[发明专利]一种多遮挡环境下无人机视频目标智能伴飞方法

说明书

本发明提供了一种多遮挡环境下无人机视频目标智能伴飞方法，属于无人机侦察领域。该方法具体为：根据无人机回传的图像确定是否存在完整的伴飞目标，若是，对下一帧目标位置进行预测，若否，根据量化直方图预测下一帧目标位置并计算遮挡因子，若遮挡因子小于阈值，将下一帧目标位置代入下一步，若遮挡因子大于或等于阈值则利用最小二乘支持向量机预测下一帧目标位置，并将其代入下一步；根据下一帧目标位置获得伴飞目标定位数据并计算无人机与伴飞目标的距离，然后根据其下发飞行控制指令或保持悬停。本发明提出在伴飞目标被遮挡的情况下利用遮挡因子的大小判断遮挡程度，从而能够在遮挡环境下实现伴飞目标的准确跟踪，以避免伴飞目标丢失的问题。

技术领域

本发明属于无人机侦察领域，更具体地，涉及一种多遮挡环境下无人机视频目标智能伴飞方法。

背景技术

无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，目前已经广泛应用于陆地或者海洋空中侦察、监视、通信、反潜和电子干扰等领域中，无人机伴飞是指通过无人机所携带的前向摄像机对目标进行定位，并估计目标的运动状态，从而反过来控制无人机的飞行轨迹，达到伴随飞行的目的。随着无人机的广泛应用，如田径、滑雪、划艇等极限运动拍摄和日常生活记录等，无人机伴飞具有重要的研究意义和发展前景。

目前，无人机伴飞技术主要根据传统的GPS定位与图像目标定位的方法来计算无人机与伴飞目标的距离、相对方位，相对速度等信息，从而快速调整无人机的飞行速度和方向，保持与伴飞目标的相对距离在小范围内变化，实现无人机伴飞。目标检测和跟踪技术是无人机航拍领域的重要研究方向，遮挡是其在实现过程中最棘手的问题之一。在视频跟踪中，由于目标的动态变化、背景的复杂多变以及其他不确定因素，穿越性遮挡特别常见。现有的无人机伴飞方法对于多遮挡环境是基本失效的，无法准确对伴飞目标进行定位，因此，在多遮挡环境中，无人机伴飞功能的可靠性需要得到提升，伴飞方法需要做适应性调整。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种多遮挡环境下无人机视频目标智能伴飞方法，旨在解决现有的无人机伴飞方法对多遮挡环境失效，导致伴飞目标丢失的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种多遮挡环境下无人机视频目标智能伴飞方法，该方法包括如下步骤：

S1根据无人机回传的图像确定是否存在完整的伴飞目标，若是，则对伴飞目标的下一帧目标位置进行预测并进入步骤S3，若否，则进入步骤S2；

S2根据无人机回传的图像生成伴飞目标量化直方图，然后利用MeanShift算法根据所述伴飞目标量化直方图预测下一帧目标位置并计算遮挡因子，若遮挡因子小于阈值，则将下一帧目标位置代入步骤S3中，若遮挡因子大于或等于阈值则利用最小二乘支持向量机预测下一帧目标位置，并将其代入步骤S3中；

S3根据步骤S1或S2获得的下一帧目标位置获得伴飞目标定位数据，根据无人机当前定位数据以及伴飞目标定位数据，计算无人机与伴飞目标的距离，并判断其是否大于预设距离，若是，则下发无人机飞行控制指令，然后返回步骤S1，若否，则保持悬停并返回步骤S1；

S4重复步骤S1～S3以进行无人机视频目标智能伴飞，若连续预设帧数的图像均利用最小二乘支持向量机进行预测，则认定跟踪失败。

作为进一步优选的，步骤S1包括如下子步骤：

S11收集无人机回传的图像并进行图像预处理；

S12通过卷积神经网络模型进行特征提取，判定是否存在伴飞目标，若是，则进入步骤S13，若否，则进入步骤S2；

S13利用目标检测器对预处理后的图像进行检测，以预测下一帧目标位置并进入步骤S3。

作为进一步优选的，步骤S11中，无人机回传的图像包括RGB图像和红外图像，通过灰度化和均值滤波法实现图像预处理。