基于三维视觉的无人机高空侦察定位技术

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1、第33卷第06期计算机仿真2016年6月文章编号：1006—9348(2016)06—0055—04基于三维视觉的无人机高空侦察定位技术尚怡君，师晓利(郑州大学西亚斯国际学院，河南新郑451150)摘要：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

2、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。关键词：三维视觉；无人机；高空侦察中图分类号：TP311文献标识码：BHighAltitudeReconnaissanceandPositioningTechnologyofNnmannedAerialVehicle(UAV)Basedon3DVisionSHANGYi—jan．SHIXiao—li(SiasInternatio

3、nalCollege，ZhengzhouUniversity，XinzhengHenan451150，China)ABSTRACT：Inthepaper，aUAVhishaltitudereconnaissanceandlocationtechniquewasproposedbasedon3Dvision．AhighpassfilterWasusedtosuppressthelargescalebackgroundandextractmostofthetargetfeaturepointsofUAVhi：shaltitudereconnaissanceandpositioning．Th

4、eadaptivemeanalgorithmcontinuallyWasusedtoextractthesmallnumberoffeaturepointstoachievetheaccurateextractionoftargetfeaturepoints．ThemaximumclusteringWasremovedthroughclusteringprocess，andtheUAVhighaltitudereconnaissanceandpositioningwereaccomplished．Thesimulationresultsshowthattheproposedmethod

5、cancompletetheUAVhighaltitudereconnaissanceandpositio·ningtechnique，itismoreaccurateandisofhighertimeefficiencythanthetraditionalmethod．TheproposedmethodprovidesabasisforthetargetoptimizationofUAVhiighaltitudereconnaissance．KEYWORDS：3DVision；Unmannedaerialvehicle(uav)；Hig}laltitudereconnaissance

6、1引言近年来，随着我国无人机相关技术的迅猛发展，国内自主研制并装备的无人机在战场预先侦察、战场实时监控、战场毁伤评估等方面的应用越来越广泛¨’21。我国无人机研究机构与使用部门重点研究飞行器、发动机、无线链路、任务载荷等方面，同时有很高的成就”’4J。而在无人机作战方面，特别是对于目标侦察定位的研究则相对停滞落后，无法充分满足作战要求，所以必须进一步探讨与研究¨1。在无人机进行基金项目：河南省科技攻关计划项目(152102310368，152102210132)收稿日期：2015—08—31修回日期：2015—10-20高空侦察定位时，会出现一定频率的抖动现象，导致传统的基于多目标差分

7、定位的无人机高空侦察定位方法，由于无法克服无人机抖动造成的影响，造成图像振动剧烈，无法准确实现无人机高空侦察定位。针对上述问题的产生，提出基于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