(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210484642.8 (22)申请日 2022.05.06 (71)申请人 中国民航大 学 地址 300300 天津市东 丽区津北公路2898 号 (72)发明人 陈斯文　张孙成　何毅辰　文砚雷　 杨天绰　 (74)专利代理 机构 天津市北洋 有限责任专利代 理事务所 12 201 专利代理师 刘国威 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/44(2022.01) (54)发明名称 基于级联分类器的高空无人机着陆标志识 别方法 (57)摘要 本发明涉及无人机自主着陆引导技术， 为提 出受高度影响小的无人机着陆引导方法， 本发 明， 基于级联分类器的高空无人机着陆标志识别 方法， 1)操纵无人机至着陆点附近； 2)获取图像： 采集图像； 3)使用基于哈尔Harr特征的级联分类 器对图像进行着陆标志 检测； 4)判断是否有着陆 标志存在， 如没有， 进行步骤5)； 如存在， 则进行 步骤8)； 5)使用基于局部二值模式LBP特征的级 联分类器对图像进行着陆标志 检测； 6)判断是否 有着陆标志存在， 如没有， 进行步骤7)； 如存在， 则进行步骤8)； 7)调整无人机姿态， 进行步骤2)； 8)操纵无人机下降高度， 进行着陆。 本发明主要 应用于无 人机自主着陆场合。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 114882384 A 2022.08.09 CN 114882384 A 1.一种基于级联分类 器的高空无 人机着陆标志 识别方法， 其特 征是， 步骤如下： 1)操纵无 人机至着陆点附近； 2)获取图像： 在当前高度， 利用与无 人机固连的摄 像机， 采集图像； 3)使用基于哈尔Har r特征的级联分类 器对图像进行着陆标志检测； 4)判断是否有着陆标志存在， 如没有， 进行步骤5)； 如存在， 则进行步骤8)； 5)使用基于局部二 值模式LBP特 征的级联分类 器对图像进行着陆标志检测； 6)判断是否有着陆标志存在， 如没有， 进行步骤7)； 如存在， 则进行步骤8)； 7)调整无 人机姿态， 进行步骤2)； 8)操纵无 人机下降高度， 进行着陆。 2.如权利要求1所述的基于级联分类器的高空无人机着陆标志识别方法， 其特征是， 还 包括对步骤3)、 步骤5)中所述级联分类 器进行训练的步骤： (1)获取无人机高度； 选取一平坦区域， 放置着陆标志， 按识别采集高度要求， 控制无人机到离着陆标志指定 高度处并保持高度， 通过高度传感器， 获取 无人机高度； (2)判断高度是否小于高度阈值； 将无人机当前高度与高度阈值比较， 如 大于高度阈值， 返回步骤(1)； 否则， 继续进行步 骤3)； (3)获取图像； 在当前高度， 改变无人机姿态， 利用与无人机固连的摄像机， 在不同采集姿态 处拍摄一 段包含视觉着陆标志的视频； (4)构建样本数据库； 以一定的时间间隔选取步骤(3)得到视频中的图像， 在图像中以等宽高像素截取着 陆 标志， 形成正样 本图像集合； 以同样的等宽高像素随机截取不包含着陆标志的图像， 形成负 样本图像集 合； (5)级联分类 器训练； 提取样本数据库中正、 负样本的局部二值模式LBP特征和哈尔Haar特征， 并利用自适应 增强AdaBoost算法进行离线训练得到着陆标志分别得到： 基于Harr的级联分类器， 基于LBP 的级联分类 器。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114882384 A 2基于级联分类器的高空无人机 着陆标志识别方 法 技术领域 [0001]本发明涉及无人机自主着陆引导技术， 尤其涉及基于级联分类器的高空无人机着 陆标志识别方法。 背景技术 [0002]由于无人机着陆时要求姿态和速度稳定在 一定范围内， 进行自动着陆时应用机器 视觉算法， 对着陆过程中拍摄的特定着陆图像标志进 行处理， 得到无人机的姿态和方位， 从 而引导无人机安全着陆。 相比传统着陆方式， 基于机器视觉的方式精度高、 成本低、 抗干扰 能力强等优点。 [0003]常用的基于视觉的着陆导引技术使用基于标志检测的原理， 待检测标志一般采用 较为简单的着陆目标图像， 如三角形、 “H”型的着陆目标图像。 对与无人机固连的摄像机拍 摄图像进 行处理时， 基于透视投影模型， 得到着陆标志特征点在图像上的映射点， 进而进 行 无人机位姿估计， 引导无 人机安全着陆到目标图像指示 位置。 [0004]传统基于标志检测的着陆导引技术受无人机高度影响， 有时无法准确识别到着陆 标志， 受随机着陆地点地形及环境因素影响， 现有的导航技术只能将无人机引导到着陆地 点的一定高度 处， 无法准确识别到着陆标志会影响到无人机飞行效率， 严重时威胁到飞行 安全。 发明内容 [0005]为克服现有技术的不足， 本发明旨在提出受无人机高度影响小、 基于机器视觉的 无人机着陆标志识别方法。 为此， 本发明采取的技术方案是， 基于级联分类器的高空无人机 着陆标志 识别方法， 步骤如下： [0006]1)操纵无 人机至着陆点附近； [0007]2)获取图像： 在当前高度， 利用与无 人机固连的摄 像机， 采集图像； [0008]3)使用基于哈尔Har r特征的级联分类 器对图像进行着陆标志检测； [0009]4)判断是否有着陆标志存在， 如没有， 进行步骤5)； 如存在， 则进行步骤8)； [0010]5)使用基于局部二 值模式LBP特 征的级联分类 器对图像进行着陆标志检测； [0011]6)判断是否有着陆标志存在， 如没有， 进行步骤7)； 如存在， 则进行步骤8)； [0012]7)调整无 人机姿态， 进行步骤2)； [0013]8)操纵无 人机下降高度， 进行着陆。 [0014]还包括对步骤3)、 步骤5)中所述级联分类 器进行训练的步骤如下： [0015](1)获取无人机高度； [0016]选取一平坦区域， 放置着陆标志， 按识别采集高度要求， 控制无人机到离着陆标志 指定高度处并保持高度， 通过高度传感器， 获取 无人机高度； [0017](2)判断高度是否小于高度阈值； [0018]将无人机当前高度与高度阈值比较， 如大于高度阈值， 返回步骤(1)； 否则， 继续进说　明　书 1/3 页 3 CN 114882384 A 3