【摘要】：無人機對地目標(biāo)跟蹤在偵查、預(yù)警、打擊等領(lǐng)域具有重要作用及戰(zhàn)略需求。在實際的對地目標(biāo)跟蹤或者打擊時,無人機需要快速抵近飛行接近目標(biāo)。在這一過程中,存在影響目標(biāo)跟蹤性能的若干關(guān)鍵問題,本文對此展開重點研究,以實現(xiàn)實時準確的跟蹤目標(biāo)。研究了一種融合似物性、顯著性、先驗性信息的初始跟蹤目標(biāo)精確定位算法,為后續(xù)的目標(biāo)跟蹤提供精確的初始跟蹤目標(biāo)。首先基于Edge Boxes似物性檢測算法得到圖像中多個似物區(qū)域,計算像素似物概率分布;接著采用頻譜殘差法構(gòu)建像素顯著性概率分布;然后根據(jù)檢測確定的目標(biāo)初始位置構(gòu)建先驗概率分布圖;最后將這三者自適應(yīng)融合構(gòu)建多重線索融合概率分布,其中概率最高的Edge Boxes似物矩形區(qū)域作為精確定位后的初始跟蹤目標(biāo)區(qū)域。實驗結(jié)果表明:算法能夠在初始跟蹤目標(biāo)框出現(xiàn)較大漂移以及尺度變化的情況下,實時的對目標(biāo)進行精確定位。針對無人機對地運動小目標(biāo)實時跟蹤中目標(biāo)快速運動和目標(biāo)被遮擋的難題,提出了自適應(yīng)的融合基于多通道局部HOG特征的相關(guān)濾波模型跟蹤響應(yīng)和改進的全局顏色特征模型跟蹤響應(yīng),對運動小目標(biāo)進行準確的跟蹤。利用判斷指標(biāo)判定目標(biāo)快速運動時,擴大顏色跟蹤的局部搜索區(qū)域,在顏色跟蹤響應(yīng)的多峰值位置,利用最優(yōu)相關(guān)濾波器進行重檢測來確定真實目標(biāo)。利用判斷指標(biāo)判定目標(biāo)被遮擋時,將局部搜索區(qū)域擴大,進行顏色初檢測跟蹤,在顏色跟蹤響應(yīng)的多峰值位置,利用被遮擋前的相關(guān)濾波器進行重檢測得到目標(biāo)的位置。實驗結(jié)果表明:算法能夠?qū)崟r準確的跟蹤快速運動小目標(biāo),平均幀率40.23幀/秒,具有較好的實時性。針對目標(biāo)在跟蹤過程中出現(xiàn)劇烈形變、特別是劇烈尺度變化的情況,提出了融合圖像顯著性與特征點匹配的形變目標(biāo)跟蹤算法。首先利用初始幀確定目標(biāo)模板和目標(biāo)模板特征點集合;接著對當(dāng)前幀進行特征點檢測,并與目標(biāo)模板特征點集合進行匹配得到匹配特征點子集;然后融合匹配特征點和光流特征點確定可靠特征點集;再后基于可靠特征點集和目標(biāo)模板特征點集粗確定目標(biāo)跟蹤框,基于圖像顯著性精確定目標(biāo)跟蹤框;最后融合圖像顯著性和可靠特征點自適應(yīng)確定目標(biāo)跟蹤框。當(dāng)連續(xù)三幀目標(biāo)發(fā)生劇烈形變時,更新目標(biāo)模板和目標(biāo)模板特征點集。實驗結(jié)果表明:算法能夠?qū)崟r準確的跟蹤劇烈形變的目標(biāo),特別是劇烈尺度變化的目標(biāo),平均幀率48.6幀/秒。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：V279
【圖文】：

(a) 捕食者無人機 (b) Switchable 無人機 (c) 哈比反輻射無人機圖 1.1 偵查打擊一體化無人機偵察打擊一體化無人機技術(shù)滿足信息化戰(zhàn)爭對武器系統(tǒng)縮短“從傳感器到射手”的反應(yīng)時間，實現(xiàn)“發(fā)現(xiàn)即打擊”的要求。無人機機載光電探測系統(tǒng)則是實現(xiàn)這一技術(shù)的核心系統(tǒng)之一。機載光電探測系統(tǒng)由光電探測模塊和電子計算模塊構(gòu)成，分別承擔(dān)獲取目標(biāo)信息和處理目標(biāo)方

無人機機載光電探測系統(tǒng)

9圖 2.2 Edge Boxes 似物矩形框檢測結(jié)果2.3 基于多信息融合概率分布的初始跟蹤目標(biāo)精確定位算法精確定位目標(biāo)區(qū)域 Br被定義為融合概率分布中具有最高區(qū)域概率分數(shù) ; ip b c 的 EdgeBox

【參考文獻】

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本文編號：2788577