【摘 要】
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随着深度学习和计算机技术的发展,基于计算机视觉引导飞机着陆已成为智慧民航精准飞行技术研究方向之一。本文以目标检测算法和视觉定位算法为支撑,通过视觉传感器采集地面图像,识别机场跑道区域,同步确定飞机位置,实现计算机视觉引导飞机着陆。论文通过对YOLOv3算法和ORB-SLAM算法的研究和应用,完成机场跑道识别和飞机相对机场跑道定位,同时通过实验验证了计算机视觉引导飞机着陆的可行性。论文首先对基于深度
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随着深度学习和计算机技术的发展,基于计算机视觉引导飞机着陆已成为智慧民航精准飞行技术研究方向之一。本文以目标检测算法和视觉定位算法为支撑,通过视觉传感器采集地面图像,识别机场跑道区域,同步确定飞机位置,实现计算机视觉引导飞机着陆。论文通过对YOLOv3算法和ORB-SLAM算法的研究和应用,完成机场跑道识别和飞机相对机场跑道定位,同时通过实验验证了计算机视觉引导飞机着陆的可行性。论文首先对基于深度学习的目标检测算法和SLAM视觉定位算法的基础理论进行了学习和理解。其次完成了基于YOLOv3的机场跑道检测模型训练和测试实验。通过制作600张包含机场跑道模型图片和真实机场跑道图片的VOC数据集,送入YOLOv3网络完成了机场跑道检测模型训练。使用机场跑道检测模型预测机场跑道VOC测试集,预测结果的平均精度达到97.5%。再次完成了ORB-SLAM算法的研究及改进。在ORB-SLAM系统后端的BA求解部分,加入Schur消元加速计算,使用ceres优化库替换g2o优化库,完成ORB-SLAM系统后端的改进。使用ORB-SLAM和改进ORB-SLAM分别解算官方数据集,完成实验数据分析,结果表明改进ORB-SLAM输出的轨迹误差更低,误差波动更稳定。通过前面的理论及实验基础数据的准备,论文最后完成了飞机相对机场跑道的定位实验,并在此基础上提出了语音引导方案。使用深度相机匀速接近机场跑道模型入口模拟飞机着陆场景,通过相机采集机场跑道模型的彩色图和深度图,完成TUM数据集制作。使用改进ORB-SLAM算法对TUM数据集进行解算,输出相机运动轨迹,将轨迹拟合后,与3°标准下滑线比对,完成误差分析,结果表明轨迹误差情况和解算官方数据集误差情况基本一致。通过拟合轨迹比对标准下滑线,根据8种典型轨迹坐标偏差情况,提出了8个语音指令建议,完成语音引导着陆。最终结果表明计算机视觉引导飞机着陆是可行的。
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