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。
技术关键词
多分辨率
卷积神经网络提取
地面纹理
检测无人机
补偿值
叠加算法
记录无人机
序列
气流
多帧图像数据
轨迹
时序
无人机精确位置
采集无人机
分析模块
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无人机协同
可见光图像
雷达
特征提取器
智能控制系统
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数控机床对工件
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精度
视觉补偿方法
母排折弯
补偿值
视觉补偿系统
折弯设备
下部卸料离心机
特征值
sigmoid函数
序列
分解算法