一种利用立体地标进行定位识别地面立体建筑物的方法，具体为：首先对立体建筑物地标检测识别定位，再结合飞行器的当前成像姿态参数、地标与待识别建筑物在正射投影图中的空间位置约束关系，利用透视变换解算待识别建筑物在当前帧图像中的潜在位置，以其为中心选取局部感兴趣区，获取局部感兴趣区内目标潜在区域的局部反差，在局部反差足够大时，说明目标相对背景突出，则在局部感兴趣区域内进行待识别建筑物的直接检测识别，否则该潜在位置即为最终定位结果。本发明专利技术有效解决了在待识别建筑物成像特征不显著情况下的识别定位问题，显著提高了识别精度，可靠性好，适用于飞行器前视导航定位城区复杂楼群背景中的中等高度地面立体建筑物。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动目标识别与飞行器导航制导交叉的
，具 体涉及一种动平台条件下基于立体地标定位识别地面立体建筑物的 方法。飞行器按照预定航迹导航制导时，在待识别建筑物目标不可见 或可见但成像特征不显著的情况下，选取飞行航路中特性显著的立体 建筑物地标进行识别定位，然后间接定位到待识别建筑物，此方法可 用于飞行器前视导航时，定位城区复杂楼群背景下中等高度的地面立 体建筑物。
技术介绍
无人飞行器和有人飞行器在城市地区的自主精确导航定位是一 个有广泛应用价值的挑战性难题。地面立体建筑物作为重要的人造目标，其检测识别与精确定位可 应用于飞行器导航、避撞、地图特征提取、城市规划、监督等领域。 地面立体建筑物常常处于复杂的自然背景当中，特别在城区，特定立 体建筑物处于复杂楼群之中。从光学成像角度考虑，各种地面建筑物的大小、形状各不相同，建筑物之间存在互相遮挡；另外，在不同时 相、不同气候、不同光照、不同成像高度、不同成像距离和不同成像 角度的情况下，成像器所获取的光学图像中目标建筑物呈现不同的成 像特性且复杂多变。飞行器飞行航迹的可变性、飞行器惯性导航系统 的位置偏差和目标成像特性的复杂多变，导致在复杂楼群背景中准确 定位识别地面立体建筑物的难题。飞行器导航定位到某立体建筑物的前提条件是必须能准确检测、识别该建筑物。然而在复杂楼群背景中检测识别定位立体建筑物非常 困难。金泰松，叶聪颖，李翠华等在"一种复杂场景下建筑目标识别方法"，计算机工程，Vol. 33 No. 6 March 2007中提出一种基于建筑目 标的竖直线特征寻找图像中存在建筑目标区域的方法。该方法的核心 步骤是提取竖直方向的线特征，并利用目标特征的相互关系，检测出 图像中潜在建筑物楼群区域。但是此方法的局限性在于只适用于楼群 区域的检测，而无法检测识别定位复杂楼群背景中的各地面立体建筑 物。洪志令，姜青山，董槐林等在"复杂背景下一类建筑目标的识别 及变化检测"，第十二届全国图像图形学学术会议中提出一种在复杂 背景下，正多边形建筑物进行检测识别的方法。该方法的核心在于线 特征的提取，对线进行多层次的感知组合过程。最后通过特征匹配步 骤实现建筑物检测识别。该方法的局限性主要在于只能对正多边形建 筑目标进行识别。上述文件中提到的立体建筑物检测识别方法都是采用直接检测 识别与定位目标，都需要提取实时光学成像过程中能显著表征目标建 筑物成像特性的线条特征矢量。然而在待识别地面立体建筑物相对于 其所在城市地区场景的光学成像特性不显著时，例如周边建筑物的遮 挡、成像距离较远、目标局部对比度低、光照条件变化、逆光或顺光 等，直接检测识别地面立体建筑物不可行。为了解决这一导航定位难 题，必须专利技术新的立体建筑物检测识别定位方法。
技术实现思路
本专利技术提供， 目的在于实现在动平台条件下，待识别定位的建筑物在实时光学成像过程中不可见或可见但成像特性不显著时，如目标局部对比度差、目 标相似模式多的情况下，对地面立体建筑物进行识别定位。，包括以下步骤(1) ,识别立体地标形心在实时图中的位置(UJ ;(2) 将立体地标在正射投影图中投影区域的形心作为识别点，计算识别点在实时图中的位置(z二:r/)， J^=^， i/=}; + /c/2，《为 立体地标的成像高度；(3) 将立体建筑物目标在正射投影图中投影区域的形心作为目 标点，利用识别点在实时图中的位置(;^，r/)、立体地标与立体建筑 物目标在正射投影图中的相对位置关系，计算得到目标点在实时图中的估计位置(x/,ir);(4) 在实时图内选取局部感兴趣区，局部感兴趣区的形心位置为(《A)，高度/ o/—= x ^，宽度/ <9/—x ，其中， 《- X/, i; = V -/2 ; /c和"分别为立体目标的成像高度和宽度，(5) 在局部感兴趣区内选取目标潜在区域，目标潜在区域的形心位置为(《,i;)，高度为/z;"，宽度为『/"，计算目标潜在区域的局部反差，若局部反差大于等于反差阈值，进入步骤(6)，否则确定目标可见表面形心在实时图中的位置为(《,。，结束；(6) 在周部感兴趣区内对立体目标进行直接定位识别。在本专利技术中，飞行器按照预定航迹先捕获立体地标，待捕获到该 立体地标后，再间接定位到包含待识别立体建筑物的局部感兴趣区，最后在感兴趣区域内直接检测识别定位建筑物目标。