[发明专利]一种快速自动目标检测方法

权利要求书

1.一种快速自动目标入侵检测方法，其特征在于，所述方法用于无人机的目标检测，所述方法对无人机机载摄像头获取的原始视频中的原始图像进行高斯金字塔分层，以降低特征点提取的计算复杂度；然后提取图像SIFT特征点进行图像配准、采用金字塔的LK稀疏光流捕获图像中的运动信息以实现目标点运动计算、运动点聚类并剔除伪目标、最终进行目标判定实现目标检测，

其中，所述方法包括以下步骤：

(1)原始视频的获取：根据无人机对监控区域的巡检方式，设置机载摄像头的位置，获得原始视频；

(2)图像配准：将原始视频中的原始图像进行高斯金字塔分层，提取图像的SIFT特征点，进行图像配准；

(3)特征点运动计算：对经过步骤(2)图像配准后的图像采用LK稀疏光流计算并捕获图像中任意特征点的运动信息，其中，所述运动信息包括运动方向和运动速度；

(4)运动点聚类：基于步骤(3)获得的任意特征点的运动信息，对无人机监视区域中所有特征点的运动方向和运动速度进行聚类，以获得满足目标入侵条件的特征点，并将满足目标入侵条件的特征点进行保留；

(5)目标判定：经步骤(4)运动点聚类后，对保留的特征点进行分析统计，剔除伪目标特征点，确定闯入的目标，实现目标检测，

其中，步骤(4)具体为：基于步骤(3)获得任意特征点的运动方向和运动速度，对特征点的运动方向和运动速度进行聚类，以获得满足目标入侵条件的特征点，聚类计算方法具体为：

(1)计算特征点O过巡检区域所在的外接圆切线T_l或T_r相对于特征点O与外接圆心C所在直线的夹角theta，通过以下公式求得：

其中，R为监控区域的半径；|OC|为通过定位算法得到的目标特征点O位置相对监控区域中心C的水平距离；

(2)OL₁和OL₂所示的两条矢量线分别代表闯入和非闯入的运动目标的运动矢量，OL₁和OL₂与OC的夹角分别为：

OL₁与OC的夹角α₁有

|α₁|＜theta

OL₂与OC的夹角α₂有

|α₂|≥theta

(3)设定运动目标的速度在OC上投影的模阈值为|V_n|，则OL₁在OC投影长度满足条件：

|V_n|≤|OL₁|·cos(α₁)

(4)设OL₁表示目标闯入特征点矢量，则需同时满足以下两个条件才可判断特征点O为闯入目标特征点：

2.根据权利要求1所述一种快速自动目标入侵检测方法，其特征在于，步骤(1)中，所述巡检方式包括对监控区域按照巡线进行巡检和无人机按照定点定高悬停进行巡检两种方式；巡检时，机载摄像头光轴垂直于地面。

3.根据权利要求1所述一种快速自动目标入侵检测方法，其特征在于，步骤(2)中，将原始图像进行高斯金字塔分层，分层的层数至少为两层。

4.根据权利要求1所述一种快速自动目标入侵检测方法，其特征在于，步骤(3)中，通过将LK稀疏光流与步骤(2)中的高斯金字塔分层相结合，实现从粗到精的分层策略，将图像分解成不同的分辨率，并将在粗尺度下得到的结果作为下一个尺度的初始值。

5.根据权利要求1所述一种快速自动目标入侵检测方法，其特征在于，步骤(5)具体为：根据步骤(4)中对特征点的运动方向和运动速度进行聚类的结果，将满足目标入侵条件的特征点保留，将保留的特征点进行统计分析，对视频图像从上到下进行遍历，取n×n像素块中特征点进行统计；n×n像素块中超过一定数量的特征点即确定为闯入目标，进行闯入报警，否则为伪目标。