[发明专利]一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法及系统

说明书

本发明属于无人机靶标设计与识别技术领域，公开了一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法及系统，将每一尺度靶标中间m×m个单元格置为空白，嵌套下一尺度靶标形成多尺度合作靶标；无人机在接收着陆指令后通过控制机载云台相机对着陆区靶标进行搜索；对相机拍摄的YUV格式图像进行局部自适应阈值化处理后进行四边形检测；当正确识别到靶标后，将云台切换至跟踪模式；对下一帧靶标位置进行预测，在预测位置邻域范围内进行靶标检测；根据检测到的靶标位置，对无人机位姿进行解算；并根据飞行高度以及靶标在图像中的占比切换至合适靶标进行检测。本发明提高了靶标的识别效率和着陆定位精度，提高了帧率，加快了边界的查找。

技术领域

本发明属于无人机靶标设计与识别技术技术领域，尤其涉及一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法及系统。

背景技术

目前，无人机由于其灵活的应用方式受到了各界的青睐。然而，无人机的回收一直以来是一个令人困扰的问题。据统计资料表明，世界航空史上有三分之一以上的飞行事故发生在回收过程，无人机因回收失败而导致的事故更是占所有飞行事故的80％以上。因此，各国科研工作者针对如何可靠、安全、快速地回收无人机开发了基于视觉引导的无人机着陆/着舰系统。

基于视觉引导的无人机着陆/着舰是指在无人机回收阶段，通过无人机机载计算机与云台相机载荷，完成着陆区域检测、跟踪与相对位姿解算，并依据解算信息实现对无人机航迹规划、运动控制。进而实现不依赖于无线通信与GPS的向合作着陆场自主降落。基于视觉引导的无人机自主回收过程需要使用靶标图案指示降落区域位置，现有靶标设计包括：“H”形靶标、“T”形靶标、圆形靶标、正方形靶标等常规几何图案。现有靶标设计与识别技术存在靶标特征点提取精度不高、靶标误识别率高、无法提供靶标ID信息、不具备不同距离下的可识别性等问题，导致视觉引导系统误差较大甚至失效。

综上所述，现有技术存在的问题是：传统单一尺度靶标存在因距离过近导致靶标图案溢出视野导致靶标无法检测，提取特征，继而影响无人机位姿解算以实现精准着陆的问题。

现有视觉引导无人机着陆主要存在以下三个难点：

(1)着陆/着舰区域稳定、快速识别；

(2)靶标区域特征点的精确提取以及位姿解算算法。

(3)无人机状态估计以及航迹规划与运动控制。

再者，现有靶标设计与识别技术存在靶标靶标误识别率高(自然场景中存在相似图案)、无法提供靶标ID信息(无法分辨不同靶标)、不具备不同距离下的可识别性等问题，导致视觉引导系统误差较大甚至失效。

解决上述技术问题的意义：现有无人机自主回收系统主要依赖于GPS导航，然而GPS精度较差、稳定性不高；使用RTK技术的自主回收系统组成复杂、成本高昂。本技术利用无人机自身的机载云台与计算能力，实现了低成本、高精度、高可靠的自主回收。可广泛应用于森林消防、边境巡检、电力检修、智慧农田等领域。通过“回收-换电-再释放”的方式缓解无人机续航较短的问题，为无人机长时间工作提供技术保障。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法，旨在解决现有技术中由于靶标图案溢出视野导致靶标无法检测，提取特征，继而影响无人机位姿解算以实现精准着陆的问题。本发明提供的多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法主要解决了背景技术中的难点(1)至(3)。

本发明是这样实现的，一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法，所述多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法包括以下步骤：

步骤一，基于现有的单一尺度靶标以及二维码，将每一尺度靶标中间m×m个单元格置为空白，嵌套下一尺度靶标形成多尺度合作靶标。

步骤二，无人机在接收着陆指令后通过控制机载云台相机对着陆区靶标进行搜索。