航空对地观测视觉跟踪技术研究
【类型】学位论文
【作者】李红光
【摘要】视觉跟踪技术是机器视觉的重要研究方向之一,涉及视频图像处理、模式识别和人工智能等诸多领域。航空对地观测视觉跟踪技术,在战场侦察、交通监控、国土安全等方面都有重大的应用价值。由于机载平台稳定性和图像噪声等影响因素存在,设计研究适合航空侦察环境的视觉跟踪系统成为研究的重点和难点。本文对适合航空侦察环境的视觉跟踪系统整体实现方案和目标检测、目标定位等关键技术进行了研究。从充分分析航空侦察图像特点入手,提出景深一致、小目标、波动较小等假设,在此基础之上确定了采用目标多信息融合的技术路线。首先深入研究了由机体和侦察平台运动产生的全局运动信息,提出了适合航空侦察环境的全局运动估计和运动目标潜在区域检测方法,进行了PC机下的算法程序设计与实验验证。然后深入分析了潜在区域内目标的形态特征:在连续自适应均值平移(Camshift)算法的理论框架上,深化并扩展了颜色概率统计的应用,提出了高效的鲁棒多通道连续自适应均值平移(Robust Multi-Camshift)算法,经算法程序设计和大量航空视频图像测试,大大增强了系统的目标检测能力;为了增强传统图像分割算法的适应性,针对环境变化条件,提出了自适应区域和自适应阈值的图像分割算法,经过不同环境模式下的测试实验,验证了算法的目标检测与定位能力。接着对目标行为理解技术进行了探索性研究,在目标检测的基础上利用聚类最近数据关联的分析方法研究了复杂环境中多目标轨迹跟踪问题,既丰富了系统的完整性又为后续的目标情报处理工作做出了有价值的技术铺垫。最后搭建了适合航空侦察应用环境的视觉跟踪系统,设计了测试实验,通过对系统的检测率、漏检率、误检率充分地数据分析验证了系统的有效性。通过理论分析、程序设计与实验验证,本文在视觉跟踪的整体实现方案和目标检测、目标定位等关键技术方面取得了阶段性研究进展。
【学位名称】硕士
【学位授予单位】北京航空航天大学
【学位授予年度】2016
【导师姓名】李新军
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