基于視覺(jué)的四旋翼飛行器目標(biāo)識(shí)別及跟蹤.pdf_第1頁(yè)
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1、現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中,無(wú)人機(jī)的用途十分廣泛,其中,情報(bào)的搜索與偵查至關(guān)重要。基于圖像的目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別與跟蹤技術(shù)是無(wú)人機(jī)視覺(jué)導(dǎo)航領(lǐng)域急需解決的重要難題,同時(shí)也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文以四旋翼飛行器為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),主要探討了其基于視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別與跟蹤問(wèn)題,完成了系統(tǒng)設(shè)計(jì)、識(shí)別跟蹤算法設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證這一整套流程。
  針對(duì)四旋翼飛行器的結(jié)構(gòu)及飛行方式,設(shè)計(jì)了視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)的總體方案,介紹了硬件組成,重點(diǎn)分析了其中的視覺(jué)模塊,并總結(jié)了視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)的

2、工作流程。
  針對(duì)目標(biāo)識(shí)別采取了圖像匹配的方法,首先對(duì)圖像預(yù)處理進(jìn)行了介紹,然后采用SIFT特征提取法,基于其匹配精度還可以提高,提出了一種基于PCA-KD樹(shù)改進(jìn)的SIFT特征匹配算法,最后用RANSAC算法對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)一步提純,在目標(biāo)發(fā)生尺度變化和部分遮擋時(shí)都能很好的匹配,成功實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別。
  在目標(biāo)跟蹤的問(wèn)題上,針對(duì)Camshift和粒子濾波這兩種跟蹤算法各自存在的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),提出一種結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)的跟蹤算法,首

3、先確定跟蹤窗口的初始位置和大小,然后對(duì)目標(biāo)物體的顏色特征、邊緣特征和SIFT特征進(jìn)行融合,并且提出了融合策略以及本文跟蹤算法的工作流程,以Camshift來(lái)優(yōu)化粒子的傳播,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明了本文跟蹤算法在目標(biāo)在相似顏色干擾和被遮擋的情況下都效性可行。
  最后對(duì)四旋翼飛行器飛行跟蹤實(shí)驗(yàn)進(jìn)行研究,首先介紹了小孔成像模型,然后制定了飛行器穩(wěn)定跟蹤的方案,提出提前調(diào)整的策略,并介紹了跟蹤狀態(tài)的切換過(guò)程,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)具有良好的目標(biāo)識(shí)

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