基于YOLO的非合作卫星图像分割  

作　　者：贾文沆 

机构地区：[1]华北水利水电大学,河南郑州450045

出　　处：《中国新技术新产品》2024年第8期16-18,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：由于空间中失效卫星数量不断增加,因此需要通过空间对接完成燃料加注以延长寿命。因为视觉测量具有实时性和经济性,所以广泛应用于对接环节,但是背景干扰导致视觉测量精度下降。针对以上问题,本文以非合作卫星的星箭对接环和太阳能帆板为显著目标,基于YOLO卷积神经网络对其进行目标检测,再采用图像差分、二值化以及形态学操作等方法对2种目标进行准确分割,最后进行试验,试验结果表明目标检测准确,图像分割效果明显,目标图像中没有背景干扰,本文方法具有可行性。

关 键 词：卷积神经网络 形态学操作 图像分割 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391[自动化与计算机技术—控制科学与工程]