论文部分内容阅读
飞行器在复杂地形环境下的降落过程,需要根据采集的图像进行判断是否符合降落要求。飞行器最佳降落地点选择时,一旦降落地点复杂程度较高,采集的图像中将会产生海量的训练样本的数目,图像配准过程中,极大增加运算量,造成最佳降落地点选择的准确率降低。提出一种图像智能识别的最佳降落地点的选择方法。利用伪Zemike矩能够对降落地点的形状图像进行准确描述,利用Procrustes形状分析法提取最佳降落地点的特征,利用Rank的融合决策法最终完成最佳降落地点的选择。实验结果表明,利用改进算法进行飞行器最佳降落地点的选