一种基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法技术

本发明专利技术公开了一种基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法，该方法包括计算目标的几何特征参数；利用卡尔曼滤波算法对运动目标进行预测；针对预测的目标进行灰度直方图匹配。据此构成的实现方法大大提高旋翼无人机跟踪的实时性，确保旋翼无人机能通过机器视觉实时跟踪地面运动目标；同时本方案实现算法步骤少，需要的运算资源不高，适合于旋翼型无人机的环境。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法
本专利技术设计图像处理技术，具体涉及无人机运动目标跟踪技术。
技术介绍
旋翼无人机因结构简单、成本较低、操作简便等优点，已经在民用市场的得到广泛应用，视频监控是旋翼无人机搭载的最广泛的任务载荷。随着应用的拓展，基于无人机跟踪地面运动目标的需求出现，如无人机跟拍地面运动车辆。目前主要有两种场景，其对应的技术路线也不一致。对于配合型，可以在地面车辆配置采集位置坐标的信号，通过飞控链路发送给飞控实现跟踪。对于非配合型，主要依赖于无人机视觉进行跟拍，但这种跟踪是动态采集动态背景中的运动目标，受限于无人机本身处理能力和跟踪实时性要求，需要的算法具有开销小、速度快等优点。常用的运动目标跟踪算法主要有卡尔曼(Kalman)滤波算法(ChenT，HuC，PlantB.AKalmanFilterBasedTrackingSchemawithInputEstimation[J].IEEETransactions，1979，15(2)：237-244)、CAMShift算法(HaritaogL，HarwoodD.AReal-timeSystemforDete本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法，其特征在于，所述实现方法包括如下步骤：计算目标的几何特征参数；基于目标的几何特征参数，利用卡尔曼滤波算法对运动目标进行预测；针对预测的目标进行灰度直方图匹配。

【技术特征摘要】
1.基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法，其特征在于，所述实现方法包括如下步骤：计算目标的几何特征参数；基于目标的几何特征参数，利用卡尔曼滤波算法对运动目标进行预测；针对预测的目标进行灰度直方图匹配。2.根据权利要求1所述的基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法，其特征在于，计算目标的几何特征参数包括如下步骤：目标几何特征参数计算；基于目标几何特征参数，建立外接矩形框；建立外接矩形框内目标灰度概率分布直方图。3.根据权利要求2所述的基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法，其特征在于，所述目标几何特征参数计算时，针对检测算法得到的二值目标图像，计算对应的目标外接矩形框的长、宽，以及计算目标灰度质心，并建立以目标灰度质心为中心的跟踪外接矩形框。4.根据权利要求1所述的基于视觉的旋翼无人机跟踪运动目标的实现方法，其特征在于，在对运动目标进行预测包括如下步骤：建立目标状态向量；利用卡尔曼滤波预测下一时刻目标状态向量；获取观测向量，并通过观测向量修正预测值。5.根据权利要求4所述的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐前进，刘泽坤，梅林，
申请(专利权)人：公安部第三研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31