[发明专利]一种基于双目视觉测距的无人机跟踪运动目标系统及方法

权利要求书

1.一种基于双目视觉测距的无人机跟踪运动目标系统，其特征在于，包括：无人机平台、地面控制站；

所述无人机平台，通过双目相机实时获取运动目标图像，进行基准图像跟踪及双目立体匹配，获取运动目标的空间三维坐标，并对运动目标进行自动接近及跟踪；

所述地面控制站，用于引导无人机平台初步接近运动目标，接收无人机平台发送的运动目标图像并显示，并对图像中的目标区域进行初步标定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机平台，包括：双目相机、机载图像处理模块、机载通讯模块、运动控制模块；

所述地面控制站，包括：工控机、地面通信模块、显示模块；

所述机载图像处理模块，与双目相机、机载通信模块、运动控制模块分别相连；用于根据双目相机获取的运动目标图像及地面控制站发送的数据，进行图像跟踪及双目立体匹配处理，获取运动目标的三维坐标；

所述机载通信模块，将机载图像处理模块编码后的数据发送给地面控制站，同时接收地面控制站的数据；

所述运动控制模块，用于根据机载图像处理模块发送的运动目标的三维坐标，控制无人机接近及跟踪运动目标；

所述地面通信模块，接收机载通信模块传输的数据并发送给工控机，同时，将地面控制站的数据发送到机载通信模块；

所述工控机对接收的数据进行解码，并发送到显示模块进行显示。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述机载图像处理模块，采用KCF算法对实时获取的每帧基准图像中的目标区域进行检测跟踪；并根据每帧基准图像中目标区域的坐标位置，以像素灰度值为匹配基元进行双目立体匹配。

4.一种应用权利要求1-3之一所述系统的基于双目视觉测距的无人机跟踪运动目标方法，其特征在于，包括以下步骤：

地面控制站导引无人机平台初步接近运动目标，使运动目标进入双目相机视场；

在双目相机视场内，进行基准图像跟踪及双目立体匹配，并通过双目测距实时获取运动目标的三维位置信息；

根据上述实时获取的三维位置信息，无人机平台对目标进行快速精确的自动跟踪。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述进行基准图像跟踪，包括：

无人机平台对双目相机获取的图像，实时传输至地面控制站中进行显示；

获取在显示图像中标定的目标区域，并将目标区域的位置坐标传送到无人机平台；

根据目标区域的位置坐标，采用KCF算法对实时获取的每帧基准图像中的目标区域进行检测跟踪。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用KCF算法进行基准图像跟踪，包括：

在获取到标定的目标区域的坐标位置后，基于图像灰度特征构造采集目标的正样本与负样本，训练目标检测器；

在之后每一帧基准图像中，利用上述目标检测器在搜索区域进行检测，以最高置信度的区域作为目标区域；当目标区域的置信度值小于预设值时，将搜索区域范围扩大，重新进行搜索。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，无人机平台根据每帧基准图像中目标区域的坐标位置，以像素灰度值为匹配基元进行双目立体匹配，包括：

将左右两目获取的每帧RGB图像转换为灰度图；

以其中一目灰度图中目标区域为基准，在另一目灰度图中相同高度区域内，依次不间隔的计算每一块相同大小的区域的平均像素点灰度值及对应的区域坐标；

计算上述每个区域与基准目标区域的平均像素点灰度值的绝对差值；

求取所述绝对差值的最小值及次小值，当最小值小于预设的最小值且次小值与最小值之差小于预设差值时，则将最小值对应的区域作为匹配的另一目图像中的目标区域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过双目测距实时获取运动目标的三维位置信息，包括，在求取运动目标的三维坐标深度值时，进行卡尔曼滤波，剔除部分帧图像中出现的野值。