一种基于卷积神经网络的航天飞行器姿态识别方法和装置

本公开实施例涉及一种基于卷积神经网络的航天飞行器姿态识别方法和装置，其中方法包括：获取待识别图像；基于预训练的航天飞行器姿态识别模型对待识别图像进行处理，得到特征图，并对特征图进行反卷积生成热力图；基于航天飞行器姿态识别模型的分类函数对热力图中的每个像素点进行分类，确定热力图中每个结构点的概率；基于热力图中每个结构点的概率和预设概率阈值确定目标结构点以及目标结构点的坐标位置，并对目标结构点的坐标位置进行坐标补偿，得到目标航天飞行器对应的目标坐标位置。由此，能够高精度识别目标航天器在图像中关键外形结构点位的精确坐标，以解决目标航天飞行器在关键控制阶段的高精度姿态识别问题。