基于SURF特征检测和ISODATA聚类算法的无人机障碍...
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摘要

本发明涉及基于SURF特征检测和ISODATA聚类算法的无人机障碍物检测方法,所述检测方法包括ISODATA动态聚类步骤,所述ISODATA动态聚类步骤包括:在提取出特征点中包含的坐标信息后,根据坐标信息随机生成若干个聚类中心;按照距离信息将所有坐标样本划分到不同聚类中,进行最小样本数检测并调整聚类;根据聚类中的元素重新计算聚类中心,检查是否能够进行聚类间的合并或分裂,满足运行控制参数后输出聚类结果并根据聚类结果计算不同障碍物的分布区域。本发明的优点在于:基于SURF特征检测和ISODATA聚类算法的无人机障碍物检测方法相较于已有的障碍物检测方法,能够有效检测无人机在飞行中遇到的数目不定的障碍物,为无人机自主飞行提供安全可靠的飞行路径。

基本信息
专利标题 :
基于SURF特征检测和ISODATA聚类算法的无人机障碍物检测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112101374A
申请号 :
CN202010763739.3
公开(公告)日 :
2020-12-18
申请日 :
2020-08-01
授权号 :
CN112101374B
授权日 :
2022-05-24
发明人 :
黄德青佘兴彬秦娜周桃源
申请人 :
西南交通大学
申请人地址 :
四川省成都市二环路北一段
代理机构 :
成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
何健雄
优先权 :
CN202010763739.3
主分类号 :
G06K9/46
IPC分类号 :
G06K9/46  G06K9/62  G06K9/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/36
图像预处理,即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理
G06K9/46
图像特征或特性的抽取
法律状态
2022-05-24 :
授权
2021-01-05 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/46
申请日 : 20200801
2020-12-18 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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