[發明專利]基于混合特征的空中加油錐套目標檢測方法

有效

• 申請號: 201310687677.2
• 申請日: 2013-12-16
• 公開（公告）號: CN103617428A
• 公開（公告）日: 2014-03-05
• 發明（設計）人: 王欣剛;白明然;尹英杰;徐德;康濤;王華陽
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/66
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明屬于計算機視覺及機器學習領域，具體是使用計算機視覺中的圖像特征提取方法，利用機器學習中特征篩選及構建分類器的方法，對圖像中的空中加油錐套進行目標檢測。

背景技術

軟管-浮錨（Probe&Drogue）式空中加油系統由加油機、輸油軟管、錐套（浮錨）、受油管構成。隨著空中加油精確控制及無人機空中加油的推進，產生了使用計算機視覺方法對空中加油錐套進行檢測、跟蹤、測量的需求。

通過圖像處理、小波濾波器等方法，獲取能代表目標的特征；選擇具有代表性的特征子集；使用正負樣本特征子集通過訓練分類器；上述步驟已經組成了較為成熟的實時目標檢測流程。然而，此目標檢測流程卻難以應用在空中加油錐套目標檢測問題中。

空中加油錐套的檢測具有如下兩個特點：一、不同場景中檢測目標變化較大；二、對于檢測結果的精度要求很高。由此，本發明設計了兩套分類器，通過分類器組合的方法，既保證了檢測結果的精度，又能適應目標外觀的變化，且具有較高的執行效率。

發明內容

為了解決現有技術中，使用單一分類器難以描述不同光照、不同角度下的錐套目標的問題，本發明采用多分類器組合技術，利用灰度、邊緣等混合特征，分別對空中加油錐套的中心油管、外圍傘套分別訓練各自的分類器，再進行組合。

本發明提出的一種基于混合特征的空中加油錐套目標檢測方法包括以下步驟：

步驟S1，將手工標定的空中加油管錐套的正樣本集S_P0={p_p0’,p_p1’,…,p_psp’}，及累積生成的背景負樣本集S_N0={p_n0’,p_n1’,…,p_nsn’}進行歸一化，得到分辨率為w×h的灰度圖片集合S_P和S_n；

步驟S2：提取所述灰度圖片集合S_P和S_n中圖像的特征向量，得到用于訓練的特征向量集合，進而訓練得到能夠識別空中加油錐套中心油管的第一分類器C₁；

步驟S3：提取所述灰度圖片集合S_P和S_n中每幅圖像外圍傘套區域的邊緣特征信息，利用邊緣特征信息的統計信息，訓練得到能夠識別空中加油錐套外圍傘套的第二分類器C₂；

步驟S4：線性組合所述第一分類器C₁和第二分類器C₂，生成目標檢測分類器，利用所述目標檢測分類器對空中加油錐套目標進行檢測。

本發明利用組合的目標檢測分類器，可配合目標檢測框架，準確、快速、魯棒地檢測空中加油錐套目標。

附圖說明

圖1為本發明基于混合特征的空中加油錐套目標檢測方法的流程圖；

圖2為本發明第一分類器的訓練流程圖；

圖3為本發明第二分類器的訓練流程圖；

圖4為空中加油錐套的結構示意圖，及在不同光照條件下采集的錐套圖像；

圖5為本發明使用不同方向的Gabor小波提取圖像邊緣特征信息的示例圖；

圖6為本發明對外圍傘套區域的劃分方法示意圖，以及不同區域對應的類Haar小波模板。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，并參照附圖，對本發明進一步詳細說明。

圖1為本發明基于混合特征的空中加油錐套目標檢測方法的流程圖，圖4為空中加油錐套的結構示意圖，及在不同光照條件下采集的錐套圖像，如圖1和圖4所示，所述基于混合特征的空中加油錐套目標檢測方法包括以下步驟：

步驟S1：將手工標定的空中加油管錐套的正樣本集S_P0={p_p0’,p_p1’,…,p_psp’}，及累積生成的背景負樣本集S_N0={p_n0’,p_n1’,…,p_nsn’}進行歸一化，得到分辨率為w×h的灰度圖片集合S_P和S_n；