[发明专利]基于检测器和跟踪器相结合的无人机目标跟踪方法

说明书

本发明公开了基于检测器和跟踪器相结合的无人机目标跟踪方法，图像检测器依据已知条件和一些特定特征在图像中全局搜索目标具体位置。图像跟踪器是在已知目标位置的前提下，实现在后来连续图像中寻找目标位置。当检测到目标后，对目标运动状态进行估计，预测下一帧图像中目标的位置。即使出现在短时间目标被遮挡或者目标发生形变的条件下，也能通过对目标状态进行估计达到不丢失目标位置的要求。本发明结合图像检测和跟踪各自的优点，即在图像检测器检测到目标位置后，把目标位置提供给跟踪器，跟踪器在得到位置的定时更新后连续、快速的追踪目标，最后把位置信息反馈给无人机系统。

技术领域

本发明涉及基于检测器和跟踪器相结合的无人机目标跟踪方法，属于多旋翼无人机目标跟踪技术领域。

背景技术

视觉跟踪技术主要是通过从相机中获取视觉信息，利用计算机视各类特征信息将目标从图像中提取出来，获知目标的位置，是目标跟踪的基础。目标检测的准确性决定了目标跟踪的精度。而目标跟踪则是在目标检测的基础上，持续快速地跟踪目标。目标跟踪通常是首先觉相关技术对预观测目标进行实时检测目标、提取目标、跟踪目标，并且从图像中获取目标形状颜色、目标位置、目标速度、目标位姿等信息，以此可进行目标相关数据分析，继而达到目标跟踪目的。基于无人机的目标跟踪算法是源于计算机视觉技术发展起来的，在目标跟踪算法中主要分目标检测和目标跟踪两个部分，目标检测通常是根据指定初始跟踪目标，然后在图像中连续持久对目标进行实时跟踪。

而在无人机跟踪目标的背景下，稳定的目标检测和目标跟踪机载视觉模块对无人机目标跟踪的性能就显得尤为重要，一个好的图像检测跟踪模块可以快速、准确、实时的向无人机系统反馈目标位置信息，以便无人机系统做出更好的姿态控制响应，达到预期想要的跟踪效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供基于检测器和跟踪器相结合的无人机目标跟踪方法，构造基于检测器和跟踪器相结合的目标跟踪，能够有效地为无人机提供快速、准确、实时的目标位置信息，达到更好的跟踪效果。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

基于检测器和跟踪器相结合的无人机目标跟踪方法，包括如下步骤：

步骤1，获取正、负样本图像，其中，正样本图像为待检测目标处于不同姿态下所拍摄的图像，负样本图像为在待检测目标所在场地拍摄的不包含待检测目标的图像，利用HOG算法对正样本图像和负样本图像进行特征提取，得到各样本图像对应的HOG特征向量；

步骤2，对正样本图像和负样本图像分别做标签，然后将其标签和HOG特征向量送入SVM分类器中进行训练，得到检测器；

步骤3，对于无人机获取的当前帧图像进行缩放和放大后送入检测器进行检测，得到目标窗口，将目标窗口的中心位置与图像中心点的偏差反馈至无人机，从而获得目标与无人机的相对位置；

步骤4，利用步骤3检测得到的目标窗口初始化跟踪器目标窗口的位置，并利用KCF核相关滤波器对跟踪器进行训练，使用当前训练的跟踪器跟踪当前帧图像的目标，当跟踪到目标时，更新跟踪器模型去跟踪下一帧图像的目标。

作为本发明的一种优选方案，步骤1所述利用HOG算法对正样本图像和负样本图像进行特征提取，得到各样本图像对应的HOG特征向量，具体过程如下：

1)对正样本图像进行灰度化处理，将正样本图像转换为灰度图；

2)利用Gamma方法对灰度图进行色彩空间标准化；

3)对经过2)后的图像，统计图像上每个像素点的梯度大小和方向；