一种卷积神经网络非合作目标姿态测量方法
Journal of Astronautics（2020）
摘要
针对空间非合作目标姿态测量问题,提出一种基于卷积神经网络的非合作目标姿态视觉测量方法.该方法先设计特征提取网络并利用公开数据集进行预训练,用少量实际目标图像进行迁移学习,实现非合作目标图像高层抽象特征的自动提取;再设计基于回归模型的姿态映射网络,建立图像高层特征与三轴姿态角之间的非线性关系,实现非合作目标的姿态测量.实验验证了两类特征提取网络测量精度和参数量大小,测量精度可达0.711°(1σ),表明了“单目相机+卷积神经网络”方法的可行性.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要