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题名应用于微型扑翼飞行器的实时视觉系统设计
被引量：3
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作者
王昕鹏
张卫平
牟家旺
陈子豪
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机构
上海交通大学微米/纳米加工技术国家级重点实验室
上海交通大学电子信息与电气工程学院微纳电子学系
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出处
《半导体光电》
CAS
北大核心
2020年第1期114-117,122,共5页
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基金
教育部基金项目(6141A02022607,6141A02022627)
预研基金项目(1816311ZT005020,301020803,17070107)
上海市科委项目(19511104202,19DZ2291103).
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文摘
提出并设计了一套应用于小尺寸、高频抖动的微型仿生扑翼飞行器的实时视觉系统,包括构成硬件基础的微型摄像头模块、5.8GHz传输模块和无线图传接收模块,以及构成软件模块的两种算法,其中一种是利用角点检测与LK光流法、基于卡尔曼低通混合滤波的实时电子稳像去抖算法,另一种是基于YOLOv3的人像识别算法。进行了微型仿生扑翼飞行器的飞行硬件搭载测试实验,实验结果表明,所提出的电子稳像算法可以去除x轴66.56%、y轴73.15%的抖动,人像识别算法可以达到96%以上的准确率,同时图传分辨率在720×480像素时,稳像去抖算法时延为6.33ms,人像识别算法时延为20.5ms,总时延满足实时要求,完成了实时去抖与人像识别系统的设计目标。
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关键词
微型扑翼飞行器
实时电子稳像
卡尔曼滤波
实时人像识别
YOLOv3
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Keywords
FMAV
real-time video stabilization
Kalman filtering
real-time person recognition
YOLOv3
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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