基于YOLO的非合作卫星图像分割OA

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.