基于定位信息的航空器跨全景持续跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于定位信息的航空器跨全景持续跟踪方法，以已知的全景一的目标跟踪框作为第一目标跟踪框，将用于确定第一目标跟踪框的图像坐标转换为经纬度坐标，再将经纬度坐标转换为全景二中的图像坐标，将第一目标跟踪框在全景二中的对应区域向四周扩展，形成略大于第一目标跟踪框的全景二跟踪检测区域，在全景二跟踪检测区域范围内进行相同目标的检测，找到目标后重新初始化目标跟踪框，不断重复进行上述操作，形成对目标的跨全景持续跟踪。本发明专利技术弥补了现有针对航空器跨全景持续跟踪的空白，不需要对整幅画面进行分析，计算量小，速度快，错误率小，较好地解决了现有针对航空器的跨全景跟踪问题。

Aircraft Cross-panoramic Continuous Tracking Method Based on Location Information

The present invention relates to a method of aircraft cross-panoramic continuous tracking based on positioning information. The image coordinates used to determine the first target tracking frame are converted into longitude and latitude coordinates, then longitude and latitude coordinates are converted into image coordinates in panoramic 2, and the corresponding areas of the first target tracking frame in panoramic 2 are converted to four. A panoramic two-track detection area slightly larger than the first target tracking frame is formed. The same target is detected in the panoramic two-track detection area. After finding the target, the target tracking frame is re-initialized, and the above operations are repeated repeatedly to form a continuous cross-panoramic tracking of the target. The invention makes up for the blank of the existing cross-panoramic continuous tracking for aircraft, does not need to analyze the whole picture, has small calculation amount, fast speed and small error rate, and better solves the existing cross-panoramic tracking problem for aircraft.

【技术实现步骤摘要】
基于定位信息的航空器跨全景持续跟踪方法
本专利技术涉及一种基于定位信息的航空器跨全景持续跟踪方法。
技术介绍
目前对于基于视频分析的跨镜头目标跟踪在
使用的是目标重识别技术(ObjectRe-identification)，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定目标的技术，广泛被认为是一个图像检索的子问题。即，给定一个含有监控目标的图像，跨设备检索含有该目标的图像，并在检索到的目标图像中重新定位监控目标。由于场景多、需求大，以及特征提取相对容易，目前目标重识别主要的研究和应用领域是行人重识别，行人重识别主要的方法有基于表征学习的行人重识别方法、基于度量学习的行人重识别方法、基于局部特征的行人重识别方法、基于视频序列的行人重识别方法、基于GAN造图的行人重识别方法[1]-[28]。上面介绍的这几种行人重识别都是基于特征的重新识别，即通过对比跨设备间两个目标之间的特征，并对比这些特征之间的相似度来确定是否是同一个目标。这种基于特征的行人重识别方法有比较大的局限性。例如基于表征学习的行人重识别方法容易在数据集上过拟合，并且当训练样本增加到一定程度的时候会显得比较乏力；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于定位信息的航空器跨全景持续跟踪方法，以已知的全景一的目标跟踪框作为第一目标跟踪框，依据图像坐标与经纬度坐标的映射关系将用于确定第一目标跟踪框的图像坐标转换为经纬度坐标，形成用于确定第一目标跟踪框的经纬度坐标，依据经纬度坐标与图像坐标的映射关系将用于确定第一目标跟踪框的经纬度坐标转换为全景二中的图像坐标，形成全景二中用于确定第一目标跟踪框的图像坐标，由此确定第一目标跟踪框在全景二中的对应区域，将第一目标跟踪框在全景二中的对应区域向四周扩展，形成略大于第一目标跟踪框的全景二跟踪检测区域，在全景二跟踪检测区域范围内进行相同目标的目标图像识别，找到目标，并据此重新初始化目标跟踪框，作为全景...

【技术特征摘要】
1.一种基于定位信息的航空器跨全景持续跟踪方法，以已知的全景一的目标跟踪框作为第一目标跟踪框，依据图像坐标与经纬度坐标的映射关系将用于确定第一目标跟踪框的图像坐标转换为经纬度坐标，形成用于确定第一目标跟踪框的经纬度坐标，依据经纬度坐标与图像坐标的映射关系将用于确定第一目标跟踪框的经纬度坐标转换为全景二中的图像坐标，形成全景二中用于确定第一目标跟踪框的图像坐标，由此确定第一目标跟踪框在全景二中的对应区域，将第一目标跟踪框在全景二中的对应区域向四周扩展，形成略大于第一目标跟踪框的全景二跟踪检测区域，在全景二跟踪检测区域范围内进行相同目标的目标图像识别，找到目标，并据此重新初始化目标跟踪框，作为全景二的目标跟踪框。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于事先对监视区域内的最远处航空器和最近处航空器在全景画面上的大小进行标定，确定出最远处航空器和最近处航空器在全景画面中所占的像素大小，并各方向上适当增加一定的余量，利用航空器在全景画面中所占的像素大小与航空器位置远近之间的关系，通过差值的方法确定位于中间区域的航空器在全景画面中所占的像素大小，以此作为相应区域的全景二跟踪检测区域的大小。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于利用目标的图像特征进行全景二跟踪检测区域的目标图像识别。4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于采用YOLO算法进行全景二跟踪检测区域的目标图像识别，以YOLO算法计算获得的目标边界框对目标跟踪框进行更新，作为全景二的目标跟踪框。5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于采用下列方式建立起始的目标跟踪...

【专利技术属性】
技术研发人员：栗向滨，林姝含，郑文涛，
申请(专利权)人：北京天睿空间科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11