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申请/专利权人：中国计量大学

摘要：本发明公开了无人机乡村道路宽度识别方法，建立乡村道路宽度识别神经网络来将倾斜摄影图像中道路边缘的几何特征映射到道路宽度，采集训练样本后对所述乡村道路宽度识别神经网络进行训练，获得道路宽度预测模型；在线应用中获取乡村道路图像，经道路区域提取、道路边缘提取和边线确定后，以道路两边直线的斜率以及图像中心点到直线的垂距作为几何特征，输入到道路宽度预测模型，模型能准确预测出乡村道路的实际宽度，从而为无人机的飞行控制和停靠提供了决策依据，提高了无人机工作的安全性与便利性。

主权项：1.无人机乡村道路宽度识别方法，包括以下步骤：S1、初始化，建立乡村道路宽度识别神经网络，搭建具有两条平行边缘的薄片形乡村道路模型；S2、离线状态下，以倾斜摄影在某一高度下采集不同宽度道路模型的无人机视野下乡村道路模型图像；S3、对乡村道路模型图像进行灰度化、二值化处理，获得道路目标图像，对二值化的道路目标图像进行边缘提取，获得道路边缘图像；S4、对道路边缘图像进行霍夫线变换，并经启发式搜索获得含道路两条直线边的道路边线图像；S5、根据道路边线图像中所获取的两条边线，计算所述两条边线各自相对图像中心的几何特征量；S6、判断当前为离线采集还是在线识别阶段，若为后者，则转步骤S12，否则，记录当前道路模型的道路宽度，将所获几何特征量及所记录的道路宽度形成为一个训练样本；S7、判断当前训练样本是否需要补充，若是则转步骤S2，否则转步骤S8；S8、基于所获训练样本集，对乡村道路宽度识别神经网络进行训练，得到经训练的道路宽度识别神经网络作为道路宽度预测模型；S9、在线状态下，进行实际乡村场景下的道路宽度识别；检测有无退出指令，若有则转步骤S13，否则待道路宽度识别指令触发后转下一步骤S10；S10、获取乡村道路图像，确定其中包含道路的ROI区域，从所述ROI区域提取道路区域作为前景对象，将乡村道路图像中非前景对象区域全部置零后形成道路目标图像；S11、对所获道路目标图像，经边缘检测获得道路边缘图像，转步骤S4；S12、将所获两条边线各自相对图像中心的几何特征量输入到道路宽度预测模型，得到道路宽度预测值，将所述宽度预测值输出；并转步骤S10；S13、结束乡村道路宽度识别。

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