微型无人直升机在军事和民用方面都具有广泛的应用价值，一直以来都是国内外很多机构和组织的研究对象。其中，微型无人直升机路标识别系统通过对路标的自动识别，不仅能为飞行器导航计算机提供定位和导航信息，而且能为飞行器进行空中姿态估计或者运动估计提供参考信息，因此是微型无人直升机研究中一个重要的热点。本文针对微型无人直升机路标识别系统进行研究，主要研究内容如下：(1)对微型无人直升机的研究背景，微型无人直升机视觉系统的主要研究内容和方法进行了综述；给出了目前文献中所述的较成功的经典的微型无人直升机路标识别方法：分析总结了微型无人直升机路标识别的难点。(2)设计了基于常规BP网络和基于Hu不变矩两种微型无人直升机路标识别算法，并给出了各自的实验结果。(3)针对机载平台拍摄的照片存在的旋转问题给识别带来的困难，在BP网络识别法和Hu不变矩识别法的基础上，提出了将这两种结合在一起构成的基于神经网络的层叠分类器的路标识别算法；通过实验，验证了此算法相对于(2)中两种方法，不仅能够提高路标识别的正确率，还能提供路标的方位信息。