文章摘要:舰载机位姿实时检测对于甲板上的舰载机的运动控制、轨迹规划与防撞等具有重要意义。传统的舰载机调度主要依靠人工判断舰载机位置与航向角进行调度，传统方法不能得出准确数据，还易因为操作员的疏忽与疲劳发生碰撞事故。针对该问题，提出了舰载机位姿实时视觉测量算法。首先，基于YOLO-V4(You only Look once Version 4)网络以及Canny边缘提取算法对舰载机进行识别分割。接着创新性的提出一种线框模板匹配的算法，通过计算舰载机边缘轮廓与线框模板的匹配度获取最佳位姿。最后通过并行化与GPU(graphics processing unit)加速，使其满足实时性要求，并在1:70与1:14的实物模拟环境中完成测试。结果表明该算法识别率在95%以上、精度在0.7°、8mm以内、速度可达8Hz。

文章关键词:机器视觉,舰载机位姿,深度学习,目标检测,边缘提取,线框匹配,GPU加速,目标分割,

项目基金:国家自然科学基金（61803116）,

论文作者:朱齐丹 李小铜 郑天昊 

作者单位:哈尔滨工程大学智能科学与工程学院 

论文分类号: V271.492;TP391.41

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文章来源：中华眼视光学与视觉科学 网址: http://zhysgxysjkx.400nongye.com/lunwen/itemid-70742.shtml

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