[发明专利]一种微型固定翼无人机机载地面运动目标识别与跟踪方法

说明书

本发明公开一种微型固定翼无人机机载地面运动目标识别与跟踪方法，包括：步骤1，基于机载实时图像对目标进行识别，得到目标的类别信息与初始位置信息；步骤2，基于机载实时序列图像、目标的类别信息与初始位置信息对目标进行跟踪，得到目标的实时位置信息；步骤3，基于目标的实时位置信息进行验证，若验证通过则将当前的实时位置信息作为最终位置信息输出，否则返回步骤1。通过结合目标检测和目标跟踪的并行框架，实现对地面目标的低帧率检测识别、快速关联跟踪以及严格精准验证，不仅在保证目标检测识别精度的前提下实现机载实时目标时序跟踪，也能够适应跟踪目标过程中出现的目标频繁进出视野、光照及观测视角不断变化等场景。

技术领域

本发明涉及空微型固定翼无人机对地目标识别与跟踪技术领域，具体是一种微型固定翼无人机机载地面运动目标识别与跟踪方法。

背景技术

在微型无人机飞行过程中，利用机载视觉系统实现对地面运动目标的实时识别与跟踪，在微型无人机的民用和军用领域皆具有巨大的应用需求和潜力。在微型固定翼无人机的飞行过程中，常伴随着自身或目标的高速运动，观测目标的视角、光照强度时刻发生着剧烈的变化。此外，微型无人机的负载能力严重受限，从而导致无法搭载性能优越的传感器以及处理器。总的来说，基于高动态且光照复杂的环境，在机载感知精度和计算性能严重受限的条件下，实现对地运动目标的实时识别与跟踪具有巨大的挑战。当前，经典的目标识别与跟踪算法通常需要较强的计算能力支撑，无法在机载嵌入式处理器上达到实时的效果，需要设计一种轻量级的地面运动目标识别与跟踪方法，在不消耗过多计算资源的前提下，实现机载对地目标的实时识别与跟踪。

发明内容

针对上述现有技术中存在的一项或多项不足，本发明提供一种微型固定翼无人机机载地面运动目标识别与跟踪方法，具有高精度与强鲁棒性。

为实现上述目的，本发明提供一种微型固定翼无人机机载地面运动目标识别与跟踪方法，包括如下步骤：

步骤1，基于机载实时图像对目标进行识别，得到目标的类别信息与初始位置信息；

步骤2，基于机载实时序列图像、目标的类别信息与初始位置信息对目标进行跟踪，得到目标的实时位置信息；

步骤3，基于目标的实时位置信息进行验证，若验证通过则输出目标的类别信息，并将当前的实时位置信息作为最终位置信息输出，否则返回步骤1。

作为上述技术方案的进一步改进，步骤1中，所述基于机载实时图像对目标进行识别，具体为：

步骤1.1，基于谱残差显著性检测算法构建显著图金字塔模型，并基于显著图金字塔模型提取机载实时图像中不同尺度的低分辨率目标候选区域；

步骤1.2，结合机载实时图像，根据低分辨率目标候选区域，提取对应的高分辨率目标候选区域；

步骤1.3，对高分辨目标候选区域进行逐个分类，获取目标区域，进而得到目标的类别信息与初始位置信息。

作为上述技术方案的进一步改进，步骤1.1中，所述基于显著图金字塔模型提取机载实时图像中不同尺度的低分辨率目标候选区域，具体为：

以机载实时图像为原图建立分辨率依次递减的图像金字塔；

基于谱残差显著性检测算法得到图像金字塔中的所有图像的初始显著性图；

并将所有的初始显著性图统一至原图I的分辨率，并以加权的方式进行求和叠加，生成最终的显著图，即机载实时图像中不同尺度的低分辨率目标候选区域。

作为上述技术方案的进一步改进，所述基于谱残差显著性检测算法得到图像金字塔中的所有图像的初始显著性图，具体为:

首先，获取图像I的振幅谱A(I)和相位谱P(I)，并对振幅谱取对获得log谱L(I)：

L(I)＝log(A(I))