【摘要】：視覺傳感器作為無人機的主要傳感器之一,視覺目標檢測跟蹤對于無人機的導(dǎo)航、軍事偵察、野外救援以及交通監(jiān)控等任務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。無人機平臺上的視覺目標檢測和跟蹤,和傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)不同,無人機靈活的機動性能,將引起機載傳感設(shè)備獲得的圖像序列背景復(fù)雜多變,目標尺度、角度等變化劇烈且頻繁遮擋等問題,使得視覺目標檢測跟蹤難度增大,檢測率下降,跟蹤穩(wěn)定性和持續(xù)性低;同時由于航拍獲得的圖像序列,圖像分辨率較大,噪聲明顯,增加計算消耗,進而導(dǎo)致算法實時性降低,一定程度上限制了在實際中的應(yīng)用。針對以上問題,本文研究工作以無人機視覺為中心,重點研究視覺目標檢測、視覺單目標和多目標跟蹤問題,并利用Qt開發(fā)交互界面軟件,對算法進行功能測試,并以可視化方式實時展示算法結(jié)果。主要完成工作如下:1)基于無人機獲取圖像序列的特點,針對于靜態(tài)背景建模方式無法獲得有效的目標檢測的問題,本文提出基于光流的運動目標檢測。首先采用檢測FAST特征點,利用光流完成跟蹤,結(jié)合透視變換進行圖像配準,并基于特征點進行聚類分析,多幀差分獲得目標區(qū)域,最后利用連通域與形態(tài)學濾波等圖像處理手段進一步完善檢測結(jié)果。2)研究當前基于相關(guān)濾波的跟蹤算法和性能較好的其他幾類跟蹤算法,并對算法進行理論分析與實際跟蹤性能對比。針對于無人機觀測視角下目標的運動突變和遮擋問題,將顏色信息融合到HOG特征之中對DSST跟蹤算法進行改進,使得算法的穩(wěn)定性和抗遮擋性具有一定程度的提高。3)研究當前多目標跟蹤遇到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和目標檢測問題。提出與主流方式略有不同的基于跟蹤片段的多目標跟蹤算法,利用LBP特征和Adaboost學習算法,訓練獲得目標檢測模型,結(jié)合單目標跟蹤算法,基于分類器完成初始化和跟蹤矯正,利用單目標跟蹤器對目標逐一跟蹤,從而實現(xiàn)無人機對地多目標跟蹤。4)研究交互界面開發(fā),使用C++編程語言,利用Qt開發(fā)框架開發(fā)軟件交互界面,并將各種目標檢測、單目標跟蹤、多目標跟蹤以及背景建模等算法集成到該軟件框架中,提供測試算法的各種功能,實時顯示算法的跟蹤和檢測結(jié)果。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V279;TP391.41
【圖文】：

點是否為ＦＡＳＴ特征點。與中心的候選特征點像素差異大于設(shè)定閾值時，并且其組成逡逑連續(xù)的圓弧，當該圓弧的長度大于圓的３／４時，則該候選點即為ＦＡＳＴ特征點。逡逑如圖２．１所示：Ｐ為候選特征點，以該點為中心３（像素）為半徑的圓周上有１６個逡逑像素點，按照設(shè)定閾值，分別將這１６個像素點與Ｐ點像素進行對比，統(tǒng)計其個數(shù)，逡逑滿足閾值條件，則Ｐ點視為ＦＡＳＴ特征點。為了加速計算，首先測試圓周四個間隔逡逑９０°方向上的像素點，如圖２．１所示：即１，邋５，邋９，１３點的像素。根據(jù)條件，當這４逡逑個像素中三個以上滿足條件時，才有可能是ＦＡＳＴ特征點，需要進一步對其它像素點逡逑進行計算，否則直接舍棄，而無需再計算其他像素點。逡逑＾邋．邋．邋１６邋１邋２逡逑ｆｅ，r>邐１５，一、３４逡逑■：一＼邋１０９８邋—逡逑圖２．１邋ＦＡＳＴ特征計算模式逡逑８逡逑

．２．３所示，圖（ａ）為原圖，圖（ｂ）為ＦＡＳＴ特征檢測結(jié)果，圖（ｃ）為ＳＵＲ者都能精確提取到汽車的關(guān)鍵點，并且能夠表示出區(qū)域，在時間征計算速度更快一些。逡逑

通過對圖像求一階微分或者二階微分得到。在實際操作中，主要利用梯度邊緣檢測算逡逑子對圖像進行差分計算，常用的有多重梯度邊緣檢測算子，不同的算子對圖像噪聲敏逡逑感不同，得到的目標邊緣差異較大。常用的梯度邊緣檢測算子實際實驗結(jié)果如圖２．４逡逑所示：逡逑邐（８）原￥臺圖｛象邐（ｂ）Ｃａｎｎｙ算子邐逡逑（ｃ）Ｓｏｂｅｌ算子邐（ｄ）邋Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子逡逑圖２．４不同算子的邊緣檢測結(jié)果對比逡逑如圖２．４不同梯度邊緣檢測算子的檢測結(jié)果對比，差異相對較大，Ｃａｎｎｙ算子和逡逑Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子檢測的目標較為完整，但是目標旁邊的馬路的車道線也被檢測出來，逡逑Ｓｏｂｅｌ算子檢測的汽車輪廓較略有缺陷，地面出現(xiàn)的非目標的邊緣可以通過形態(tài)學濾逡逑波等圖像處理技術(shù)加以消除。對比之下Ｓｏｂｅｌ算子檢測結(jié)果較好，能夠檢測出目標主逡逑１０逡逑

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本文編號：2789423