论文摘要
针对当前无人机视觉定位精度对特征提取要求高,易受环境光影影响等问题,结合无人机视觉定位的特点和目标检测网络的优势,论文创新性提出了级联卷积网络。通过修改Faster R-CNN网络结构,设计级联R-CNN、语义级联和级联激活函数,将级联卷积网络取代传统图像处理模块引入无人机视觉定位算法,提高了目标特别是小目标的检测精度,检测结果可以达到87.9%。在实地无人机试飞实验中,该网络的定位误差在0.3m以内,满足无人机视觉定位的要求。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 丁鹏程,于进勇,王超,柳向阳
关键词: 深度学习,目标检测,视觉定位
来源: 舰船电子工程 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 海军航空大学
分类号: TP183;V279;V217
页码: 34-39+87
总页数: 7
文件大小: 1881K
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