【摘 要】
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无人机在复杂环境中实现自主避障的前提是实时获取并计算出环境信息尤其是深度信息,而单目视觉因其可采用多帧视角,在损失小部分深度信息的情况下提升深度图的可靠性。本文根据无人机自主飞行避障的特点,确定了采用单目相机进行深度估计的技术路线;综述了目前国内外单目深度估计的主要技术实现方式,常见测试数据集和主要评价指标以及未来技术发展趋势;对基于运动恢复结构（SFM）的稠密图实时生成方法进行了详细论述和分析,
【出 处】
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第十届中国航空学会青年科技论坛论文集
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无人机在复杂环境中实现自主避障的前提是实时获取并计算出环境信息尤其是深度信息,而单目视觉因其可采用多帧视角,在损失小部分深度信息的情况下提升深度图的可靠性。本文根据无人机自主飞行避障的特点,确定了采用单目相机进行深度估计的技术路线;综述了目前国内外单目深度估计的主要技术实现方式,常见测试数据集和主要评价指标以及未来技术发展趋势;对基于运动恢复结构（SFM）的稠密图实时生成方法进行了详细论述和分析,对采用基于深度学习的方法进行了分析和适用性总结;最后提出了未来部署到机载终端需要解决的问题和解决措施。
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