2013年--外文翻译--用于现场检测无人机应急着陆方案采用基于几何图像分割多层次的方法（译文）

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1、中文 5830 字， 3500 单词， 21800 英文字符 出处： Mejias L, Fitzgerald D. A multi-layered approach for site detection in UAS emergency landing scenarios using geometry-based image segmentationC/Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 2013 International Conference on. IEEE, 2013: 366-372. 用于现场检测无人机应急着陆方案采用基于几何图像分割多层次的方法

2、 Luis Mejias Australian Research Centre for Aerospace Automation Queensland University of Technology Brisbane, Australia Email: luis.mejiasqut.edu.au Dr. Daniel Fitzgerald AeroSys Pty Ltd Brisbane, Australia Email: .au 摘要： 本文提出了一种图像分割的替代方法 ，通过使用 边缘像素的空间分布，而不是像素强度。 该分割是由一个多层的方法来实现，目的是找到合适的着陆区域用于飞机紧急降

3、落。 我们结合标准技术（边缘检测）， 新颖发达的算法（线膨胀和几何试验）来设计一个原始分割算法。我们的方法消除了依赖于 传统 影响照明条件 的 环境因素， 从而对基于像素的负面影响 分割技术。我们目前从飞机 上 收集的逼真的视觉数据测试的结果，汇报有关检测的性能初步反馈。 我们展示了超过 97的检出率一致的表现。 1.引言 部署无人机系统（ UAS的）用于民用领域目前面临的一个显著的障碍：定义业务和技术要求 的 法规尚未到位 ，因此无人机系统不能完全融入国家航空航天。 不仅 有技术来实现尚未开发的集成 一体化 ，但性能标准也尚未达成一致。如果没有一套 明确的性能标准，既不会有民间无人机对社会带

4、来的潜在利益，也不会有已经 预言 的 市场扩张， 这套标准将来 一定会实现。 然而， 在 监管框架 下 ， 广泛使用无人机将受制约 通过两个关键的板载功能的可用性： （ 1）以检测并避免其它飞机的能力 ； 和（ 2）在紧急情况下进行安全着陆的能力。 这两个功能被确定为无人机 的 两个最重要的技术门槛整合到 NAS（ 美国国家飞机标准 ） 1， 2。 由于许多民用无人机所提出的任务将涉及飞越人口密集地区 ，或者 在有人驾驶飞机所占用的空域， 政策制定者意识到，一个主要的无人机事故可能对公众接受这项技术的反响。 同时国家的最先进的自动导航系统已用于存在的无人机系统 中 ， 有在案例中的飞机遇到紧急

5、情况时缺乏自动化。 迄今为止，最常用的方法，以减轻无人机迫降的严重程度是利用降落伞或 翼伞 的延缓下降速度， 同时仍然为飞机 提供某种程度的可控性 3。 虽然这个概念是有吸引力的，因为它仍然使有限的 无人机的可控， 即使当发动机和控制 界 面都失败了， 它很容易受到阵风等大气影响而可能最终撞击 产生不利影响。 我们的方法是基于无人机系统仍具有一定程度的飞行控制，以使飞机能够操纵到所需的着陆点 为 前提的。 本文提出了一种多层次的方法来 用于 视觉着陆检测（图 1）。 我们引入从飞机收集的真实的视觉数据的算法及其测试结果。 我们报告使用人输入为基准 来 检测方法的初步性能。 本文致力于 为了 多

6、级架构的紧急（强制）着陆的 检测阶段 4。 因此，从本文中获得的贡献是在算法设计，并使用真实数据的实验验证 来 演示这种方法的技术准备水平 走向 成熟。 在许多小型 /中型的 无人机系统 的尺寸重量和功率（ SWaP值）有固定 的局限性， 使视觉和其他轻量级的传感器 有 一个非常有吸引力的选择。 视觉作为传感器不仅提供信息， 为导航目的提供 丰富来源，但它也 为监管机构的批准提供 最好的机会 5。 此外，计算机视觉的成熟 是可以在实际场景中使用的阶段。 本文的结构如下。第二部分介绍了一些在该领域的相关工作。第 III-A介绍了 最新 分割方法 的 简要概述 ，之后是 分割和在每个处理层操作的基本方法的描述。 第四节 -A描述了数据收集和实验装置。第四节 IV-B列出了在实验中使用的数据。第四节 -C呈现的结果和分析数据。最后，第五部分介绍了一些的经验教训，并计划未来的工作。 2.背景 在紧急着陆系统的文献 由于 某种 原因 是稀缺 的 。 最 值得注意文 献已有报道