【摘要】：隨著無人機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展以及民用無人機(jī)在市場上的大量普及,無人機(jī)的對公共和個人造成的威脅已越來越嚴(yán)重。因此反無人機(jī)技術(shù)的相關(guān)研究越來越得到重視。本課題針對反無人機(jī)中的無人機(jī)目標(biāo)探測技術(shù)進(jìn)行研究,利用紅外和可見光探測器同時對場景中可能存在的無人機(jī)進(jìn)行監(jiān)測,在圖像處理階段檢測、跟蹤并識別圖像中的無人機(jī)目標(biāo)。由于無人機(jī)目標(biāo)出現(xiàn)距離的不確定性,本課題研究難點(diǎn)在于面向不同尺度的無人機(jī)目標(biāo)的檢測跟蹤技術(shù),同時利用紅外和可見光的互補(bǔ)性,對無人機(jī)目標(biāo)進(jìn)行融合檢測。主要研究內(nèi)容如下:首先,針對不同尺度的無人機(jī)目標(biāo),提出了不同的檢測算法。針對大目標(biāo),利用目前較好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測,在自制數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上就進(jìn)行訓(xùn)練,可實現(xiàn)對不同場景和傳感器下的無人機(jī)大目標(biāo)檢測;針對小目標(biāo),研究了傳統(tǒng)了形態(tài)學(xué)濾波檢測算法,并且利用二叉樹判據(jù)對TopHat變換進(jìn)行了改進(jìn),降低了虛警率;同時基于YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了針對小目標(biāo)的ST-YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測算法。并且,對每個算法進(jìn)行了性能與邊界條件分析。然后,在檢測算法的基礎(chǔ)上,提出了面向不同尺度多無人機(jī)目標(biāo)的跟蹤算法。該算法利用DBT(檢測后跟蹤)的目標(biāo)跟蹤方式,在檢測階段,使多尺度目標(biāo)檢測算法同時運(yùn)行;基于檢測結(jié)果,設(shè)置軌跡管理模塊,采用軌跡關(guān)聯(lián)的方式進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤,并且提出了全局與局部最優(yōu)相結(jié)合的二次關(guān)聯(lián)算法。最后,利用D_S證據(jù)理論,進(jìn)行決策級階段的紅外與可見光圖像融合識別。對單個傳感器的圖像,基于檢測跟蹤結(jié)果,提取目標(biāo)的多特征信息,并且利用不同的特征信息賦予目標(biāo)可信度。并且基于D_S理論框架,提出了二次融合的紅外與可見光圖像的識別方式。先對單傳感器的多特征的可信度進(jìn)行融合,再基于目標(biāo)尺寸信息、兩個傳感器的檢測信息,進(jìn)行最終的紅外與可見光圖像加權(quán)融合識別。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V279;TP391.41;TN219
【圖文】：

c） 美國 3D Robotics 公司無人機(jī) d） 德國 Microdrones 公司無人機(jī)圖 1-1 全球市場常見的民用無人機(jī)由于無人機(jī)廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域以及民用無人機(jī)市場的快速發(fā)展，越來越多人擁有無人機(jī)。據(jù)美國相關(guān)調(diào)查統(tǒng)計，全球范圍內(nèi)無人機(jī)銷量逐年增加，而我國的增長速度高達(dá) 50%。無人機(jī)的大量普及導(dǎo)致無人機(jī)的“黑飛”、“濫飛”現(xiàn)象頻繁發(fā)生，因此帶來的更多的公共及私人的安全隱患。據(jù)新聞報道，從 2016 年 5 月至 201年 4 月之間，僅發(fā)生在美國的無人機(jī)事故就達(dá) 726 起，在國內(nèi)，黑飛無人機(jī)進(jìn)行機(jī)場導(dǎo)致航班無法正常起航以及在公共場所墜落傷人事件也是經(jīng)常發(fā)生。美國紐約史坦頓島與魁北克市在一年內(nèi)相繼發(fā)生無人機(jī)與飛機(jī)碰撞事件；2018 年國內(nèi)一女子因與無人機(jī)相撞至今仍臥病。監(jiān)控?zé)o人機(jī)的相關(guān)研究在目前嚴(yán)厲的情形下應(yīng)運(yùn)而生[1]。相關(guān)報告顯示我國進(jìn)行反無人機(jī)研究的企業(yè)有 100 多家，其市場規(guī)模有 2 億左右，正在快速發(fā)展。我國于 2009 年和 2013 年分別出臺了相應(yīng)的法律法規(guī)，對無人機(jī)飛行的場所飛行高度、飛行距離、駕駛員等做了相關(guān)的規(guī)定。除在法律法規(guī)上約束無人機(jī)的飛行活動外，在工程上對空中飛行的無人機(jī)進(jìn)行檢測、識別與跟蹤，以便對不合

圖 2-1 YOLO 模型結(jié)構(gòu)N 的預(yù)先生成固定長寬比候選區(qū)域，并且邊界回，YOLO 是直接在每個網(wǎng)格內(nèi)生成預(yù)測區(qū)，并且一到一個網(wǎng)絡(luò)框架中。一代版本中，作者給出的網(wǎng)格個數(shù) S=7，整幅圖個網(wǎng)格預(yù)測兩個邊界框（x，y，w，h，分別表示值），共有 49×2=98 個預(yù)選區(qū)。除了邊界框外，別預(yù)測一個目標(biāo)置信度 Confidence，不同于目標(biāo)識

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文計算方式如下：truthtruth predpredtruth predS SIoUS S ——兩個邊界框交集的面積；red——兩個邊界框并集的面積。red計算示意如圖 2-2 所示，其中紅色邊框表示真實目位置，黑色斜線表示的面積即為預(yù)測位置與真實標(biāo)位置即為預(yù)測位置與真實位置的并集。當(dāng)兩個個位置完全不相交時， IoU 0。

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2 周克e

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