[發明專利]一種基于雙孔徑光電成像系統的無人機檢測與識別方法

有效

• 申請號: 201710014967.9
• 申請日: 2017-01-09
• 公開（公告）號: CN106707296B
• 公開（公告）日: 2019-03-05
• 發明（設計）人: 馬杰;劉陽;岳子涵
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G01S17/89
• 分類號: G01S17/89
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 張建偉

1.一種基于雙孔徑光電成像系統的無人機自動檢測與識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)使用雙孔徑光學成像系統，其中廣角成像系統在大范圍天區搜索疑似目標，長焦成像系統對疑似目標進行確認和跟蹤；

(2)對廣角相機采集到的圖像序列，根據圖像背景先驗知識，利用目標檢測算法實時檢測疑似目標；

(3)檢測到疑似目標后，控制長焦相機指向疑似目標進行拍攝，得到目標的高清晰度圖像序列；

(4)利用模式識別算法對長焦相機采集的目標圖像進行識別，如果判斷為無人機目標，則輸出目標位置坐標作為目標跟蹤的初始位置坐標，轉到步驟(5)，否則轉到步驟(2)；

(5)控制長焦相機對無人機目標進行追蹤，控制云臺運動，保證目標始終處于長焦相機的視場中央，跟蹤算法得到的無人機坐標可以輸出到無人機干擾系統，進行定向干擾；所述追蹤算法包括基于MeanShift的目標跟蹤算法、基于粒子濾波的目標跟蹤算法、KCF算法和光流法；

步驟(4)中提到的模式識別算法采用深度學習算法中的Faster-RCNN算法對長焦相機采集到的高清圖像序列進行識別；識別步驟如下：

(4.1)首先準備無人機訓練樣本，并對無人機的位置進行手工標記；使用Faster-RCNN算法對預先準備好的訓練樣本進行訓練，得到網絡模型參數，確定具體網絡模型；

(4.2)用所述網絡模型進行識別，將長焦相機采集到的當前幀圖像輸入所述網絡模型，得到目標的坐標tar getx和tar gety，以及各類目標可信度得分，并將無人機目標得分超過T_thres對應的目標作為無人機目標，并輸出無人機目標的坐標，T_thres為閾值，取0.5-0.9。

2.如權利要求1所述的無人機自動檢測與識別方法，其特征在于，所述雙孔徑光學成像系統由廣角成像系統和長焦成像系統組成。

3.如權利要求1所述的無人機自動檢測與識別方法，其特征在于，步驟(2)中所述圖像背景先驗知識包括天空背景區域、復雜背景區域、以及排除區域；步驟(5)中，得到無人機目標坐標后，還對目標采取干擾與管制措施。