[發明專利]一種基于雙目視覺的載機目標跟蹤方法在審
| 申請號： | 201711123360.0 | 申請日： | 2017-11-14 |
| 公開（公告）號： | CN107958461A | 公開（公告）日： | 2018-04-24 |
| 發明（設計）人： | 張原;王軍 | 申請（專利權）人： | 中國航空工業集團公司西安飛機設計研究所 |
| 主分類號： | G06T7/246 | 分類號： | G06T7/246;G06T7/55 |
| 代理公司： | 北京航信高科知識產權代理事務所(普通合伙)11526 | 代理人： | 高原 |
| 地址： | 710089 陜*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 雙目 視覺 目標 跟蹤 方法 | ||
1.一種基于雙目視覺的載機目標跟蹤方法，其特征在于，所述基于雙目視覺的載機目標跟蹤方法包括如下步驟：
步驟1：在載機平臺的最大寬度處布置雙目光學系統，調整焦距，保證目標在雙目光學系統的交疊范圍內，所述雙目光學系統包括兩路采集圖像，兩路采集圖像分別設置為L1,L2；
步驟2：通過SIFT方法對兩路采集的圖像進行匹配，并對匹配結構進行篩選，獲取篩選后的特征點，通過特征點計算兩路圖像的視差；將視差換算成深度信息；將獲得的深度信息添加至原圖像中的一個，從而獲得帶有深度信息的光學圖像；
步驟5：訓練CNN網絡；
步驟6：用訓練后的CNN網絡對帶有深度信息的光學圖像進行識別，從而獲得目標的識別結果。
2.如權利要求1所述的基于雙目視覺的載機目標跟蹤方法，其特征在于，所述步驟2包括：
步驟21：對所述L1,L2進行SIFT匹配，獲取目標的特征點，得到特征點集合S；
步驟22：對S進行處理，根據S中特征點之間的相對位置關系計算其分布向量V＝[k，d]，其中k為兩圖特征點連線的斜率，d為特征點連線的距離，根據識別的精度要求選定特征點的最大密度區域，拋棄不在該區域內的特征點，形成新的特征點集合Sni；
步驟23：對新特征點集Sni進行聚類，根據識別精度聚類數選擇C，得到C個聚類；
步驟24：計算每個聚類的聚類中心，在本聚類的特征點中，計算歐式距離得到與聚類中心距離最小的特征點作為本聚類的中心，并計算兩幅圖像中該點之間的橫向視差及縱向視差；
步驟25：對通過步驟24中得到的橫向視差及縱向視差對每個特征區域進行深度距離恢復，計算公式如下：
X/U＝Y/V＝L/F
其中：X為目標與觀測平臺之間橫向距離；Y為目標與觀測平臺之間橫縱向距離；L為目標與觀測平臺之間平行于光軸距離，f為當前相機焦距；
步驟26：將得到的深度信息歸一化，按特征區域分布組成與原圖像規模一致的矩陣，與所述步驟24中得到的灰度圖像點乘，得到包含深度信息的光學圖像。
3.如權利要求2所述的基于雙目視覺的載機目標跟蹤方法，其特征在于，所述步驟6具體為：
通過公式：
進行識別，其中，δ為預設已知值，當結果大于δ時，認為采集圖像中包含待識別目標；Ri為CNN對特征區域的識別結果，Si為特征區域的面積。
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