飞行器降落图像智能优化识别建模研究

• 作者: 张海朝 王刘涛 褚龙现 黄淼
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 地球科学
• 关键词: 图像处理 智能识别 降落地点
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 航空航天领域仿真
• 页码范围: 86-89
• 页数: 4页
• 分类号: P631
• 字数: 4683字
• 语种: 中文

摘要

飞行器在复杂地形环境下的降落过程,需要根据采集的图像进行判断是否符合降落要求.飞行器最佳降落地点选择时,一旦降落地点复杂程度较高,采集的图像中将会产生海量的训练样本的数目,图像配准过程中,极大增加运算量,造成最佳降落地点选择的准确率降低.提出一种图像智能识别的最佳降落地点的选择方法.利用伪Zemike矩能够对降落地点的形状图像进行准确描述,利用Procrustes形状分析法提取最佳降落地点的特征,利用Rank的融合决策法最终完成最佳降落地点的选择.实验结果表明,利用改进算法进行飞行器最佳降落地点的选择,能够提高各地形最佳降落地点的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海朝	河南科技大学电子信息工程学院	20	164	8.0	12.0
2	黄淼	平顶山学院软件学院	41	148	6.0	10.0
3	王刘涛	平顶山学院软件学院	21	53	4.0	6.0
4	褚龙现	平顶山学院软件学院	47	120	5.0	8.0