[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

本發明主要屬于目標入侵檢測技術領域，具體涉及一種基于無人機影像的區域闖入的目標檢測方法。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。所述方法能夠降低無人機視頻的幀間特征點搜索范圍，克服無人機影像中的運動大位移問題，提高檢測能力；從而降低區域闖入的人工檢測強度，提高無人機的自動感知能力。

技術領域

本發明主要屬于目標入侵檢測技術領域，具體涉及一種基于無人機影像的區域闖入的目標檢測方法。

背景技術

目標檢測是將監控場景中的單幀圖像或者序列圖像的感興趣目標與背景區域分割出來，從圖像中識別和提取有意義的物體實體的操作。無人機完成各種任務的先決條件是快速準確地檢測出監控場景中的目標。當前無人機運動目標檢測算法的研究均處于針對特定問題設計特定方法的階段，對復雜多變的工作場景的自適應能力差。而且，目標檢測級別要求根據應用環境不同而有差異?？傮w來說，目標檢測的首要任務是搜索一定場景范圍，判斷目標是否存在，并將目標與背景、目標與噪聲分開，完成目標位置區域的提取。

運動目標檢測一般包括幀間差分法、背景差分法和光流法。幀間差分適用于動態變化的背景，計算量小，檢測精度不高。背景差分關鍵是對背景進行建模生成背景圖像，通過當前幀圖像與背景圖像進行差分檢測運動目標，但難點在于對背景模型建模。光流法包含場景中物體的運動場信息，合并相似的運動矢量可檢測出目標，不需要掌握目標的先驗知識。

光流計算方法可分為基于頻率能量、基于特征關聯匹配和基于微分梯度的三類方法?；陬l率能量的光流法是在傅立葉空間中通過速度調諧濾波器計算光流?；谔卣髌ヅ涞年P聯匹配方法的關鍵問題是影像特征的選取、匹配準則、窗口尺寸和搜索策略的選擇?；谖⒎痔荻鹊姆椒ㄍㄟ^序列影像中像素灰度的時空變化計算光流，這類方法中經典的計算方法是Horn-Schunck和Lucas-Kanade局域算法。對于無人機上搭載的載荷獲得的視頻影像，時域和空域上常常不滿足光流的連續性條件。特征匹配只能獲取局部區域內的特征點對應光流，無法描述無人機視頻幀整體運動位移情況，計算時間長?；谖⒎痔荻鹊姆椒ň哂姓w性，可獲得全局光流，實效性較好。兩種方法相互間具有一定的互補性，結合空間大。

發明內容

針對上述問題，本發明提供一種快速自動目標檢測方法。所述方法相比傳統的基于SIFT的圖像配準方法和基于Lucas-Kanada稠密光流計算方法，降低無人機視頻的幀間特征點搜索范圍，克服無人機影像中的運動大位移問題，提高檢測能力；從而降低區域闖入的人工檢測強度，提高無人機的自動感知能力。

本發明是通過以下技術方案實現的：

一種快速自動目標入侵檢測方法，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。

進一步地，所述方法包括以下步驟：

(1)原始視頻的獲?。焊鶕o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；