基于DBSCAN算法的无人机光流测速方法

针对在无人机视觉导航、定位过程中进行光流计算时，光流矢量易受前景运动物体影响造成测速精度下降的问题，基于DBSCAN算法提出了一种光流测速优化方法。该方法使用LucasKanade光流算法对SURF特征描述子进行光流跟踪后，计算出稀疏光流。采用DBSCAN算法对光流数据进行聚类处理，根据速度的一致性剔除光流数据中的干扰项。采用卡尔曼预估器对数据进行进一步处理，实验结果表明，该优化方法可以有效地减少前景运动物体对无人机光流测速的影响，提高无人机测速的精度。