[發(fā)明專利]一種惡劣環(huán)境中的無人機(jī)檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810057554.3
• 申請日: 2018-01-22
• 公開（公告）號: CN108446581B
• 公開（公告）日: 2022-07-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳天明;常佳佳;董安冉;趙艷霞
• 申請（專利權(quán)）人: 北京理工雷科電子信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06V20/17
• 分類號: G06V20/17;G06T7/00;G06T7/187;G06T7/194
• 代理公司: 北京理工大學(xué)專利中心 11120
• 代理人: 劉芳;仇蕾安

1.一種惡劣環(huán)境中的無人機(jī)檢測方法，其特征在于，具體過程為：

步驟1、利用相機(jī)采集惡劣環(huán)境中有無人機(jī)的視頻，處理視頻并獲得N幀圖像；

步驟2、利用步驟1中得到的所有圖像進(jìn)行背景建模，得到背景模型；

步驟3、利用步驟2中獲得的背景模型，將步驟1中得到的所有圖像進(jìn)行背景分割處理，得到去除背景模型的圖像，再通過對前后兩幅圖像的目標(biāo)之間的歐氏距離比較和置信度設(shè)定識(shí)別圖像中的無人機(jī)；

步驟3具體為：

第1步：設(shè)參數(shù)j的初始值為1；

第2步：對第j幀和第j+1幀圖像進(jìn)行灰度化處理；

第3步：利用步驟2得到的背景模型，分別對第j幀和第j+1幀圖像進(jìn)行背景分割處理，得到去除背景模型的兩幅圖像；

第4步：對第3步處理后的圖像進(jìn)行幀差處理，即用第j幀圖像減去第j+1幀圖像得到幀差圖像；

第5步：對第4步處理后的幀差圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值化圖像；

第6步：對第5步處理后的二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕和形態(tài)學(xué)膨脹；

第7步：對第6步處理后的圖像提取連通域，根據(jù)設(shè)定的尺寸閾值從圖像中剔出不符合要求的連通域；

第8步：對第7步處理后的圖像進(jìn)行連通域合并，得到1幅目標(biāo)圖；

第9步：將j的數(shù)值加1后，判斷j的數(shù)值：

若j等于N-1，則跳轉(zhuǎn)到第10步，此時(shí)已得到N-1幅目標(biāo)圖；

若j小于N-1，則跳轉(zhuǎn)到第2步；

第10步：依次兩兩比較N-1幅目標(biāo)圖，若目標(biāo)在相鄰兩幅圖像里均存在，且在兩幅圖像中的歐氏距離小于比較閾值時(shí)，可判斷兩幅圖像中的目標(biāo)為同一個(gè)目標(biāo)，否則不是同一個(gè)目標(biāo)；當(dāng)同一個(gè)目標(biāo)出現(xiàn)1次，置信度對應(yīng)加1，當(dāng)置信度為3時(shí)才判定為無人機(jī)目標(biāo)，其中置信度初始值為0。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種惡劣環(huán)境中的無人機(jī)檢測方法，其特征在于，步驟2具體為：

第1步：設(shè)參數(shù)i的初始值為1；

第2步：對第i幀和第i+1幀圖像進(jìn)行灰度化處理；

第3步：對第2步處理后的圖像進(jìn)行幀差處理，即用第i幀圖像減去第i+1幀圖像得到幀差圖像；

第4步：對第3步處理后的幀差圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值化圖像，即利用自動(dòng)分割閾值算法得到二值化閾值，將幀差圖像中灰度大于二值化閾值的像素值置為1，否則置0；

第5步：對第4步處理后的二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)腐蝕和形態(tài)學(xué)膨脹，得到1幅背景圖；

第6步：將i的數(shù)值加1后，判斷i的數(shù)值：

若i等于N-1，則跳轉(zhuǎn)到第7步，此時(shí)已得到N-1幅背景圖；

若i小于N-1，則跳轉(zhuǎn)到第2步；

第7步：計(jì)算背景圖中某一位置像素點(diǎn)在N-1幅背景圖中的像素值之和，記為該位置像素點(diǎn)的像素和值，將所述像素和值與比較閾值進(jìn)行比較，若大于比較閾值，則該像素點(diǎn)被判定為背景，否則舍棄該像素點(diǎn)，用此方法判斷背景圖中所有位置的像素點(diǎn)，最終可以獲得背景模型，其中所述比較閾值為N*0.5。