[發明專利]一種快速自動目標檢測方法

有效

• 申請號: 201611237582.0
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN106845364B
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 黃蜀玲;張國勇;張杰;王靜;任威;許克鵬;姜航
• 申請（專利權）人: 中國航天電子技術研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/33;G06T7/246
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 皋吉甫

1.一種快速自動目標入侵檢測方法，其特征在于，所述方法用于無人機的目標檢測，所述方法對無人機機載攝像頭獲取的原始視頻中的原始圖像進行高斯金字塔分層，以降低特征點提取的計算復雜度；然后提取圖像SIFT特征點進行圖像配準、采用金字塔的LK稀疏光流捕獲圖像中的運動信息以實現目標點運動計算、運動點聚類并剔除偽目標、最終進行目標判定實現目標檢測，

其中，所述方法包括以下步驟：

(1)原始視頻的獲取：根據無人機對監控區域的巡檢方式，設置機載攝像頭的位置，獲得原始視頻；

(2)圖像配準：將原始視頻中的原始圖像進行高斯金字塔分層，提取圖像的SIFT特征點，進行圖像配準；

(3)特征點運動計算：對經過步驟(2)圖像配準后的圖像采用LK稀疏光流計算并捕獲圖像中任意特征點的運動信息，其中，所述運動信息包括運動方向和運動速度；

(4)運動點聚類：基于步驟(3)獲得的任意特征點的運動信息，對無人機監視區域中所有特征點的運動方向和運動速度進行聚類，以獲得滿足目標入侵條件的特征點，并將滿足目標入侵條件的特征點進行保留；

(5)目標判定：經步驟(4)運動點聚類后，對保留的特征點進行分析統計，剔除偽目標特征點，確定闖入的目標，實現目標檢測，

其中，步驟(4)具體為：基于步驟(3)獲得任意特征點的運動方向和運動速度，對特征點的運動方向和運動速度進行聚類，以獲得滿足目標入侵條件的特征點，聚類計算方法具體為：

(1)計算特征點O過巡檢區域所在的外接圓切線T_l或T_r相對于特征點O與外接圓心C所在直線的夾角theta，通過以下公式求得：

其中，R為監控區域的半徑；|OC|為通過定位算法得到的目標特征點O位置相對監控區域中心C的水平距離；

(2)OL₁和OL₂所示的兩條矢量線分別代表闖入和非闖入的運動目標的運動矢量，OL₁和OL₂與OC的夾角分別為：

OL₁與OC的夾角α₁有

|α₁|＜theta

OL₂與OC的夾角α₂有

|α₂|≥theta

(3)設定運動目標的速度在OC上投影的模閾值為|V_n|，則OL₁在OC投影長度滿足條件：

|V_n|≤|OL₁|·cos(α₁)

(4)設OL₁表示目標闖入特征點矢量，則需同時滿足以下兩個條件才可判斷特征點O為闖入目標特征點：

2.根據權利要求1所述一種快速自動目標入侵檢測方法，其特征在于，步驟(1)中，所述巡檢方式包括對監控區域按照巡線進行巡檢和無人機按照定點定高懸停進行巡檢兩種方式；巡檢時，機載攝像頭光軸垂直于地面。

3.根據權利要求1所述一種快速自動目標入侵檢測方法，其特征在于，步驟(2)中，將原始圖像進行高斯金字塔分層，分層的層數至少為兩層。

4.根據權利要求1所述一種快速自動目標入侵檢測方法，其特征在于，步驟(3)中，通過將LK稀疏光流與步驟(2)中的高斯金字塔分層相結合，實現從粗到精的分層策略，將圖像分解成不同的分辨率，并將在粗尺度下得到的結果作為下一個尺度的初始值。

5.根據權利要求1所述一種快速自動目標入侵檢測方法，其特征在于，步驟(5)具體為：根據步驟(4)中對特征點的運動方向和運動速度進行聚類的結果，將滿足目標入侵條件的特征點保留，將保留的特征點進行統計分析，對視頻圖像從上到下進行遍歷，取n×n像素塊中特征點進行統計；n×n像素塊中超過一定數量的特征點即確定為闖入目標，進行闖入報警，否則為偽目標。