近年來,隨著低空空域的逐漸開放,無人機(jī)逐漸從軍用領(lǐng)域逐漸擴(kuò)展到民用領(lǐng)域,在帶來便利的同時(shí),也導(dǎo)致了“黑飛”、“濫飛”事件的頻發(fā),嚴(yán)重危害公共安全和個(gè)人隱私。因此,對(duì)低空空域無人機(jī)入侵檢測的研究在反恐、治安管控、安全生產(chǎn)方面具有重要意義。本文對(duì)基于視覺的無人機(jī)檢測技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究,提出了一種基于天空區(qū)域的無人機(jī)檢測方法,并按攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分為靜態(tài)場景的無人機(jī)檢測和動(dòng)態(tài)場景的無人機(jī)檢測。本文的研究內(nèi)容包括:1.靜態(tài)場景的無人機(jī)檢測:靜態(tài)場景下常用幀間差分法、光流法、背景差分法等對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測。本文先根據(jù)天空區(qū)域的灰度平坦、面積大、亮度高等特點(diǎn),采用基于邊緣檢測的圖像分割算法和行列掃描法對(duì)圖像進(jìn)行分割,得到天空區(qū)域的最小外接矩形;之后通過運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法對(duì)矩形框內(nèi)的天空區(qū)域進(jìn)行無人機(jī)檢測。基于系統(tǒng)的可行性考慮,本文采用Simulink搭建仿真系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果顯示本文方法可有效提高無人機(jī)檢測的精確率,解決地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)帶來的誤檢問題。2.動(dòng)態(tài)場景的目標(biāo)檢測:動(dòng)態(tài)場景目標(biāo)檢測方法有背景補(bǔ)償、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。為了實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的智能監(jiān)控,本文首先構(gòu)建了基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的天空區(qū)域分... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

無人機(jī)的應(yīng)用然而，無人機(jī)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用也造成了諸多問題，例如：侵犯隱私權(quán)、威脅

全球商用無人機(jī)市場（單位：百萬美元）

德國Dedrone公司DroneTracker系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]一種平面數(shù)字圖像最小外接矩形的提取算法[J]. 吳捧鋒,李健.  辦公自動(dòng)化. 2014(04)
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本文編號(hào)：3282174