无人机视觉导航着陆标识检测与分割方法

• 作者: 张秋雁 张驰 方千慧 李宏宸 杨忠 赖尚祥 陈聪 韩家明
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 视觉导航 着陆标识 目标检测 YOLO 特征增强 网络裁剪 图像分割
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 智能科学与技术
• 页码范围: 1-7,13
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.202002013

摘要

为实现基于视觉导航无人机自主着陆任务,提出一种无人机视觉导航着陆标识检测与分割方法.在Tiny-YOLO网络基础上融入自下而上的特征增强结构,得到Mark-YOLO网络.针对无人机硬件平台计算能力不足的问题,对网络模型进行裁剪,减少网络模型的参数量;对目标检测算法提取到的无人机着陆标识进行图像分割处理,获取降落标识的轮廓信息.实验结果表明:本文提出的Mark-YOLO算法具有更高的准确率;裁剪后的网络模型具有更少的参数量与更小的权重,且检测到的着陆标识通过图像分割方法处理后,可取得良好的分割效果.