基于聚类与SIFT算法的自动地形成图方法研究

• 作者: 范仲雪 张东升 曹金亮
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 水下地形成图 目标跟踪 聚类 尺度不变特征转换算法
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究|ACADEMIC RESEARCH
• 页码范围: 27-34
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2022.01.004

摘要

针对智能水下机器人由于长时间工作,在进行地形图构建时,成图精度变差的问题,提出了一种基于聚类和尺度不变特征转换算法的,可以对相邻测线的地形图进行自动成图修正的新方法.利用尺度不变特征转换算法和K-means算法进行特征区域的提取与配对,再利用卡尔曼滤波算法进行目标跟踪,即可得到较为准确的坐标数据,从而提高地形图精度.试验证明该方法能够较为准确地进行特征点的选择以及配对,并进行目标跟踪,将误差降低56.15％.实现了相邻测线的自动修正和地形成图,具有可行性.