一种基于机器视觉的巷道巡检无人机系统及导航方法

    公开(公告)号:CN109753081B

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN201811532340.3

    申请日:2018-12-14

    摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的巷道巡检无人机系统及导航方法,采用单目相机获取高质量巷道空间图像,通过机器视觉算法对图像中的管道进行检测和处理,计算出管道中心到相机光心的距离和夹角,进一步得出巡检无人机在巷道中的偏航角,并反馈到无人机飞行控制器调整航向。同时通过超声波距离传感器实时检测同巷道边界和障碍物的距离,确保巡检无人机在巷道内的安全飞行,完成巡检任务。本发明无需在巷道中架设轨道等设备,显著降低巡检机器人的导航成本;另外本发明有效克服巷道环境有限光照条件对导航精度的影响,计算复杂度低,能满足巷道等狭闭空间巡检的实时性要求,从而适用于矿井巷道等狭闭空间中用于危险因素检测的巡检无人机导航和避障。

    一种用于对称特征的目标物体视觉检测方法

    公开(公告)号:CN109492685B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN201811288693.3

    申请日:2018-10-31

    摘要: 本发明公开了一种用于对称特征的目标物体视觉检测方法,具体步骤为:对拍摄具有目标物体的图像进行处理获得多个基础特征,然后构成候选框,根据多个基础特征在图像中的位置沿X轴进行升序排列,然后对序列中的基础特征只匹配升序方向与其最近的两个特征,分别组成候选框,然后采用机器学习或者深度学习算法训练得出的图像分类模型对多个候选框进行分类,对于同样N个基础特征,本发明的算法复杂度最大为2N‑3,其算法复杂度始终是小于两两遍历算法复杂度(N‑1)2,因此本发明的方法复杂度较低,所需的检测时间较短,从而大大提高了目标物体的检测效率。