基于神经网络特征线提取的飞机位姿识别方法研究

【类型】期刊

【作者】陈长俊  唐丹  杨浩  游安清  潘旭东 

【刊名】强激光与粒子束

【关键词】 数据集增强,位姿识别,神经网络,特征线提取

【摘要】为实现复杂情况下的飞机位姿识别，提出了基于神经网络特征线提取的位姿识别新方法。该方法利用3D模型进行图像渲染，通过添加背景形成数据集，为提高算法鲁棒性进行了数据集增强。特征线提取模型采用卷积神经网络提取目标深度特征，利用热力图获取飞机特征线。结合飞机特征线、飞机3D模型以及n线透视方法解算目标位姿。该方法建立的飞机特征线提取模型，在复杂背景下准确率约为91%。叠加了各类噪声后，准确率为84%。飞机位姿通过EPnL算法与非线性优化进行求解。在目标背景复杂的情况下，实验得到的平均预测角度误差约为0.57°，平均预测平移误差约为0.47%。图像叠加各类噪声后，得到的平均预测角度误差约为2.11°，平均预测平移误差约为0.93%。提出的飞机位姿识别方法在复杂背景、各类噪声影响下可以较精准地预测飞机位姿，应用场景更加广泛。

【年份】2024

【作者单位】中国工程物理研究院应用电子学研究所;中国工程物理研究院研究生院;

【期号】06

【页码】161-169