应用于微型扑翼飞行器的实时视觉系统设计

提出并设计了一套应用于小尺寸、高频抖动的微型仿生扑翼飞行器的实时视觉系统,包括构成硬件基础的微型摄像头模块、5.8 GHz传输模块和无线图传接收模块,以及构成软件模块的两种算法,其中一种是利用角点检测与LK光流法、基于卡尔曼低通混合滤波的实时电子稳像去抖算法,另一种是基于YOLOv3的人像识别算法.进行了微型仿生扑翼飞行器的飞行硬件搭载测试实验,实验结果表明,所提出的电子稳像算法可以去除x轴66.56％、y轴73.15％的抖动,人像识别算法可以达到96％以上的准确率,同时图传分辨率在720×480像素时,稳像去抖算法时延为6.33 ms,人像识别算法时延为20.5ms,总时延满足实时要求,完成了实时去抖与人像识别系统的设计目标.