基于计算机视觉的无人机目标识别技术研究.pdf

基于计算机视觉的无人机目标识别技术研究 计算机视觉是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术，广泛应用于机器人、自动驾驶、安全监控、图像识别等领域。基于计算机视觉的无人机目标识别技术是指使用计算机视觉技术来实现无人机的目标识别，包括图像采集、图像处理、目标检测、目标识别等步骤。 在本研究中，我们对基于计算机视觉的无人机目标识别技术进行了系统的研究和比较分析。我们对无人机目标图像进行了预处理，包括图像滤波和图像增强等步骤，以提高图像的质量和可读性。然后，我们使用计算机视觉技术对无人机目标图像进行了特征提取和目标识别，包括图像分割、特征提取、目标识别等步骤。 图像处理是计算机视觉技术的核心步骤，包括图像滤波、图像增强、图像分割等步骤。图像滤波是为了去掉图像中的噪声，常用的方法有均值滤波、中值滤波等。图像增强是为了提高图像的质量和可读性，常用的方法有直方图均衡、 gamma 校正等。图像分割是为了从图像中提取目标图像，常用的方法有 thresholding、边缘检测等。 目标识别是基于计算机视觉的无人机目标识别技术的最后一步骤，包括目标检测、目标分类、目标识别等步骤。目标检测是为了检测图像中的目标，常用的方法有基于边缘检测的目标检测、基于机器学习的目标检测等。目标分类是为了对检测到的目标进行分类，常用的方法有基于支持向量机的目标分类、基于神经网络的目标分类等。目标识别是为了对分类后的目标进行识别，常用的方法有基于模板匹配的目标识别、基于机器学习的目标识别等。 本研究的主要贡献在于：1）我们提出了一个基于计算机视觉的无人机目标识别算法流程，包括图像预处理、图像处理、目标检测、目标分类、目标识别等步骤。2）我们对无人机目标图像进行了系统的研究和比较分析，包括图像滤波、图像增强、图像分割、目标检测、目标分类、目标识别等步骤。3）我们对基于计算机视觉的无人机目标识别技术进行了仿真实验，验证了该算法的可行性，为无人机自动避障技术提供了较好的技术基础。 本研究的结果表明基于计算机视觉的无人机目标识别技术有着非常广泛的应用前景，在无人机军、民用领域都有着非常重要的价值。