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摘要
无人机对目标进行测距时，其算法的实时性和准确性一直是研究的重点。针对算法的实时性，提出双向搜索策略以及采用三条数据流并行处理实现GPU加速，并引入蝶形排序算法，提高了运算效率；针对算法的准确性，提出改进AD算法与改进Census算法融合，有效地解决了算法过度依赖中心像素的问题；为了降低算法复杂度，在基于背景差法的目标检测中引入移动平均算法；针对无人机平台存储空间有限，提出存储数据优化方案，减少了数据的占用空间。在Middlebury数据集下与BM算法、SGBM算法进行对比实验，采集室外场景与BM算法进行测距性能对比，最后实现室外无人机测距。通过大量实验数据验证了所提算法可满足无人机实时测距的高精度要求。
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