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基于視覺的錐套目標(biāo)檢測跟蹤算法研究

發(fā)布時間:2020-09-03 18:16
   空中加油技術(shù)可以有效增強飛行器的續(xù)航作業(yè)能力,是空中力量的倍增器,對于提升有人機與無人機作戰(zhàn)能力有著至關(guān)重要的作用。目前,有人機的空中加油技術(shù)操作難度大、危險性高,通過飛行員的視覺感知無法準(zhǔn)確實時地獲取加油錐套的相對位置。為此,本文基于視覺的方法對加油錐套的檢測跟蹤問題展開研究。首先,論文基于直方圖分割與級聯(lián)特征分類方法研究了錐套目標(biāo)檢測算法。通過對傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法實時性較差的問題,結(jié)合錐套的外形結(jié)構(gòu)特點,提出了自適應(yīng)閾值分割算法,利用目標(biāo)的形狀特征建立級聯(lián)分類器,實現(xiàn)錐套候選區(qū)域的提取,采用HOG特征與SVM分類器建立錐套邊緣特征描述模型,通過局部檢測區(qū)域的修正算法,獲取最終的目標(biāo)檢測區(qū)域,保證了錐套檢測算法較高的實時性以及準(zhǔn)確性。其次,論文研究了基于深度學(xué)習(xí)圖像處理的加油錐套目標(biāo)檢測方法。通過分析傳統(tǒng)方法在魯棒性方面存在的不足,結(jié)合實時性較好的YOLO目標(biāo)檢測算法,提出了Dapper-YOLO目標(biāo)檢測算法,以提升目標(biāo)檢測的精度。對于目標(biāo)較小的情況,論文提出了基于級聯(lián)結(jié)構(gòu)的Dappers-YOLO目標(biāo)檢測算法與分塊檢測算法相結(jié)合的方式,提升了小目標(biāo)情況下的檢測的精度與成功率。再次,論文研究了尺度自適應(yīng)的錐套目標(biāo)跟蹤算法。通過分析相關(guān)跟蹤存在尺度固定以及無法判斷跟蹤失敗的問題,論文提出了基于特征點檢測的尺度自適應(yīng)相關(guān)跟蹤算法框架,分別從傳統(tǒng)圖像處理與深度學(xué)習(xí)兩個方向提出了基于極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的特征點檢測與基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征點檢測兩種方法,并結(jié)合相關(guān)跟蹤算法與Dapper-YOLO目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高精度、高魯棒性、高實時性的錐套目標(biāo)跟蹤算法。最后,論文根據(jù)搜集到的空中加油視頻數(shù)據(jù)建立了多種場景的錐套目標(biāo)檢測跟蹤測試數(shù)據(jù)集,并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行真實參考值的標(biāo)注工作,分別從多個角度對論文提出的方法以及已有的相關(guān)方法進(jìn)行算法性能測試評估。實驗結(jié)果驗證了論文所研究方法的有效性,對論文的研究工作具有重要的支撐作用。
【學(xué)位單位】:南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:V228.17;TP391.41
【部分圖文】:

空中加油,場景圖,受油機


加油設(shè)備的重量大、成本高,操作復(fù)雜,無法同時給多架受油機進(jìn)行受油 1.1(a)所示;軟式空中加油由受油機的飛行員控制受油機前方的受油探頭與加油機錐套進(jìn)行對接,軟式空中加油相比硬式加油速度較慢,但具有設(shè)備體積小、結(jié)構(gòu)簡進(jìn)行多架受油機的加油等優(yōu)勢,如圖 1.1(b)所示。我國空軍和海軍通常采用軟管式術(shù),軟管式空中加油過程可分為 5 個階段:會和、編隊、對接、加油以及退出。其尤為重要,是空中加油技術(shù)成敗的關(guān)鍵。在對接階段,要求加油機與受油機之間的持一致,同時實時獲取加油錐套相對于受油探頭的相對位置,且要求相對速度不能會導(dǎo)致飛機之間相撞,危險性極高,如圖 1.1 中(c)、(d)所示?罩屑佑鸵箫w行員飛行技術(shù)以及反應(yīng)能力,同時還需要進(jìn)行大量的訓(xùn)練,操作難度和危險性系數(shù)極高(a) 硬式空中加油 (b) 軟式空中加油

算法結(jié)構(gòu),目標(biāo)檢測


Adaboost、DPM、RF(random forest)模型等。圖 1.2 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測的 3 個階段隨著大量公開數(shù)據(jù)集的發(fā)布以及深度學(xué)習(xí)的崛起,目標(biāo)檢測與識別的精度得到不斷深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法得到了廣大研究者們的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便是深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測方面的主要體現(xiàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[43]在目標(biāo)檢測方面的應(yīng)用[44-47]主要分為兩類:基于區(qū)域建議的目標(biāo) R-CNN[48]、Fast R-CNN[49]、Faster R-CNN[50]等;基于回歸的目標(biāo)檢測算法,如 YOLO53]等。其中基于區(qū)域建議的目標(biāo)檢測算法采用兩步式解決方案,首選獲取候選的目標(biāo)對候選的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行識別以及區(qū)域回歸操作實現(xiàn)最終目標(biāo)區(qū)域的輸出。R-CNN 采索法(selective search proposal,SSP)根據(jù)紋理產(chǎn)生大量的目標(biāo)候選區(qū)域,然后對每個行裁剪縮放,輸入至 R-CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取卷積網(wǎng)絡(luò)的輸出特征,根據(jù) SVM 分標(biāo)區(qū)域的類別,根據(jù)線性回歸器修正目標(biāo)區(qū)域的尺寸位置信息。算法結(jié)構(gòu)圖如圖 1.3

特征圖,算法結(jié)構(gòu),卷積


南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文Fast R-CNN 將候選區(qū)域通過卷積網(wǎng)絡(luò)映射到輸出的特征圖中,通過對全局圖像做一運算即可獲得所有候選區(qū)域的卷積網(wǎng)絡(luò)特征;通過 ROI Pooling 層實現(xiàn)候選區(qū)域特替代對候選區(qū)域的縮放操作;將目標(biāo)類別的判斷以及目標(biāo)區(qū)域的回歸操作通過 softm連接的方式與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行串聯(lián),實現(xiàn)了更加便捷的訓(xùn)練處理。算法結(jié)構(gòu)圖如圖 1.4

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號:2811785

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