[发明专利]基于卷积神经网络和图像形态学的无人机障碍物检测方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络和图像形态学的无人机障碍物检测方法，包括：对拍摄到的前方图像进行预处理，然后通过简单的特征从图像中定位出无人机可能出现的位置，以提高系统的实时性。接着对图像进行形态学处理，去除图像图像中可能存在的噪声等影响。最后利用已经训练好的卷积神经网络来对前者所获取的无人机假设生成区域进行检验，将卷积神经网络判断为非目标的区域从假设产生区域的集合中去除，最后将判定为目标区域的图像进行标记，输出对应图像。本发明能够有效的提高检测的准确率和实时性，而且卷积神经网络具有从原始图片中自适应提取特征的优点，可以有效规避人工特征提取的局限性。

主权项

1.一种基于卷积神经网络和图像形态学的无人机障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)无人机对图像信息进行采集；(2)对采集到的图像信息进行预处理；(3)对预处理后的图像进行假设生成目标区域；(4)对得到的图像进行形态学处理；(5)利用卷积神经网络检验判定形态学处理后得到的假设生成目标区域；(6)输出图像处理结果。