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摘要
针对在无人机视觉导航过程中光流信息易受前景运动物体与噪声影响造成测速精度下降的问题,基于Mean-Shift算法提出了一种光流测速优化方法。该方法使用Lucas-Kanade光流算法计算出稀疏光流后,采用改进的Mean-Shift算法对光流数据进行聚类处理,根据速度的一致性剔除光流数据中的干扰项。实验结果表明,该优化方法可以有效地减少前景运动物体和噪声对无人机光流测速的影响,提高无人机测速的精度。
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单位南京航空航天大学; 自动化学院
