Leander Fritsch

视觉着陆中，跑道角点常在近距阶段被视场裁掉，使基于点的位姿求解失去几何约束。研究把目标检测从关键点扩展到“关键线”：每个目标实例预测一组固定、语义有序的无限直线，并在YOLO上以连续Hesse法式参数化、用Object Keyline Similarity（OKLS）同时充当评价指标、目标分配信号和回归损失。在跑道数据上，连续Hesse法式配合OKLS取得四种参数化中最高的关键线检测精度，融合头加入关键线后关键点精度未下降、延迟无明显增加。

视觉着陆中，跑道角点常在近距阶段被视场裁掉，使基于点的位姿求解失去几何约束。研究把目标检测从关键点扩展到“关键线”：每个目标实例预测一组固定、语义有序的无限直线，并在YOLO上以连续Hesse法式参数化、用Object Keyline Similarity（OKLS）同时充当评价指标、目标分配信号和回归损失。在跑道数据上，连续Hesse法式配合OKLS取得四种参数化中最高的关键线检测精度，融合头加入关键线后关键点精度未下降、延迟无明显增加。