摘要
出于军事侦察、视觉导航等特殊任务的需要,视觉识别系统一直在微型UAV系统中扮演着重要的角色。该文针对微型UAV的特点设计了一套基于机器学习的视觉识别系统。得益于Adaboost算法和层叠分类器的使用,系统具有很快的处理速度并获得了较高的正确识别率。最后,通过一套真实微型无人直升机试验平台上的实验结果,验证了这套系统的可行性。
A real-time vision recognition system for Mini UAV,which is based on machine learning method,is described in this paper.By using Adaboost algorithm and cascade classifier,the system processes images rapidly and achieves high detection rate.In the end,the experimental results show the system effectiveness.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第36期112-114,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家重点学科建设经费资助研究项目
