【摘 要】
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在飞行器制导领域,超远距的稠密深度图能辅助导弹进一步精准打击目标。盖革APD阵列激光雷达存在硬件技术的限制,采集的深度数据视场范围远远小于红外图像且高度稀疏,难以辅助飞行器精确制导。因此,本文提出了以下针对超远距稀疏深度图补全的算法:针对盖革APD阵列激光雷达采集的红外深度数据集具有超远距大视场的特性,对红外图像进行配准,选取红外深度序列中不同世界坐标系下的位置点来获取具有相对位置距离的图像。针对
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在飞行器制导领域,超远距的稠密深度图能辅助导弹进一步精准打击目标。盖革APD阵列激光雷达存在硬件技术的限制,采集的深度数据视场范围远远小于红外图像且高度稀疏,难以辅助飞行器精确制导。因此,本文提出了以下针对超远距稀疏深度图补全的算法:针对盖革APD阵列激光雷达采集的红外深度数据集具有超远距大视场的特性,对红外图像进行配准,选取红外深度序列中不同世界坐标系下的位置点来获取具有相对位置距离的图像。针对深度图中仅存在局部深度数据的特性,采用循环矩阵方式进行样本增强,经实验验证样本增强能够辅助本文算法提高局部的预测精度。针对盖革APD阵列激光雷达采集的深度图高度稀疏和红外图像边缘模糊的特点,本文提出了基于强边缘图像重建的超远距稀疏深度图补全算法。算法利用红外图像的场景结构信息补全稀疏深度图,采用基于红外图像强边缘进行图像重建的方式来辅助网络监督深度图中无效深度数据区域。在红外深度数据集上,模型的预测准确率δ＜1.25为98.7%。在KITTI公共数据集上,模型的预测准确率δ＜1.25为98.5%。针对盖革APD阵列激光雷达采集的深度图视场范围小和序列深度变化范围超大的特性,本文提出了基于串并联的双分支超远距稀疏深度图补全算法。算法进行红外图像和稀疏深度图的强融合,通过颜色分支初步融合红外图像和稀疏深度图,通过深度分支融合稀疏深度图和颜色分支输出的预测深度图,在置信度层次融合双分支预测深度图。针对双分支网络输出中间阶段预测深度图的特性,进行分阶段损失训练加快网络收敛。通过自注意力机制充分加强红外图像和深度图像的相关度,加强网络训练过程的学习能力。本章算法同样利用位姿估计分支网络为深度图中无效数据区域提供额外的监督信号。在红外深度数据集上,模型的预测准确率δ＜1.25为99.9%。在KITTI公共数据集上,模型的预测准确率δ＜1.25为99.8%。
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