[发明专利]栅格化极坐标系目标定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及视觉定位方法，属于计算机图像处理技术领域，具体为一种栅格化极坐标系目标定位方法，同时也是智能机器人领域和自动目标识别领域的研究基础。 

背景技术

机器视觉是将数字图像跟踪、图像检测、图像识别结合起来开发出的一种能与人脑机能比拟的系统，通过机器视觉可以从周围环境中感知目标，其作用类似于人眼的功能。为了快速而有效地检测目标并跟踪目标，添加了激光测距的光电综合智能感知平台表现出了极大的优势，关于光电综合智能感知平台，之前申请人已经向国家专利局申请了名称为“一种基于DSP和FPGA的光电综合智能感知系统”和“基于光电智能感知平台目标跟踪识别的测距系统”两项专利，申请号分别为201310100842.X和201410009893.6，该装置主要由激光测距仪、图像传感器、云台等构成，旨在目标运动过程中检测目标、跟踪目标、识别目标，并在目标运动时建立可靠的随动系统。然而，当前机器视觉检测的目标已经不仅仅限于一般的人和车，更多的小型目标往往都是以高运动速度、大机动性能、更好的隐蔽性出现在视觉检测范围内，致使视觉检测系统无法实时地、全面地检测目标，在实际检测和跟踪过程中出现了诸如下列的问题： 

1.     图像瞬间采集的是一个面的全部信息与激光测距只能检测一个点的信息之间无法匹配的矛盾，致使激光测距无法快速对准高机动小型目标，因而无法快速对小型目标定位。

2.     在检测高速、大机动运动目标过程中现有图像帧处理速度出现目标图像拖尾、轮廓缺失等。 

3.     小型可控云台已经无法满足对高运动速度、大机动性能、更好的隐蔽性目标的实时检测跟随要求。 

4.     高机动云台与高精度云台的矛盾。 

5.     高配置复杂系统与小型化系统的矛盾。 

以上矛盾限制了光电综合智能感知平台的实际应用，因此实现快速目标定位对光电综合智能感知平台有重大意义。 

所述光电智能感知平台的结构（图8）包括一个中央处理器4、内设CPU的云台1以及设置在云台1上的激光测距仪3；还包括设置在云台1上的一个图像采集模块；激光测距仪3的激光轴与图像采集模块的图像轴平行；所述云台1、图像采集模块以及激光测距仪3的信号输出端均与中央处理器4的信号输入端相连接；云台1、图像采集模块及激光测距仪3的信号输入端与中央处理器4的信号输出端相连接。图像采集模块包括红外热像仪2以及与红外热像仪2信号输出端相连接的显示器；所述红外热像仪2的信号输出端与中央处理器4的信号输入端相连接；中央处理器4的信号输出端与显示器的信号输入端相连接。 

图像处理模块通常使用红外热像仪，也可以使用其他成像设备；云台上一般配有电子罗盘以便确定云台转动角度。 

发明内容

本发明为解决目前光电智能感知平台无法精确快速实现目标定位的技术问题，提供一种栅格化极坐标系目标定位方法。 

本发明的第一目的在于提出一种新的针对光电综合智能感知平台的栅格化极坐标系目标定位方法，旨在根据光学成像原理设计出一种新的目标定位方法。 

本发明的第二目的在于提供一种激光测距与红外热像采集为一体的综合智能平台，旨在目标检测跟踪与目标测距同时进行，实现目标智能感知。 

本发明的第三目的在于完善和扩展光电智能感知平台全方位目标定位系统功能，旨在提升光电智能感知平台的系统性能。