【摘要】：隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展以及民用無(wú)人機(jī)在市場(chǎng)上的大量普及,無(wú)人機(jī)的對(duì)公共和個(gè)人造成的威脅已越來越嚴(yán)重。因此反無(wú)人機(jī)技術(shù)的相關(guān)研究越來越得到重視。本課題針對(duì)反無(wú)人機(jī)中的無(wú)人機(jī)目標(biāo)探測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究,利用紅外和可見光探測(cè)器同時(shí)對(duì)場(chǎng)景中可能存在的無(wú)人機(jī)進(jìn)行監(jiān)測(cè),在圖像處理階段檢測(cè)、跟蹤并識(shí)別圖像中的無(wú)人機(jī)目標(biāo)。由于無(wú)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(wú)人機(jī)目標(biāo)的檢測(cè)跟蹤技術(shù),同時(shí)利用紅外和可見光的互補(bǔ)性,對(duì)無(wú)人機(jī)目標(biāo)進(jìn)行融合檢測(cè)。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,針對(duì)不同尺度的無(wú)人機(jī)目標(biāo),提出了不同的檢測(cè)算法。針對(duì)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(cè),在自制數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上就進(jìn)行訓(xùn)練,可實(shí)現(xiàn)對(duì)不同場(chǎng)景和傳感器下的無(wú)人機(jī)大目標(biāo)檢測(cè);針對(duì)小目標(biāo),研究了傳統(tǒng)了形態(tài)學(xué)濾波檢測(cè)算法,并且利用二叉樹判據(jù)對(duì)TopHat變換進(jìn)行了改進(jìn),降低了虛警率;同時(shí)基于YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了針對(duì)小目標(biāo)的ST-YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)算法。并且,對(duì)每個(gè)算法進(jìn)行了性能與邊界條件分析。然后,在檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,提出了面向不同尺度多無(wú)人機(jī)目標(biāo)的跟蹤算法。該算法利用DBT(檢測(cè)后跟蹤)的目標(biāo)跟蹤方式,在檢測(cè)階段,使多尺度目標(biāo)檢測(cè)算法同時(shí)運(yùn)行;基于檢測(cè)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(jí)階段的紅外與可見光圖像融合識(shí)別。對(duì)單個(gè)傳感器的圖像,基于檢測(cè)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(shí)別方式。先對(duì)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(gè)傳感器的檢測(cè)信息,進(jìn)行最終的紅外與可見光圖像加權(quán)融合識(shí)別。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V279;TP391.41;TN219
【圖文】：

c） 美國(guó) 3D Robotics 公司無(wú)人機(jī) d） 德國(guó) Microdrones 公司無(wú)人機(jī)圖 1-1 全球市場(chǎng)常見的民用無(wú)人機(jī)由于無(wú)人機(jī)廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域以及民用無(wú)人機(jī)市場(chǎng)的快速發(fā)展，越來越多人擁有無(wú)人機(jī)。據(jù)美國(guó)相關(guān)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，全球范圍內(nèi)無(wú)人機(jī)銷量逐年增加，而我國(guó)的增長(zhǎng)速度高達(dá) 50%。無(wú)人機(jī)的大量普及導(dǎo)致無(wú)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(bào)道，從 2016 年 5 月至 201年 4 月之間，僅發(fā)生在美國(guó)的無(wú)人機(jī)事故就達(dá) 726 起，在國(guó)內(nèi)，黑飛無(wú)人機(jī)進(jìn)行機(jī)場(chǎng)導(dǎo)致航班無(wú)法正常起航以及在公共場(chǎng)所墜落傷人事件也是經(jīng)常發(fā)生。美國(guó)紐約史坦頓島與魁北克市在一年內(nèi)相繼發(fā)生無(wú)人機(jī)與飛機(jī)碰撞事件；2018 年國(guó)內(nèi)一女子因與無(wú)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(bào)告顯示我國(guó)進(jìn)行反無(wú)人機(jī)研究的企業(yè)有 100 多家，其市場(chǎng)規(guī)模有 2 億左右，正在快速發(fā)展。我國(guó)于 2009 年和 2013 年分別出臺(tái)了相應(yīng)的法律法規(guī)，對(duì)無(wú)人機(jī)飛行的場(chǎng)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(wú)人機(jī)的飛行活動(dòng)外，在工程上對(duì)空中飛行的無(wú)人機(jī)進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別與跟蹤，以便對(duì)不合

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

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

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2 周克e

本文編號(hào)：2764584