傳統(tǒng)的有人直升機(jī)對(duì)架空輸電線路進(jìn)行巡檢時(shí),對(duì)搭載檢測(cè)設(shè)備的吊艙或者云臺(tái)必須手動(dòng)進(jìn)行控制以使待檢測(cè)目標(biāo)一直處于視角范圍內(nèi),這需要巡視人員對(duì)視頻進(jìn)行高度集中的觀察。為了減輕巡線員的負(fù)擔(dān),提出了一種光電吊艙自動(dòng)跟蹤方法。該方法選取Struck算法并利用Haar特征描述運(yùn)動(dòng)目標(biāo),跟蹤過程中,搜索上一幀目標(biāo)區(qū)域的鄰近位置,利用Structured Output SVM對(duì)待選區(qū)域進(jìn)行二元分類,取得分最高的候選區(qū)域作為當(dāng)前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法的平均偏移率（視場(chǎng)角）為1.6%,目標(biāo)丟失率為14%,能夠?qū)U塔、絕緣子、均壓環(huán)等輸電線路關(guān)鍵部位進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。 

【文章來源】：計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化. 2020,39(03)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

光電吊艙自動(dòng)跟蹤算法研究路線圖

候選區(qū)域獲取示例

(2)Haar特征。如圖3所示，a、b、c、d、e、f每個(gè)特征都是由白色填充區(qū)域像素值之和與黑色填充區(qū)域像素之和的差值計(jì)算得到。其中a、b屬于邊緣特征，c、d屬于線特征，e屬于對(duì)角特征，f屬于點(diǎn)特征。(3）直方圖特征。如圖4所示，分別統(tǒng)計(jì)a、b、c、d幾個(gè)圖形中各個(gè)區(qū)域的直方圖，并將所有區(qū)域的直方圖聯(lián)合起來作為該目標(biāo)的直方圖特征。普通PC機(jī)上，采用直方圖特征或者聯(lián)合兩個(gè)特征，幀率都處于10幀以下，無法滿足實(shí)時(shí)性要求，因此，選擇的特征應(yīng)當(dāng)為Haar特征或者Raw特征，而Raw特征在目標(biāo)描述上不如Haar特征，因此，在實(shí)際操作過程中，可以只選取Haar特征作為特征提取的方法。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]智能視頻監(jiān)控中行人跟蹤技術(shù)研究[D]. 朱志玲.北京交通大學(xué) 2014
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本文編號(hào)：3133725