基于Faster R-CNN算法的自主空中加油锥套识别

摘要：

随着无人机技术的发展,自主空中加油技术增加了无人机飞行半径和有效载荷,提升了无人机的作战效能.本文针对复杂环境下无人机软管式空中加油的精确引导技术,在无人机自主空中加油近距离对接阶段过程中,对油机锥套识别这个关键环节展开研究.利用深度学习和图形处理,提出一种基于Caffe框架的Faster R-CNN神经网络深度学习的新方法.为了保证该方法的鲁棒性和广泛应用,采用软管式空中加油的真实数据,制作了一个图像的深度学习数据集.根据实验数据验证了基于Caffe框架的Faster R-CNN锥套识别算法的鲁棒性和识别精度,并通过对比实验证明了在复杂的无人机加受油环境中,该识别算法也具有较好的锥套识别能力.

关键词：无人机空中加油、计算机视觉、锥套识别、深度学习算法

所属期刊栏目：12

分类号：V249(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

在线出版日期：2021-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：297-305