[发明专利]一种基于双孔径光电成像系统的无人机检测与识别方法

权利要求书

1.一种基于双孔径光电成像系统的无人机自动检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)使用双孔径光学成像系统，其中广角成像系统在大范围天区搜索疑似目标，长焦成像系统对疑似目标进行确认和跟踪；

(2)对广角相机采集到的图像序列，根据图像背景先验知识，利用目标检测算法实时检测疑似目标；

(3)检测到疑似目标后，控制长焦相机指向疑似目标进行拍摄，得到目标的高清晰度图像序列；

(4)利用模式识别算法对长焦相机采集的目标图像进行识别，如果判断为无人机目标，则输出目标位置坐标作为目标跟踪的初始位置坐标，转到步骤(5)，否则转到步骤(2)；

(5)控制长焦相机对无人机目标进行追踪，控制云台运动，保证目标始终处于长焦相机的视场中央，跟踪算法得到的无人机坐标可以输出到无人机干扰系统，进行定向干扰；所述追踪算法包括基于MeanShift的目标跟踪算法、基于粒子滤波的目标跟踪算法、KCF算法和光流法；

步骤(4)中提到的模式识别算法采用深度学习算法中的Faster-RCNN算法对长焦相机采集到的高清图像序列进行识别；识别步骤如下：

(4.1)首先准备无人机训练样本，并对无人机的位置进行手工标记；使用Faster-RCNN算法对预先准备好的训练样本进行训练，得到网络模型参数，确定具体网络模型；

(4.2)用所述网络模型进行识别，将长焦相机采集到的当前帧图像输入所述网络模型，得到目标的坐标tar getx和tar gety，以及各类目标可信度得分，并将无人机目标得分超过T_thres对应的目标作为无人机目标，并输出无人机目标的坐标，T_thres为阈值，取0.5-0.9。

2.如权利要求1所述的无人机自动检测与识别方法，其特征在于，所述双孔径光学成像系统由广角成像系统和长焦成像系统组成。

3.如权利要求1所述的无人机自动检测与识别方法，其特征在于，步骤(2)中所述图像背景先验知识包括天空背景区域、复杂背景区域、以及排除区域；步骤(5)中，得到无人机目标坐标后，还对目标采取干扰与管制措施。