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申请/专利权人：重庆天箭惯性科技股份有限公司
摘要：本发明提出一种基于轻量神经网络的无人机伺服参数在线监控方法及系统，包括机载相机、机载处理器。通过关键像元获取、基于轻量神经网络优化和像元匹配的算法，获取伺服运作时在图像空间中产生的运动特征，进而反推伺服角位移参数，整个方法算法负担小、监测精度高，适用于在无人机机载处理器中实现对伺服系统的在线监控。
主权项：1.一种基于轻量神经网络的无人机伺服参数在线监控方法，其特征在于：步骤1：无人机机载相机在不同时刻拍摄图像I；步骤2：从图像中提取关键像元：设Ix,y表示图像I内一像元，x,y表示位置坐标，以x,y为参考中心的邻域，其中的像元表示为：Ix′,y′:x-Bx′x+B,y-By′y+B，其中B为邻域的边界到参考中心的距离；根据上述邻域中的像元值，对像元Ix,y实施编码，τmr表示第m组第r簇中的像元的平均值，则第m组编码为： 其中表示第m组第r簇中，平均值最大的簇的编号； 其中υm表示第m组的像素取值；μ表示均值；设定阈值Θ，当σΘ时，像元作为关键像元；步骤3：利用轻量神经网络模型对关键像元进行优化；其中轻量神经网络模型第一层为：其中M是神经网络输入样本，为尺寸是2B*2B的局内点或局外点邻域图像，为共享权重线性模板，u,v定义线性模板的位置偏移，l＝1,2,3,4，线性模板大小分别为2B*2B、B*B、ξ1l是对应的线性截距，共享权重线性模板满足如下约束： 第二层为：为共享权重线性模板，ξ2l是对应的线性截距，共享权重线性模板满足如下约束： 步骤4：对无人机拍摄的两不同时刻的图像中像元编码移位后进行匹配，建立具有对应关系的像元对；步骤5：利用上述建立对应关系后的像元对，计算基础矩阵，从而获得伺服参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆天箭惯性科技股份有限公司 基于轻量神经网络的无人机惯性稳定平台伺服参数在线监控方法及系统
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