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基于图像识别分析的无人机精确位置降落方法及系统 （专利授权号：ZL202411612608.X）
骆博雅V1 （ 江西省军民融合研究院 ）
技术摘要
本发明公开了基于图像识别分析的无人机精确位置降落方法及系统，具体涉及飞行器降落技术领域，旨在解决微气流引起的抖动干扰对降落精度的影响的问题；通过实时检测无人机在降落过程中的姿态变化，识别抖动信号强度并判断其是否异常；在抖动异常时，进行多帧图像叠加处理以生成稳定图像序列；基于多分辨率分形维度分析检测相邻帧间的细微纹理扰动，补偿微气流带来的非线性影响；记录抖动轨迹并通过逆向轨迹重建计算降落目标的相对位移；结合卷积神经网络提取校准后的降落区域特征，生成降落点的偏移补偿值并动态修正降落路径；本发明提高了无人机在复杂环境下的降落精度，为无人机自动降落提供了可靠保障。
技术说明
本发明公开了基于图像识别分析的无人机精确位置降落方法及系统，具体涉及飞行器降落技术领域，旨在解决微气流引起的抖动干扰对降落精度的影响的问题；通过实时检测无人机在降落过程中的姿态变化，识别抖动信号强度并判断其是否异常；在抖动异常时，进行多帧图像叠加处理以生成稳定图像序列；基于多分辨率分形维度分析检测相邻帧间的细微纹理扰动，补偿微气流带来的非线性影响；记录抖动轨迹并通过逆向轨迹重建计算降落目标的相对位移；结合卷积神经网络提取校准后的降落区域特征，生成降落点的偏移补偿值并动态修正降落路径；本发明提高了无人机在复杂环境下的降落精度，为无人机自动降落提供了可靠保障。
成熟度
已有样品
技术来源
自研
