强激光与粒子束

作者：陈长俊, 唐丹, 杨浩, 游安清, 潘旭东,

关键词：神经网络, 特征线提取, 位姿识别, 数据集增强,

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。

来源：2024年第6期

《强激光与粒子束》期刊编辑部

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