Print

基于机器视觉的无人机识别系统算法分析

论文摘要

文中主要论述了在无人机识别人物方面,为尽可能提高识别算法的实时性,提出了一种新的方案。首先对原始图像进行显著性区域提取使用全局对比度直方图（histogram-based contrast）方法,减少计算大部分不必要的背景区域。再对原图像显著性区域计算方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）,使用非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）对已计算好的HOG降维,在保留了大部分原向量特征的条件下提高了鲁棒性和显著地降低了运算量。最后使用支持向量机（Support Vector Machine）对降维后的特征分类判断。相比与传统的HOG+SVM方法,本文在实时性方面有很大的提升,在嵌入式ARM平台运行达到27fps,基本达到实时识别跟踪的需求。

论文目录

  • 1 算法分析
  •   1.1 图像预处理
  •   1.2 特征向量降维
  • 2 显著性区域预处理
  • 3 HOG特征提取
  • 4 非负矩阵分解NMF降维
  • 5 SVM分类器
  • 6 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 彭文亮,梁祝,李智峰

    关键词: 无人机,识别系统

    来源: 电子设计工程 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程,计算机软件及计算机应用

    单位: 北京理工大学珠海学院信息学院

    分类号: TP391.41;V279

    DOI: 10.14022/j.cnki.dzsjgc.2019.11.034

    页码: 150-153

    总页数: 4

    文件大小: 1527K

    下载量: 179

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/acbcc360c708c2ab91c7b1ce.html