[发明专利]基于单目视觉的地面T形运动目标检测与定位方法

权利要求书

1.基于单目视觉的地面T形运动目标检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、采集一定数量的正样本和负样本，对采集的样本提取HOG特征，并赋予标签,将特征与标签送入SVM中进行训练，保存训练得到的分类器；

步骤二、输入无人机上摄像头采集的图片，与无人机固连的摄像头正下视以获得摄像头距地高度，根据已知的目标距地高度求得相机距目标的距离；

根据已知的目标实际空间中的大小l_x*l_y和摄像机的高度h，以及定焦距相机的f_x,f_y，求出目标在图像中的大小，目标在图像x轴，y轴上的像素数为：

之后用预定大小的窗口截取图片的区域；

f_x表示定焦距相机的x轴上的焦距，单位是像素；f_y表示定焦距相机的y轴上的焦距，单位是像素；

步骤三、对步骤二中截取图片的区域提取HOG特征，将特征输入步骤一生成的分类器中，分类器输出该区域是否为目标；

步骤四、对于是目标的区域，进行颜色空间变换，根据颜色信息，进行基于阈值的图像分割，生成二值图，将T型板与背景分离；

步骤五、根据二值图中的分割结果，进行矩形拟合，将T型板用矩形确定出来,根据拟合矩形的长短边信息，获取目标的准确位置和可能的方向，并根据矩形区域四个角的颜色信息，判断出T型板的准确方向；

步骤六、根据步骤三确定的目标在图像中的位置，求解目标相对于飞行器的位置；将摄像头固连于飞行器，所以摄像头的姿态信息和高度信息可根据飞行器的姿态和高度获得，根据相机成型模型和旋转变换关系，可求得目标与飞行器的相对位置关系。

2.根据权利要求1所述的基于单目视觉的地面T形运动目标检测与定位方法，其特征在于，步骤一包括以下步骤：

步骤一A、采集一定数量的正样本和负样本，对采集的样本提取HOG特征，并赋予标签；

采集不同角度不同光照情况下的目标图片，使用截图工具截取包含完整目标的正方形区域，其中，目标在图中所占百分比大于60％，将这些图片赋予标签值1，是为正样本；采集不包含目标的图片，将这些图片赋予标签值-1，是为负样本；正样本与负样本的比例为1:3；将所有图片的调整到同样大小；

步骤一B、对图片提取HOG特征，过程如下：采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化；之后计算图像中每个像素水平方向和垂直方向的梯度值dx与dy,并计算梯度的方向θ：

dx(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y)

dy(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1)

式中，I(x,y)为图像中坐标为(x,y)的像素点的灰度值；

将图片分为n*n个单元格，每个区域包含m*m个像素；生成单元格的梯度特征直方图，将梯度方向分为k个区间，将这些区间作为直方图的横轴，每个区间的值为该属于该区间的像素梯度值之和，统计单元格内每个区间的值，为直方图的纵轴，则每个单元格包含k个特征值；将j*j个单元格的特征串联到一起，j<n，生成一个块B，对块内的特征向量进行归一化，生成j*j*k个特征向量；按照预设步长移动扫描图片的块特征，步长为一个或多个单元格，统计所有块的特征，即为最终的HOG特征；

步骤一C、训练分类器：将步骤一A产生的图片标签与步骤一B生成的图片特征向量输入到SVM分类器中进行训练，生成用于分类的分类器。

3.根据权利要求1所述的基于单目视觉的地面T形运动目标检测与定位方法，其特征在于，在步骤二中：

将目标在图像中的边长大小设定w＝min(n_x,n_y)，估计目标在图像中的边长大小为w/2到2*w之间；

截取图片区域的流程如下：首先，将检测窗口的大小设定目标边长的w/2，按照一定的步长在输入图像上移动检测窗口，一般情况下，步长可设定为检测窗口边长的1/2或1/4，将每一次窗口截取到的区域保存下来，直到检测窗口对输入图像全图都进行过截取；然后，将检测窗口放大到一定的倍数，倍数可设定为1.1倍，继续按照一定的步长移动，直到遍历完全图；不断放大检测窗口，截取图片区域，直到检测窗口边长大于估计的目标最大边长，即为w*2，停止截取图片，将所有截取的区域保存下来。