改进深度学习的无人船目标光视觉跟踪研究

传统无人船目标光视觉跟踪方法面对复杂的海域条件时,容易忽略极小障碍物的特征,导致出现大范围识别或忽视极小障碍物的情况,因此研究基于改进深度学习的无人船目标光视觉跟踪。该方法根据单目视觉测量目标物的位姿,通过提取目标光视觉动态特征,实现改进深度学习算法控制下的目标跟踪任务。与2组传统跟踪方法相比,此次研究的方法能够识别出体积差异量极大的障碍物信息,极大程度上提高了目标光视觉跟踪结果的可靠性。