無人機(jī)著陸點(diǎn)的地貌分類特征識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、基于圖像特征識(shí)別技術(shù)的自主著陸問題是無人機(jī)自主飛行領(lǐng)域亟待解決的熱點(diǎn)問題之一。圖像特征識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用對于降低著陸系統(tǒng)成本和提高無人機(jī)的自主性有重要意義。本文以超小型無人旋翼機(jī)在低空飛行時(shí)所觀測到的自然地貌圖像為研究對象，設(shè)定識(shí)別環(huán)境為包含草地和公路兩種適應(yīng)小型無人機(jī)著陸地形的復(fù)雜地貌環(huán)境，解決無人機(jī)在無人工標(biāo)記的復(fù)雜背景環(huán)境下進(jìn)行自主著陸時(shí)對可著陸點(diǎn)的識(shí)別問題。
　　具體研究內(nèi)容包含：圖像預(yù)處理，圖像分解，特征識(shí)別，匹配聚類和實(shí)驗(yàn)

2、驗(yàn)證研究等。圖像預(yù)處理是對無人機(jī)在自主著陸前拍攝到的圖像進(jìn)行分析，通過對圖像進(jìn)行剪裁、濾波、灰度化、灰度歸一等預(yù)處理算法，實(shí)現(xiàn)去除雜波和統(tǒng)一規(guī)格等準(zhǔn)備工作；圖像分解是利用多尺度幾何分析方法分解圖像，得到不同方向不同分辨率下的子圖像；特征識(shí)別是綜合考慮無人機(jī)著陸的實(shí)際需要，對圖像進(jìn)行Hu矩、Zernike矩、紋理三種特征的提取及分析，比較各特征的分布及特性，計(jì)算不同子圖特征正確識(shí)別的貢獻(xiàn)率，選擇貢獻(xiàn)率最大的若干個(gè)特征作為識(shí)別的主要判別條件

3、，構(gòu)建圖像特征分類識(shí)別數(shù)據(jù)庫；匹配聚類是通過航拍到的地面圖像與已建立的圖像特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行粗匹配，確定大范圍的著陸安全區(qū)域，然后利用k-means法的點(diǎn)聚類識(shí)別算法對安全區(qū)域內(nèi)包含的各種地貌進(jìn)行具體的劃分，實(shí)現(xiàn)對各種地貌進(jìn)行小范圍內(nèi)的分類識(shí)別，最終確定適宜無人機(jī)著陸的地點(diǎn)；實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證研究是利用實(shí)驗(yàn)設(shè)備對本算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，通過理論分析和Matlab實(shí)際編程，完成了一個(gè)完整的圖像處理軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對無人機(jī)可著陸點(diǎn)的地貌分類識(shí)別。