计算机应用研究

作者：李旺灵,孙永荣,曾庆化,王国屹,赵伟,

单位：南京航空航天大学自动化学院导航研究中心,南京211106；

关键词：深度学习,级联检测,特征点检测,跟踪定位,

基金：江苏省政策引导类计划基金资助项目(BY2016003-16)；；

为提升无人机自主空中加油中锥套小目标的检测精度和实时性，提出了级联网络与特征点检测网络的锥套小目标高精度快速定位算法。该算法设计了锥套目标全局粗定位和局部精定位的两级检测神经网络结构，采用特征点的输出位置误差及特征点群拟合的椭圆参数误差设计网络的损失函数，利用特征点拟合的锥套目标尺寸位置信息修正跟踪算法，提升了跟踪算法的和目标定位的实时性。实验测试结果表明，该定位算法的定位成功率在95%以上，定位的精度（预测区域与真实区域的重叠率）在80%以上，定位输出速率达到了100 Hz，对于环境的变化有着较强的适应性。因此该算法可以快速准确地进行锥套目标的跟踪，对于无人机空中加油技术的发展具有重要的研究意义。

来源：2020年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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