【摘 要】
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在计算机视觉领域中,运动目标的位姿估计是一项较为前沿且受专家学者们所热衷的研究方向。它涉及了目标检测与跟踪、数字图像处理、最优估计等多项领域,在军事和民营等实际应用中也有着不可或缺的地位。本文以无人飞行器运载吊装载荷为背景,从对运动载荷的检测和跟踪两方面入手构建位姿估计系统并对所设计系统进行可行性实验分析。为了能够获取到吊装载荷的位姿信息,提出了两种途径:一是基于Faster R-CNN的目标检测
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在计算机视觉领域中,运动目标的位姿估计是一项较为前沿且受专家学者们所热衷的研究方向。它涉及了目标检测与跟踪、数字图像处理、最优估计等多项领域,在军事和民营等实际应用中也有着不可或缺的地位。本文以无人飞行器运载吊装载荷为背景,从对运动载荷的检测和跟踪两方面入手构建位姿估计系统并对所设计系统进行可行性实验分析。为了能够获取到吊装载荷的位姿信息,提出了两种途径:一是基于Faster R-CNN的目标检测算法。该方法用来检测吊装载荷并判断载荷位姿,具体步骤是将预先截取的小样本目标进行手动标定,再以Faster R-CNN算法为框架,Res Net-50卷积神经网络为主体,实现对目标的检测。另一个是基于Mean-Shift的目标跟踪算法。该方法用来跟踪吊装载荷并判断载荷位姿,具体步骤是对原始图像帧进行目标特征描述,进而实现Mean-Shift迭代,直至收敛到目标位置。最后利用基于成像模型的位姿估计方法实现吊装载荷的空间位姿估计。通过利用两种方法得到的目标信息对目标位姿估计模型进行验证,最终得到符合球面特性的空间图。实验结果表明,该系统能够对目标进行有效的检测与跟踪,对目标相较于定点（摄像机）的位姿估计也具有较高的可行性。
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