[发明专利]基于视觉的无人机入侵检测与识别系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的无人机入侵检测与识别系统及方法，该系统包括多个摄像机、目标检测模块和目标识别模块；目标识别模块包括运动轨迹判断器、光流特性判断器、变焦控制器和特征匹配器；摄像机部署在需监控区域的周围；目标检测模块检测到运动目标后，通过轨迹判别和光流特性判别对目标进行初步筛选，排除部分非无人机目标；再控制摄像机变焦获得更清晰图像，通过尺度不变特征变换匹配算法对目标进行匹配识别。本发明采用光学探测装置，使用视觉检测和识别算法，能够快速准确地对监控范围内无人机入侵的检测和识别，适用于机场、监狱等各种存在反无人机需求的场所，提高了对入侵无人机的检测和识别能力。

技术领域

本发明属于反无人机技术领域、视觉检测和识别技术领域，尤其涉及一种基于视觉的无人机入侵检测与识别系统及方法。

背景技术

近年来，经过大疆、Parrot、3DRobotics等公司不断地努力，具有强大功能的消费级无人机价格不断降低，操作简便性不断提高，无人机正快速地从尖端的军用设备转入大众市场，成为普通民众手中的玩具。然而，随着消费级无人机市场的快速增长，功能越来越先进的新式无人机的不断涌现，无人机广泛应用于在各行各业，带来许多便利的同时，也带来了安全和隐私方面的忧患。与无人机相关的意外事故不断进入人们的视野，使用无人机进行犯罪活动的事情也不再少见。主要包括无人机携带相机偷窥侵犯隐私权，操作人员操作不当危害人身和财产安全，妨碍客机、消防直升机等运作，携带危险物用于犯罪活动，入侵国家机关和军队驻地等区域危害国家安全等等。例如，美国康涅狄格州18岁大学生奥斯汀一霍沃特将无人机改装为“飞行手枪”，可在不同高度自由开火；美国一位业余无人机操作员操作无人机飞入白宫；日本首相府屋顶曾发现一架携带少量放射性物质的无人机；英国有不法分子通过无人机为监狱内的囚犯运送毒品、手机、武器；墨西哥和拉丁美洲的毒贩利用自制无人机贩毒等等。

无人机是典型的低慢小目标，具有低空、超低空飞行，飞行速度慢，有效探测面积较小，不容易被探测发现等特征。当前，各国反无人机技术主要分为3类。一是干扰阻断类，主要通过信号干扰、声波干扰等技术来实现。二是直接摧毁类，包括使用激光武器、用无人机反制无人机等，主要应用于军事领域。三是监测控制类，主要通过劫持无线电控制等方式实现。但是实现上述反无人机技术的前提是对入侵的无人机进行有效的检测、识别、跟踪和定位。视觉探测技术的主要优点包括直观，成本低，速度快，精度高。这些优点决定了视觉探测技术是反无人机系统不可或缺的一部分。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于视觉的无人机入侵检测与识别系统及方法，实现对较大范围内入侵无人机的检测识别。

本发明为了实现上述发明目的，采用如下技术方案：一种基于视觉的无人机入侵检测与识别系统，其特征在于：包括多个摄像机、目标检测模块和目标识别模块；所述目标识别模块包括运动轨迹判断器、光流特性判断器、变焦控制器和特征匹配器；所述摄像机部署于需监控区域，对周围一定范围实现完全覆盖；所述目标检测模块接收摄像机拍摄的视频数据，检测监控范围内是否存在运动目标，当检测到运动目标时，将目标运动轨迹以及所在区域信息发送给目标识别模块；所述运动轨迹判断器通过判断运动轨迹的规律性排除部分鸟类目标；所述光流特性判断器通过目标区域的光流特性是否为线性来判断目标是否为鸟类；所述变焦控制器控制摄像机变焦，获得更大更清晰的图像；所述特征匹配器使用尺度不变特征变换匹配算法进行匹配，识别是否为无人机。

进一步地，所述的目标检测模块采用混合高斯建模背景差分法与三帧差分法相结合的运动目标检测方法；首先将混合高斯建模背景差分法获得的二值图像和三帧差分法获得的二值图像进行逻辑与运算，然后进行数学形态学滤波，获得目标轮廓。克服了混合高斯建模背景差分法无法适应光照突变和三帧差分法依赖于物体运动速度的缺点，得到良好的检测效果。

进一步地，该系统还包括监控中心，监控中心实时显示摄像机的监控画面，当接收到目标识别模块发送的无人机区域信息时，在监控画面中对无人机进行加框显示并报警。