發(fā)布時(shí)間：2020-11-02 10:23

　　 可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)小型無(wú)人機(jī)在軍事、民用方面都具有重要作用,隨之而來(lái)的無(wú)人機(jī)監(jiān)管問(wèn)題也越來(lái)越重要,這為反無(wú)人機(jī)技術(shù)的研究帶來(lái)了很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)和目標(biāo)跟蹤技術(shù)是反無(wú)人機(jī)技術(shù)的重要組成部分,二者為后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別部分與擊毀(干擾)部分提供技術(shù)支持。目前主要的檢測(cè)跟蹤手段中視頻方案具有可視化強(qiáng)、精度較高、成本低的優(yōu)勢(shì),成為研究熱點(diǎn)之一。但由于室外場(chǎng)景復(fù)雜、無(wú)人機(jī)目標(biāo)小速度快、部分遮擋等不利因素的影響給目標(biāo)檢測(cè)跟蹤帶來(lái)了很大的難度。這導(dǎo)致了當(dāng)前的視覺(jué)檢測(cè)跟蹤技術(shù)還不成熟,尤其表現(xiàn)在探測(cè)距離與跟蹤精度方面。針對(duì)當(dāng)前的問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了一種視頻中無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤方法。其應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的相關(guān)方法在視頻中實(shí)時(shí)檢測(cè)跟蹤無(wú)人機(jī)目標(biāo)。本文包括目標(biāo)檢測(cè)算法與目標(biāo)跟蹤算法兩部分,具體的研究?jī)?nèi)容如下:1.研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的常用算法,簡(jiǎn)述了幀間差分法、背景差分法、光流法、以及一些改進(jìn)方法的基本原理與優(yōu)缺點(diǎn),并總結(jié)了上述方法在檢測(cè)入侵無(wú)人機(jī)的方向上存在的問(wèn)題。在跟蹤領(lǐng)域上簡(jiǎn)述了質(zhì)心跟蹤算法、Mean Shift算法、TLD算法等經(jīng)典跟蹤算法的基本原理,并總結(jié)了上述方法在跟蹤無(wú)人機(jī)上的常見(jiàn)問(wèn)題;2.針對(duì)無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)檢測(cè)常面臨目標(biāo)過(guò)小、背景復(fù)雜、動(dòng)態(tài)干擾較多等實(shí)際問(wèn)題,為此本文設(shè)計(jì)了一種實(shí)時(shí)檢測(cè)方法旨在解決上述問(wèn)題;該方法包含運(yùn)動(dòng)信息獲取、背景分析、改進(jìn)視覺(jué)顯著性SR算法三個(gè)模塊組成,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相比于經(jīng)典方法本文算法能夠有效的剔除地面與空中的動(dòng)態(tài)干擾,具有較高的檢測(cè)的準(zhǔn)確度,在復(fù)雜場(chǎng)景下表現(xiàn)出更好的性能,并達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求;3.分析了針對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行跟蹤時(shí)的常見(jiàn)問(wèn)題,并針對(duì)相關(guān)濾波跟蹤算法在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)較快、目標(biāo)較小時(shí)出現(xiàn)的跟蹤不穩(wěn)定的情況,設(shè)計(jì)了視覺(jué)顯著性檢測(cè)器與相關(guān)濾波算法結(jié)合的跟蹤方法,該方法在較為復(fù)雜的環(huán)境下表現(xiàn)出更好的性能;4.探測(cè)距離是反無(wú)人機(jī)技術(shù)的重要指標(biāo)之一,探測(cè)距離越遠(yuǎn),發(fā)現(xiàn)目標(biāo)就越早,在跟蹤算法的角度上,要求跟蹤目標(biāo)成像的像素極少的前提下也能達(dá)到穩(wěn)定的跟蹤。為此本文設(shè)計(jì)了一種基于檢測(cè)的跟蹤方法,通過(guò)運(yùn)動(dòng)信息初步定位目標(biāo)位置再通過(guò)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)、局部精確定位等手段達(dá)到穩(wěn)定跟蹤的目的。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP391.41;V279
【部分圖文】：

哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文種顏色也可以由 R、G、B 三原色通過(guò)不同的配比得到。在日常生活總 RGB 顏色模常常被使用，但對(duì)于人來(lái)說(shuō)，人眼的視覺(jué)系統(tǒng)可以清楚地對(duì)外界的亮度、色度、飽進(jìn)行認(rèn)知，從而完成一系列的信息獲取，從而由大腦進(jìn)行物體的識(shí)別判斷與行為指成，但從直觀上人類(lèi)并不能明確判斷出某種顏色的 R、G、B 三原色配比，也就是模型不符合人類(lèi)的視覺(jué)認(rèn)知，在圖像處理領(lǐng)域，由 RGB 模型對(duì)顏色特征進(jìn)行量化分困難的。

11的特征，在人類(lèi)對(duì)事物進(jìn)行認(rèn)知時(shí)邊緣信息也被視作重要參考。在圖像處理領(lǐng)域息的提取技術(shù)是一項(xiàng)重要的研究方向，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方向上，邊緣特征也重要的特征加以利用。到目前為止已經(jīng)有很多優(yōu)秀的邊緣特征提取方法出現(xiàn)，如算子邊緣提取、拉普拉斯算子邊緣提取，Sobel 算子邊緣提取、Canny 算子邊緣，本文對(duì)后兩種邊緣提取方式進(jìn)行了理論介紹。

)a( )b(圖 2.3 LAB 模型的圖形表示el 算子邊緣提取obel 算子是一種一階離散差分算子，其可以估計(jì)圖像中某像素點(diǎn)的一階梯使用該算子進(jìn)行邊緣提取可以得到圖像的 x，y 方向上的梯度圖，Sobel 算Sobel 算子與垂直 Sobel 算子組成，它們分別用來(lái)檢測(cè)水平方向的邊緣與垂]33[，其公式如下：1 0 12 0 21 0 1xG = ，1 2 10 0 01 2 1yG = 算梯度的幅值公式為：2 2x yG = G + G算梯度的方向公式為：arctanyGθ =
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