【摘 要】
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随着人工智能的发展，基于计算机视觉的目标识别、位姿估计技术受到了广泛关注。目前，在交会对接等空间任务中，基于计算机视觉的合作目标位姿估计技术已取得广泛应用。但在非合作目标的视觉位姿估计问题上，由于空间中存在杂散光背景、表面包覆层反射、光照强度变化剧烈等因素，导致特征提取困难、位姿估计易发散、存在累计误差等难题，这些也是亟待解决的热点问题。本文首先总结了空间任务中计算机视觉技术的发展及应用；然后，对
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目（No.U1737207）； 哈尔滨工业大学科研创新基金学科发展新方向；
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随着人工智能的发展，基于计算机视觉的目标识别、位姿估计技术受到了广泛关注。目前，在交会对接等空间任务中，基于计算机视觉的合作目标位姿估计技术已取得广泛应用。但在非合作目标的视觉位姿估计问题上，由于空间中存在杂散光背景、表面包覆层反射、光照强度变化剧烈等因素，导致特征提取困难、位姿估计易发散、存在累计误差等难题，这些也是亟待解决的热点问题。本文首先总结了空间任务中计算机视觉技术的发展及应用；然后，对视觉位姿估计技术进行概述，以深度学习算法作为切入点，系统地归纳了目标识别及位姿估计算法；最后，综述了深度学习在空间任务中的研究进展，并在任务需求和研究现状分析的基础上，针对空间任务的特殊性，讨论了一些未来的发展趋势。
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