[发明专利]一种无人机减速过程中运行速度的检测方法

权利要求书

1.一种无人机减速过程中运行速度的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

在所述无人机减速过程中利用所述无人机上的摄像头采集当前一帧图像；

对所述当前一帧图像进行图像边缘检测获取边缘图像，所述边缘图像为二值图像；

根据所述边缘图像中每一个边缘点m*m区域内的非零边缘点总数和所述m*m区域内所有边缘点梯度角度，在所述当前一帧图像中选取待检测目标区域，并记录所述待检测目标区域的特征，所述特征包括所述待检测目标区域中的每一点的灰度值和每一点的边缘值，以及所述待检测目标区域的重心；其中m为自然数；

所述摄像头按照预设频率采集下一帧图像，根据所述待检测目标区域在所述当前一帧图像中的位置，以及根据所述待检测目标区域中 的每一点的灰度值、每一点的边缘值和所述待检测目标区域的重心，寻找所述待检测目标区域在所述下一帧图像中的估计位置；

根据所述待检测目标区域在相邻两帧间的相对位移和帧间时间，计算出所述无人机的飞行速度。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，对所述当前一帧图像进行边缘检测获取边缘图像包括：

假定f(x,y)为当前一帧图像，为x方向的梯度检测算子，则x方向的梯度为G_x＝g₁(x,y)*f(x,y)；其中*为卷积算法；为y方向的梯度检测算子，则y方向的梯度为G_y＝g₂(x,y)*f(x,y)；其中*为卷积算法；则梯度值当前一帧图像的边缘图像为其中T值为预设的阈值。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，对所述当前一帧图像进行图像边缘检测获取边缘图像还包括：

对所述边缘图像S(x,y)的每一点计算其周围m*m区域内的非零边缘点总数；并计算出所有所述非零边缘点总数的最大值；

若所述非零边缘点总数的最大值大于第一预设值a，则将预设的阈值T加上经验值T₀，得到修订后的T值；

若所述非零边缘点总数的最大值小于第二预设值b，其中ab，则将预设的阈值T减去经验值T₀，得到修订后的T值；

根据所述修订后的T值重新计算所述边缘图像S(x,y)，得到修订后的边缘图像；

对所述修订后的边缘图像，根据上述方法不断重复修订所述T值，直至得到的修订后的边缘图像中所有点的周围m*m区域内的非零边缘点总数的最大值在所述第一预设值a和第二预设值b范围内时，停止修订所述T值。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，根据所述边缘图像，在当前一帧图像中选取待检测目标区域包括：

分别计算所述边缘图像中每一个边缘点周围m*m区域内的非零边缘点总数E，并获取所有所述非零边缘点总数E的最大值E_max，并将所述最大值E_max乘以预设的加权系数k得到经验阈值，其中0k1；

找出其周围m*m区域内的非零边缘点总数E满足Ek*E_max的所有边缘点，分别根据下述计算公式计算其周围m*m区域内所有边缘点梯度角度θ的方差S_θ：

θ＝arctan(G_y/G_x)，

选取方差S_θ最大的前N个m*m区域作为当前一帧图像的N个待检测目标区域。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，记录所述待检测目标区域的特征包括：

分别记录所述N个待测目标区域中每一点的灰度值，每一点的边缘值，以及根据下述计算公式计算所述N个待测目标区域的重心

…，

其中，x_i1,y_i1、x_i2,y_i2、…x_iN,y_iN分别为N个所述待测目标区域内的非零边缘点在自身待测目标区域内的横坐标、纵坐标，i1、i2、…、iN分别为N个所述待测目标区域内非零边缘点的总个数。