【摘要】：目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究方向之一。無人機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)。將無人機(jī)與計算機(jī)視覺結(jié)合,可實現(xiàn)對地面目標(biāo)的主動識別與持續(xù)跟蹤,在軍事偵查、公共安全等領(lǐng)域具有重要的意義。論文主要針對基于四旋翼無人機(jī)機(jī)載視覺傳感器的指定行人目標(biāo)識別與跟蹤任務(wù),構(gòu)建了飛行機(jī)器人系統(tǒng),設(shè)計了目標(biāo)識別與跟蹤算法,在公開數(shù)據(jù)集與自建航拍數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗證。論文的主要工作如下:首先,構(gòu)建了飛行機(jī)器人系統(tǒng)。選用四旋翼作為飛行機(jī)器人機(jī)體,使用Pixhawk作為飛行控制單元,搭載Jetson TX2嵌入式處理器與高清攝像頭作為機(jī)載視覺模塊。此外,設(shè)計了室外目標(biāo)跟蹤飛行機(jī)器人的軟件架構(gòu)及工作流程。其次,設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于深度學(xué)習(xí)的航拍圖像指定行人識別方法。采用Tiny-YOLOv3對航拍圖像中的行人與對應(yīng)的人臉進(jìn)行檢測,裁剪并對齊檢測到的人臉圖像,使用FaceNet進(jìn)行人臉驗證,進(jìn)而確定目標(biāo)行人�？紤]到航拍圖像俯視視角的特殊性,為提升所訓(xùn)練模型的魯棒性,構(gòu)建了不同飛行高度和相對距離下的航拍數(shù)據(jù)集,對行人與人臉兩個類別進(jìn)行標(biāo)注,訓(xùn)練Tiny-YOLOv3目標(biāo)檢測模型,裁剪人臉圖像訓(xùn)練人臉分類模型。在自建測試集上對所實現(xiàn)的指定行人識別方法進(jìn)行了驗證。再次,針對目標(biāo)遮擋引起的跟蹤失敗問題,設(shè)計了一種基于SSDA(Sequential Similarity Detection Algorithm)的fDSST(fast Discriminative Scale Space Tracking)抗遮擋改進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法。通過相關(guān)濾波器響應(yīng)圖振蕩程度判斷目標(biāo)是否存在遮擋,采取高置信度的模型更新策略,并使用SSDA算法對丟失的目標(biāo)進(jìn)行重檢測。分別使用公開數(shù)據(jù)集以及自建航拍數(shù)據(jù)集對改進(jìn)算法進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果顯示,相較于SAMF(Scale Adaptive with Multiple Features tracker)、SRDCF(Spatially Regularized Correlation Filter)和fDSST等算法,改進(jìn)算法有效地提升了抗遮擋能力。最后,移植目標(biāo)識別與跟蹤算法到飛行機(jī)器人平臺,并使用一種細(xì)分圖像的無人機(jī)跟隨目標(biāo)策略,對飛行機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行了測試實驗。結(jié)果表明,當(dāng)目標(biāo)未受遮擋或從遮擋中恢復(fù)后,飛行機(jī)器人均能實現(xiàn)指定行人的識別與跟蹤。
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP242;V279
【圖文】：

西南科技大學(xué)碩士學(xué)位論文壞對目標(biāo)跟蹤有著較大的影響，很多優(yōu)秀算法采用小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征夠有效地獲取目標(biāo)特征，同時有助于提升算法速度�；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法具跟蹤精度，但是在跟蹤速度上仍有很大的提升空間。1.2.2 目標(biāo)跟蹤飛行機(jī)器人研究現(xiàn)狀998 年美國康奈大學(xué) Olson 等提出一種基于模型的跟蹤系統(tǒng)（Model bang in quasi real-time）[41],系統(tǒng)使用了類似于模板匹配的方法對圖像中的目標(biāo)進(jìn)結(jié)合了位置估計與圖像配準(zhǔn)的方法對移動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，可以用于檢測與跟動目標(biāo)。即使目標(biāo)發(fā)生一定程度的形變，算法依舊能夠保持對目標(biāo)的檢測，存的圖像模板進(jìn)行對比，即使目標(biāo)被短暫遮擋，在其從遮擋中恢復(fù)后，算法對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，實際效果如圖 1-1 所示。

（a）直方圖均衡化 （b）邊緣檢測 （c）檢測到坦克位置圖 1-1 車輛跟蹤效果圖[41]2006 年美國佛羅里達(dá)中心大學(xué) Ali 等發(fā)布了一個基于無人機(jī)的監(jiān)控系統(tǒng)簡稱COA[42]，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)圖像運(yùn)動補(bǔ)償以及圖像拼接，對車輛、行人等多種動進(jìn)行檢測和軌跡跟蹤。COCOA 系統(tǒng)主要分為三部分，即首先對圖像進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)拼接，然后進(jìn)行動目標(biāo)檢測，最后跟蹤檢測到的目標(biāo)。系統(tǒng)集成了包括基于梯度于特征的多種對齊方法，以便于捕獲到圖像后更好地對齊圖像。目標(biāo)檢測模塊主用幀差累積和背景建模的方法從對齊的圖像中檢測運(yùn)動物體。然后使用基于團(tuán)塊蹤方法在整個視頻中進(jìn)行跟蹤，進(jìn)而分析目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。COCOA 系統(tǒng)處理結(jié)圖 1-2。

1 緒論2010 年 Ibrahim 提出了一種移動目標(biāo)檢測和跟蹤系統(tǒng)，引入了 SIFT（Scanvariant feature transform）[43]特征實現(xiàn)航拍視角的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤。SIFT 特征旋轉(zhuǎn)不變和尺度不變等優(yōu)點，在目標(biāo)尺度存在變化和背景比較復(fù)雜的情況下，仍有較好的檢測和跟蹤效果。該系統(tǒng)部分處理結(jié)果如圖 1-3。

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3 李

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