在现有公告开报 道的文献之中，未见跟本专利技术所述识别思路相同的情况。本专利技术与以 往的方法相比其最显著的两个特点在于第一，在检测识别定位策略 上，预先检测识别定位立体地标，而不是直接检测识别定位建筑物目 标，本专利技术所述的定位识别思想就体现在这里；第二，在包含待识别 立体建筑物的局部感兴趣区域内识别建筑物目标，当处理序列图像 时，在局部感兴趣内的识别是一个时间序列上的递推过程。跟以往的 在全图范围内搜索目标的方法相比，我们不仅减少了执行建筑物识别 定位任务所需的时间开销，还大大降低了建筑物识别定位的虚警率。附图说明图1为本专利技术的总体流程图2为待识别立体建筑物附近2000米X 2000米，分辨率为2.5 米的可见光正射投影图3为大地坐标系下，待识别建筑物(目标点T)与立体地标建 筑物(识别点R)的空间位置关系示意图4为飞行高度1000米，视场角一定的情况下，待识别建筑物 周边立体地标建筑物(三栋高楼)的特性视图，其中4 (a)距离4000 米俯仰角-20。 ， 4 (b)距离5000米俯仰角-18° ， 4 (c)距离'6000 米俯仰角-16。 ,4 (d)距离7000米俯仰角-14° ， 4 (e)距离8000 米俯仰角-12° ， 4 (f)距离10000米俯仰角-14° ;图5为飞行高度1000米，视场角^伊，待识别建筑物周边立体 地标建筑物(三栋高楼)的形态学背景抑制结构元素示例，其中5 (a) 距离4000米俯仰角-20。 ， 5 (b)距离5000米俯仰角-18° ， 5 (c) 距离6000米俯仰角-16° ，5 (d)距离7000米俯仰角-14° ， 5 (e) 距离8000米俯仰角-12° ， 5 (f)距离10000米俯仰角-14° ;图6为基于形态学的立体建筑物检测识别定位方法流程图； 图7为透视变换示意图，其中"为方位角，^为俯仰角，0为成 像仪纵向视场角，^为成像仪横向视场角，P为视点位置，A为视点高度；图8为地面立体建筑物参考坐标系示意图9为前视实时图成像中待识别建筑物(目标点T)与立体建筑 物地标(识别点R)的位置关系示意图10为飞行高度1000米，视场角^p，进入角"待识别建筑 物实时光学图像序列中某一帧图像，采用间接识别定位方法的处理结 果实例，其中IO (a)为原图，10 (b)为形态学结构元素，10 (c) 为形态学滤波后的结果图，10 (d)为10 (c)反色结果图，10 (e) 为10 (d)反馈分割结果图，10 (f)为原图局部感兴趣区，10 (g) 为10 (f)竖直方向线条提取结果图，10 (h)为立体地标识别结果图11为飞行高度1000米，视场角一定的情况下，待识别建筑 物的特性视图，其中11 (a)距离4000米俯仰角-14° ， 11 (b)距 离5000米俯仰角-11° ， 11 (本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种利用立体地标定位识别地面立体建筑物的方法，包括以下步骤： （１）识别立体地标形心在实时图中的位置（Ｘ↓［ｒ］，Ｙ↓［ｒ］）； （２）将立体地标在正射投影图中投影区域的形心作为识别点，计算识别点在实时图中的位置（Ｘ↓［ｒ］↑［ ｐ］，Ｙ↓［ｒ］↑［ｐ］），Ｘ↓［ｒ］↑［ｐ］＝Ｘ↓［ｒ］，Ｙ↓［ｒ］↑［ｐ］＝Ｙ↓［ｒ］＋Ｈ↓［ｒ］↑［ｍ］／２，Ｈ↓［ｒ］↑［ｍ］为立体地标的成像高度； （３）将立体建筑物目标在正射投影图中投影区域的形心作为目标点，利用识别点在实 时图中的位置（Ｘ↓［ｒ］↑［ｐ］，Ｙ↓［ｒ］↑［ｐ］）、立体地标与立体建筑物目标在正射投影图中的相对位置关系ＴＰ（ｄｘ，ｄｙ），计算得到目标点在实时图中的估计位置（Ｘ↓［ｔ］↑［ｐ］，Ｙ↓［ｔ］↑［ｐ］）； （４）在实时图内选取局部感 兴趣区，局部感兴趣区的形心位置为（Ｘ↓［ｔ］，Ｙ↓［ｔ］），高度ＲＯＩ＿Ｈ＝Ｈ↓［ｔ］↑［ｍ］×ε↓［ｈ］，宽度ＲＯＩ＿Ｗ＝Ｗ↓［ｔ］↑［ｍ］×ε↓［ｗ］其中，Ｘ↓［ｔ］＝Ｘ↓［ｔ］↑［ｐ］，Ｙ↓［ｔ］＝Ｙ↓［ｔ］↑［ｐ］－Ｈ↓［ｔ］↑［ｍ］／２；Ｈ↓［ｔ］↑［ｍ］和Ｗ↓［ｔ］↑［ｍ］分别为立体目标的成像高度和宽度，１．５≤ε↓［ｈ］，ε↓［ｗ］ ≤５； （５）在局部感兴趣区内选取目标潜在区域，目标潜在区域的形心位置为（Ｘ↓［ｔ］，Ｙ↓［ｔ］），高度为Ｈ↓［ｔ］↑［ｍ］ ，宽度为Ｗ↓［ｔ］↑［ｍ］，计算目标潜在区域的局部反差，若局部反差大于等于反差阈值，进入步骤（６），否则确定目标可见表面形心在实时图中的位置为（Ｘ↓［ｔ］，Ｙ↓［ｔ］），结束； （６）在局部感兴趣区内对立体目标进行直接定位识别。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张天序，汪小平，杨效余，敖国庆，王登位，万美君，李成，毛麟，孙思远，郑璐璐，王曼，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]
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