The invention discloses a carrier target tracking method based on binocular vision. The method of tracking the target tracking based on the binocular vision includes the following steps: Step 1: the binocular optical system is arranged at the maximum width of the carrier platform, the focal distance is adjusted to ensure that the target is in the overlapping range of the binocular optical system, the binocular optical system includes two ways of collecting images, and the two acquisition images are set to L1, L respectively. 2; step 2: matching the images collected by the two paths through the SIFT method, screening the matching structure, obtaining the feature points after the screening, calculating the parallax of the two images through the feature points, converting the parallax into the depth information, and adding the depth information to the original image to obtain an optical map with depth information. Image; step 5: train the CNN network; step 6: identify the optical images with depth information with the trained CNN network to obtain the target recognition results. This application has the advantage of smaller volume than lidar.
【技术实现步骤摘要】
一种基于双目视觉的载机目标跟踪方法
本专利技术涉及飞机目标自主识别
,特别是涉及一种基于双目视觉的载机目标跟踪方法。
技术介绍
飞机在执行任务时,经常需要对感兴趣目标(ToI,TargetofInteresting)进行侦查与识别,这一任务到目前为止仍然主要由人工完成。飞机的任务需求将导致飞机无法通过编队内飞机获取多维度信息完成对目标的识别。因此,希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于双目视觉的载机目标跟踪方法来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。为实现上述目的,本专利技术提供一种基于双目视觉的载机目标跟踪方法,所述基于双目视觉的载机目标跟踪方法包括如下步骤:步骤1:在载机平台的最大宽度处布置双目光学系统,调整焦距,保证目标在双目光学系统的交叠范围内,所述双目光学系统包括两路采集图像,两路采集图像分别设置为L1,L2;步骤2:通过SIFT方法对两路采集的图像进行匹配,并对匹配结构进行筛选,获取筛选后的特征点,通过特征点计算两路图像的视差;将视差换算成深度信息;将获得的深度信息添加至原图像中的一个,从而获得带有深度信息的光学图像;步骤5:训练CNN网络;步骤6:用训练后的CNN网络对带有深度信息的光学图像进行识别,从而获得目标的识别结果。优选地,所述步骤2包括:步骤21:对所述L1,L2进行SIFT匹配,获取目标的特征点,得到特征点集合S;步骤22:对S进行处理,根据S中特征点之间的相对位置关系计算其分布向量V=[k,d],其中k为两图特征点连线的斜率,d为特征点连线的距离,根据 ...
【技术保护点】
一种基于双目视觉的载机目标跟踪方法,其特征在于,所述基于双目视觉的载机目标跟踪方法包括如下步骤:步骤1:在载机平台的最大宽度处布置双目光学系统,调整焦距,保证目标在双目光学系统的交叠范围内,所述双目光学系统包括两路采集图像,两路采集图像分别设置为L1,L2;步骤2:通过SIFT方法对两路采集的图像进行匹配,并对匹配结构进行筛选,获取筛选后的特征点,通过特征点计算两路图像的视差;将视差换算成深度信息;将获得的深度信息添加至原图像中的一个,从而获得带有深度信息的光学图像;步骤5:训练CNN网络;步骤6:用训练后的CNN网络对带有深度信息的光学图像进行识别,从而获得目标的识别结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于双目视觉的载机目标跟踪方法,其特征在于,所述基于双目视觉的载机目标跟踪方法包括如下步骤:步骤1:在载机平台的最大宽度处布置双目光学系统,调整焦距,保证目标在双目光学系统的交叠范围内,所述双目光学系统包括两路采集图像,两路采集图像分别设置为L1,L2;步骤2:通过SIFT方法对两路采集的图像进行匹配,并对匹配结构进行筛选,获取筛选后的特征点,通过特征点计算两路图像的视差;将视差换算成深度信息;将获得的深度信息添加至原图像中的一个,从而获得带有深度信息的光学图像;步骤5:训练CNN网络;步骤6:用训练后的CNN网络对带有深度信息的光学图像进行识别,从而获得目标的识别结果。2.如权利要求1所述的基于双目视觉的载机目标跟踪方法,其特征在于,所述步骤2包括:步骤21:对所述L1,L2进行SIFT匹配,获取目标的特征点,得到特征点集合S;步骤22:对S进行处理,根据S中特征点之间的相对位置关系计算其分布向量V=[k,d],其中k为两图特征点连线的斜率,d为特征点连线的距离,根据识别的精度要求选定特征点的...
【专利技术属性】
技术研发人员:张原,王军,
申请(专利权)人:中国航空工业集团公司西安飞机设计研究所,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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