針對(duì)民用無(wú)人機(jī)的熱潮，有人說(shuō)：“大疆是第一波，第二波是自動(dòng)機(jī)場(chǎng)，自己體會(huì)。”目前，行業(yè)無(wú)人機(jī)增值應(yīng)用最火的莫過(guò)于無(wú)人機(jī)機(jī)場(chǎng)應(yīng)用，而國(guó)內(nèi)外的無(wú)人機(jī)機(jī)場(chǎng)應(yīng)用現(xiàn)在還處于起步階段。無(wú)人機(jī)機(jī)場(chǎng)的前進(jìn)方向遇到很多問(wèn)題，首要解決的一項(xiàng)關(guān)鍵問(wèn)題是無(wú)人機(jī)自主精準(zhǔn)降落的問(wèn)題。

　　現(xiàn)在市面上常見(jiàn)的無(wú)人機(jī)（垂直起降固定翼、多旋翼、直升機(jī)）精準(zhǔn)降落方法有兩種：

　　1. 基于RTK地面站（或網(wǎng)絡(luò)RTK）的精準(zhǔn)降落技術(shù)，通過(guò)RTK基站給無(wú)人機(jī)機(jī)場(chǎng)發(fā)送自身在大地坐標(biāo)系下的精確位置。

　　2. 基于圖像識(shí)別技術(shù)，使用無(wú)人機(jī)機(jī)載圖像識(shí)別設(shè)備識(shí)別地面目標(biāo)降落點(diǎn)，獲得目標(biāo)降落點(diǎn)與無(wú)人機(jī)的相對(duì)位置。下面主要介紹的是無(wú)人機(jī)上的圖像識(shí)別視覺(jué)精準(zhǔn)降落技術(shù)。

　　無(wú)人機(jī)視覺(jué)精準(zhǔn)降落技術(shù)是基于圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)的新技術(shù)，在無(wú)人機(jī)降落點(diǎn)設(shè)置一個(gè)強(qiáng)對(duì)比性的參照物（例二維碼），該參照物要有多重層次花紋（單一顏色無(wú)人機(jī)無(wú)法找到降落位置），圖案不能對(duì)稱(chēng)（對(duì)稱(chēng)就無(wú)法辨別方向），二維碼的優(yōu)勢(shì)就在于此，它可以包含多種信息在一起并且是具有強(qiáng)烈的對(duì)比性參照物。

　　圖像識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)代替人類(lèi)去處理大量的物理信息。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類(lèi)器設(shè)計(jì)和分類(lèi)決策。用攝像機(jī)代替人眼采集信息（你人眼所獲得到的信息，圖像定位都能獲得）。

　　1、信息的獲取是指通過(guò)傳感器，將光或者聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息；也即是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠識(shí)別的信息。

　　2、預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。

　　3、特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi)，就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別，而獲得這些特征的過(guò)程可是特征抽取。在特征抽取中所得的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別的過(guò)程中的非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。

　　4、分類(lèi)器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到的一種識(shí)別規(guī)則，通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類(lèi)，使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。

　　5、分類(lèi)決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類(lèi)。

　　精準(zhǔn)降落的完整流程就是：無(wú)人機(jī)起飛時(shí)通過(guò)攝像頭（視覺(jué)傳感器）獲取到當(dāng)前場(chǎng)地地面的目標(biāo)圖案，然后無(wú)人機(jī)執(zhí)行巡檢任務(wù)按照GPS定點(diǎn)巡檢，任務(wù)完成后先回到無(wú)人機(jī)起飛位置的大致位置，再通過(guò)攝像頭識(shí)別場(chǎng)地中的二維碼，通過(guò)采集此時(shí)的二維碼（標(biāo)志）與起飛時(shí)的標(biāo)志對(duì)比計(jì)算獲得無(wú)人機(jī)和標(biāo)志的相對(duì)位置關(guān)系，將這相對(duì)位置坐標(biāo)傳入飛控系統(tǒng)后，飛控將控制無(wú)人機(jī)完成自主的精準(zhǔn)降落，降落精度可達(dá)厘米級(jí)。

　　從無(wú)人機(jī)到機(jī)場(chǎng)，再到云管理平臺(tái)一次性打通，大疆為行業(yè)描摹一套完整的、高兼容性解決方案，聚焦于應(yīng)用場(chǎng)景的各個(gè)環(huán)節(jié)，形成軟硬件結(jié)合的融合創(chuàng)新，讓無(wú)人機(jī)自動(dòng)化作業(yè)應(yīng)用的普及，開(kāi)始顯露規(guī)?；涞氐内厔?shì)。無(wú)人機(jī)上的圖像識(shí)別視覺(jué)精準(zhǔn)降落技術(shù)，一定程度解決了無(wú)人機(jī)的精準(zhǔn)降落問(wèn)題，給無(wú)人機(jī)自動(dòng)化飛行降落提供了低成本方案，應(yīng)該說(shuō)視覺(jué)降落技術(shù)具有廣闊的市場(chǎng)前景。

　　編輯：黃飛