【摘 要】
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针对旋翼无人机的避障问题，结合人眼视觉的显著性注意机制和HOG特征，提出一种实时的障碍物检测算法。该算法首先采用形态Haar小波分解的方法构建增强图像，然后根据增强图像的投
【机 构】
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沈阳理工大学自动化与电气工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
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针对旋翼无人机的避障问题，结合人眼视觉的显著性注意机制和HOG特征，提出一种实时的障碍物检测算法。该算法首先采用形态Haar小波分解的方法构建增强图像，然后根据增强图像的投影曲线提取出障碍物的候选区域。其后，对障碍物候选区域进行尺度归一化后提取HOG特征，并采用线性SVM分类器进行分类判别。该算法采用C＋＋语言实现，在Celeron2．3GHz处理器、2G内存的单板计算机上测试分辨率为640×480的VGA视频图像的处理速度约为14f／s。实验结果表明该算法满足无人机在低空环境下的障碍物的实时检
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