深度学习算法应用于激光束指向关键点自动识别研究
摘要
为对收发分离式卫星激光测距系统中发射激光束的指向进行实时调节，提出一种基于深度学习模型的激光束指向关键点实时识别方法。积累大量卫星观测成功后的激光束图像，并对图像数据进行批量标注和数据增强，建立激光束指向图像数据集。研究并使用YOLOv8-Pose深度学习算法进行模型训练，并成功将该模型应用于卫星激光观测。相较于传统激光束图像边缘提取方法，所提算法表现出更强的适应性，平均精度均值达到99.39%。此外，所提算法有效解决天气相对较差时激光束指向关键点识别不准确的问题，为实现自动化卫星激光测距系统奠定基础。
引用本文（GB/T 7714）
索毓龙 Suo Yulong, 张海峰 Zhang Haifeng, 张宝 Zhang Bao, 等. 深度学习算法应用于激光束指向关键点自动识别研究[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2025.
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