其识别精度较高，已被广泛应用于基于视觉的目标检测方法中；然而，基于深度学习的障碍识别算法需要大量样本集图像的采集，才能使算法针对不同的场景有一定的泛用性，但这需要耗费大量的人力资源；

3、在障碍定位方法中，利用双目相机进行定位的方法具有显著优势，是目前障碍定位方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.如权利要求1所述的一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，其特征在于：步骤一实现方法为，

3.如权利要求2所述的一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，其特征在于：步骤二实现方法为，

4.如权利要求3所述的一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，其特征在于：步骤三实现方法为，

5.如权利要求4所述的一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，其特征在于：步骤3.5实现方法为，

【技术特征摘要】

1.一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.如权利要求1所述的一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位方法，其特征在于：步骤一实现方法为，

3.如权利要求2所述的一种基于数据增强的无人机单目视觉障碍定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙腾，王彦钧，孙景亮，钟建鑫，周桢林，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：