[发明专利]一种基于无人机的图像目标识别与跟踪系统

权利要求书

1.一种基于无人机的图像目标识别与跟踪系统，所述系统包括：无人机摄像头，无人机摄像头控制模块，无人机预处理模块，无人机目标识别模块，位置调整模块，目标跟踪模块，目标显示模块；其中各模块包含如下功能：

无人机摄像头，获取包含跟踪目标和环境的高分辨率图像；

无人机摄像头控制模块，对摄像头拍摄模式进行调整；

无人机预处理模块，对所述高分辨率图像进行预处理；

无人机目标识别模块，对图像中的跟踪目标进行识别；

位置调整模块，控制目标处于图像中心区域位置；

目标跟踪模块，实现对目标的实时跟踪，并绘制目标运动轨迹，形成目标移动日志；

目标显示模块，实现对跟踪目标的清晰化显示；其中，所述无人机摄像头控制模块对摄像头拍摄模式进行调整，包括：

当无人机处于夜晚飞行模式时，控制红外光拍摄装置开启，以红外光拍摄装置所拍摄的图像作为高分辨率图像；

当无人机处于白天飞行模式时，如当前采用可见光拍摄装置进行拍摄时，获取环境色温值和高分辨率图像色温值，并获取图像HSV模型中的亮度参数值，通过阈值比较法决定是否切换拍摄模式；

当需要切换拍摄模式时，将当前可见光拍摄装置进行拍摄的模式切换为红外光拍摄装置进行拍摄的模式；

当无人机处于白天飞行模式时，如当前采用红外光拍摄装置进行拍摄时，获取环境色温值，通过阈值比较法决定是否切换拍摄模式；

当需要切换拍摄模式时，将当前红外光拍摄装置进行拍摄的模式切换为可见光拍摄装置进行拍摄的模式。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述无人机摄像头包括可见光拍摄装置和红外光拍摄装置。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述无人机目标识别模块，对图像中的跟踪目标进行识别，具体包括：

获取无人机相对于目标的三维空间相对坐标(x,y,z)；

在无人机目标物三维图像库中获取所述相对坐标位置视角下目标图像，所述目标图像的像素矩阵大小为n*n；

在所述高分辨率图像的像素矩阵为m*m中心区域采用如下算法进行目标查找：

以所述高分辨率图像的中心点为m*m中心区域的中心点，以中心点坐标作为原点坐标(0,0)；按照如下步骤进行目标识别：

S1：在作为左上角和右下角坐标的正方形区域内进行目标相似度匹配；

S2:在作为右上角和左下角坐标的正方形区域内进行目标相似度匹配；

S3:在作为左下角和右上角坐标的正方形区域内进行目标相似度匹配；

S4:在作为右下角和左上角坐标的正方形区域内进行目标相似度匹配；

S5在作为左上角和右下角坐标的正方形区域内进行目标相似度匹配；

其中m＝16*n；

S6:当在当前正方形区域位置计算所得到的所述相似度大于预设阈值D_p时，以该当前正方形区域位置中心作为中心，缩小m为原来的一半，得到新的m值，以新的m值为边长的正方形区域内重复上述步骤S1-S6；

S7：当m＝n时，算法结束，所获得的当前正方形区域图像即为目标图像。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，获取无人机相对于目标的三维空间相对坐标(x,y,z)，在无人机目标物三维图像库中获取所述相对坐标位置视角下目标图像，具体为：

预先在无人机数据库中存储目标的三维图像数据；

以目标作为坐标原点(0,0,0)，获取无人机相对于目标的三维空间相对坐标(x,y,z)；

计算无人机相对于目标的三维视角；

在数据库中获取在上述三维视角下的目标图像；

根据无人机与目标的相对距离，调整所获取的上述三维视角下的目标图像的像素矩阵大小，以获得矩阵大小为n*n的目标图像。