[发明专利]一种基于双孔径光电成像系统的无人机检测与识别方法

说明书

本发明公开了一种基于双孔径光电成像系统的无人机自动检测与识别系统,本发明提供的基于双孔径光电成像系统的无人机自动检测与识别系统使用广角相机和长焦相机分别作为无人机检测装置和识别装置进行监控。采集监控图像序列，采用目标检测算法进行无人机疑似目标的检测，继而采用模式识别算法对疑似目标进行识别，确认目标后对目标进行追踪、干扰和管制。本发明使用光电传感器作为无人机检测与识别装置具有可靠性高、成本低廉等优点。借助于广角成像系统在大范围天区搜索疑似目标，使用长焦成像系统(具有两轴转台)对疑似目标进行确认和跟踪，同时满足高检测率和高准确性的需求，大大提高了系统的可靠性，具有突出的经济效益和实用价值。

技术领域

本发明属于图像处理及模式识别技术领域，更具体地，涉及一种基于双孔径光电成像系统的无人机自动检测与识别方法。

背景技术

现有的无人机检测与识别方法利用光学成像传感器自动巡天，获取待检测区域的图像序列，利用序列图像之间的目标运动特性和单幅图像中的目标与背景的差异，检测无人机等低空飞行器。该方法易受环境干扰，难以分辨无人机目标与背景干扰造成的虚警。且检测到目标后，根据已有的信息无法进一步识别目标。此外，现有技术通过基于雷达监控无人机目标实施，依然存在无法识别目标类型的问题，同时雷达设备造价高，易受天气环境等因素的干扰。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于双孔径光电成像系统的无人机检测与识别方法，其目的在于实现对无人机的自动检测与识别，进一步提高无人机检测准确度，解决现有技术受环境干扰大、虚警率高、无法识别目标类型等技术问题。

为实现本发明目的，提供了一种基于双孔径光电成像系统的无人机自动检测与识别方法，包括以下步骤：

(1)使用双孔径光学成像系统，其中广角成像系统在大范围天区搜索疑似目标，长焦成像系统(具有两轴转台)对疑似目标进行确认和跟踪，同时满足高检测率和高准确性的需求。

(2)对广角相机采集到的图像序列，根据图像背景先验知识，利用目标检测算法实时检测疑似目标；根据图像背景先验知识，可实现监控策略设置，人工选择出天空背景区域、复杂背景区域、以及排除区域。

(3)检测到疑似目标后，控制长焦相机指向疑似目标进行拍摄，得到目标的高清晰度图像序列；

(4)利用模式识别算法对长焦相机采集的目标图像进行识别，如果判断为无人机目标，则输出目标位置坐标作为目标跟踪的初始位置坐标，转到步骤(5)，否则转到步骤(2)；

(5)控制长焦相机对无人机目标进行追踪，控制云台运动，保证目标始终处于长焦相机的视场中央，跟踪算法得到的无人机坐标可以输出到无人机干扰系统，进行定向干扰。所述追踪算法包括基于Meanshift的目标跟踪算法、基于粒子滤波的目标跟踪算法、KCF算法和光流法。

进一步的，所述步骤(2)中所述图像背景先验知识包括天空背景区域、复杂背景区域、以及排除区域；步骤(5)中，得到无人机目标坐标后，还对目标采取干扰与管制措施。

进一步的，所述步骤(2)中，所述目标检测算法，包括以下子步骤：

(2.1)连续采集图像进行帧间目标检测，使用背景差分算法求解当前帧得到的前景图像Dⁿ；

(2.2)一次性初始化目标集合Track为空，Track为目标轨迹集合，Track中每一条轨迹都代表着一个疑似目标(只在第一次初始化，轨迹指多个目标点)；对(2.1)输入的当前第n帧图像Iⁿ进行帧内目标检测，用以修正前景图像Dⁿ；

如果在第n-1帧即上一帧中没有检测到目标，不进行修正操作，转步骤(2.3)；