[发明专利]一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法及系统

权利要求书

1.一种多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法，其特征在于，所述多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法包括以下步骤：

步骤一，基于现有的单一尺度靶标以及二维码，将每一尺度靶标中间m×m个单元格置为空白，嵌套下一尺度靶标形成多尺度合作靶标；

步骤二，无人机在接收着陆指令后通过控制机载云台相机对着陆区靶标进行搜索；

步骤三，对相机拍摄的YUV格式图像进行局部自适应阈值化处理后进行四边形检测；

步骤四，正确识别到靶标后，将云台切换至跟踪模式；

步骤五，对下一帧靶标位置进行预测，在预测位置邻域范围内进行靶标检测；

步骤六，根据检测到的靶标位置，对无人机位姿进行解算；

步骤七，无人机着陆过程中，根据飞行高度以及靶标在图像中的占比切换至合适靶标进行检测；

步骤三中，所述进行四边形检测的方法包括以下步骤：

(1)将相机拍摄的YUV格式图像转换成灰度图；

(2)将灰度图用局部自适应阈值二值化；每4×4像素块作为一个局部，取以该局部为中心的8邻域区域即12×12像素块作为极值搜索区域，则4×4像素局部内阈值即为12×12像素区域内极值的平均值，为

(3)对步骤(2)得到的二值图用连通域查找的方法进行边界分割，对像素按行进行两次遍历；第一次遍历时根据相邻两个像素的像素值关系给每一个像素一个ID号，即：若当前像素与前一个像素的像素值不同时，则给当前像素一个新的ID，并计算其中点坐标，该点即为边界点，并将当前像素，前一个像素ID以及中点坐标存放至哈希表；当前像素与前一个像素的像素值相同时，则给当前像素前一个像素的ID；再判断当前像素8邻域内中的已访问像素中是否存在与当前像素的像素值相同，ID不同的情况，若存在，则将两个像素的ID建立双向映射关系；第二次遍历时，根据第一次遍历时建立的映射关系，将符合映射关系的像素ID改为映射关系中最小的那个ID；再根据ID号进行聚类；

(4)将边界点按照与边界聚类中心点所形成的角度进行排序，继而确定了每个边界点的相邻点；

(5)按顺序过每个边界点拟合一条到两个相邻点的直线，取相邻点计算拟合均方误差，拟合均方误差较大的点即为候选角点；

(6)对候选角点中任意两个候选角点间的边界点用PCA处理，取主成分特征向量方向所在直线作为候选边，将侯选边拟合到四边形每一侧，排除无法形成四边形以及拟合后拐角与90°相差太大的情况；选择出拟合均方误差最小的四个点作为角点，拟合的四边形作为待检四边形；

(7)对得到的所有拟合四边形进行均匀采样；

(8)对拟合的四边形进行边缘修饰，使用沿候选四边形的边缘的图像梯度来拟合新的边缘；在均匀间隔的采样点处，沿着边缘的法线对图像梯度进行采样，以找到具有最大梯度的位置，筛选单像素点；计算沿法线的点的加权平均值，并按照梯度量值加权，然后沿着这些加权平均点的线拟合四边形的边缘。

2.如权利要求1所述的多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法，其特征在于，步骤一中，所述m置为2，所述嵌套靶标数目为三级。

3.如权利要求1所述的多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法，其特征在于，所述步骤一中，靶标尺寸的计算方法包括：

(I)根据技术指标利用如下公式计算靶标最小尺寸：

其中，s表示靶标边长，h表示高度距离，w表示水平距离，θ₁表示相机视场角，θ₃表示靶标对应成像角；

(II)根据如下公式计算出内嵌最小靶标尺寸：

其中，s表示靶标边长，h表示高度距离，w表示水平距离，θ₁表示相机视场角，θ₃表示靶标对应成像角；

(III)根据内嵌最小靶标和最外级靶标的尺寸比，求得靶标最大尺寸。

4.如权利要求1所述的多尺度合作靶标设计与在线检测识别方法，其特征在于，步骤二中，调整相机角度中，先调整相机俯仰角，自下而上每次15度；再调整相机平移角进行左右扫描，每扫描20度停顿一次。