【摘 要】
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在无人机高空侦察定位时,由于采集的图像存在很多目标干扰点,使得目标距离特征呈现较大随机性,传统的定位方法无法依据稳定的距离特征矩阵,获取目标特征信息,只能采用对一个
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在无人机高空侦察定位时,由于采集的图像存在很多目标干扰点,使得目标距离特征呈现较大随机性,传统的定位方法无法依据稳定的距离特征矩阵,获取目标特征信息,只能采用对一个地区进行反复采集图像,以目标点出现概率的多少来进行定位,导致定位准确度低的问题。提出三维视觉的无人机高空侦察定位技术,通过高通滤波器对大规模背景进行抑制提取出大部分无人机高空侦察定位目标特征点,利用自适应均值算法对小数量的特征点继续进行提取,实现目标特征点的准确提取,通过聚类处理去除最大聚类,完成无人机高空侦察定位。仿真结果表明,采用所提方法完成无人机高空侦察定位技术,不仅具有很高的准确性,而且时间效率也明显高于传统方法,验证了所提方法的有效性,为无人机高空侦察目标优化提供了依据。
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