【摘要】：實時目標跟蹤與軌跡預測在安防監(jiān)控、智能交通、軍事打擊等領域有著廣闊的應用前景。本課題以國際空中機器人大賽(IARC)第7代任務為背景,以四旋翼無人機為平臺對該問題進行了研究,設計了一種檢測器與跟蹤器相融合的多相似目標跟蹤算法,并以此為基礎實現(xiàn)了目標的軌跡預測。首先,為了實現(xiàn)初始跟蹤與跟蹤失敗后目標跟蹤區(qū)域的自動獲取,以方向梯度直方圖(HOG)為特征,設計了一個基于支持向量機(SVM)的多目標檢測器,并通過自舉法與交叉驗證法對初始的檢測器進行性能改善,使得該檢測器的準確率達98%以上,并且對目標的尺度、旋轉變化以及環(huán)境的光照變化都有較好的魯棒性。其次,設計了一個基于改進的Mean Shift算法的實時目標跟蹤器。針對該算法需要手動選取目標模型,引入目標模型模板,實現(xiàn)目標模型的自動獲取;針對目標跟蹤狀態(tài)的不明確性,制定了跟蹤是否失敗的多重判斷條件,實現(xiàn)了對跟蹤器狀態(tài)的準確監(jiān)測。再次,將上述檢測器與跟蹤器通過融合器相結合,設計了多相似目標跟蹤算法。系統(tǒng)啟動時逐幀檢測目標,搜索潛在目標,并通過顏色分割鑒定出需要跟蹤的目標,引入相應的模板,開啟跟蹤器;在跟蹤過程中,逐幀判斷目標跟蹤狀態(tài),并隔幀進行目標檢測,搜尋可能出現(xiàn)的目標并進行跟蹤,獲得了系統(tǒng)穩(wěn)定與實時的性能平衡。最后,提出了一種基于Kalman濾波器與最小二乘法的目標軌跡預測算法。首先對地面移動目標進行了建模分析;然后通過攝像機標定與逆透視映射,將圖像坐標系中的目標位置映射到世界坐標系中,實現(xiàn)目標的全局定位;最后通過Kalman濾波器與最小二乘法預測并擬合目標軌跡,為四旋翼無人機搜尋并跟蹤目標提供決策依據(jù)。
[Abstract]:Real-time target tracking and trajectory prediction have broad application prospects in security monitoring, intelligent transportation, military strike and other fields. In this paper, based on the 7th generation mission of (IARC), the problem is studied on the platform of four-rotor UAV, and a multi-similar target tracking algorithm combining detector and tracker is designed, on the basis of which the trajectory prediction of the target is realized. Firstly, in order to realize the automatic acquisition of target tracking area after initial tracking and tracking failure, a multi-target detector based on support vector machine (SVM) is designed, which is characterized by direction gradient histogram (HOG). The performance of the initial detector is improved by bootstrap method and cross-verification method, so that the accuracy of the detector is more than 98%, and the target scale is also improved. The rotation change and the light change of the environment have good robustness. Secondly, a real-time target tracker based on improved Mean Shift algorithm is designed. In view of the fact that the algorithm needs to select the target model manually, introduce the target model template to realize the automatic acquisition of the target model, aiming at the uncertainty of the target tracking state, the multiple judgment conditions of tracking failure are established, and the accurate monitoring of the tracker state is realized. Thirdly, a multi-similar target tracking algorithm is designed by combining the detector with the tracker through the fusion cage. When the system starts, the target is detected frame by frame, the potential target is searched, and the target that needs to be traced is identified by color segmentation, the corresponding template is introduced, and the tracker is turned on. In the tracking process, the target tracking state is judged frame by frame, and the target detection is carried out at different frames, and the stability and real-time performance balance of the system is obtained. Finally, a target trajectory prediction algorithm based on Kalman filter and least square method is proposed. Firstly, the ground moving target is modeled and analyzed, then the target position in the image coordinate system is mapped to the world coordinate system through camera calibration and inverse perspective mapping, and the global positioning of the target is realized. Finally, the target trajectory is predicted and fitted by Kalman filter and least square method, which provides the decision basis for the four-rotor UAV to search for and track the target.
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V279

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本文編號：2498388