多障碍物环境下基于无人机的移动目标监控

发布时间：2020-11-18 18:30

　　 移动目标监控是无人机系统中一个基本的功能需求。虽然已存在很多监控系统用于管理智慧城市和智能交通等,但是,如何设计一个高空环境下基于有限计算资源的移动目标在线监控系统仍是一个研究难点。此外,在监控期间,移动目标可能被诸如树木、建筑物等各种障碍物遮挡。针对以上问题,传统的移动目标监控系统存在诸多的不足,极大地限制了应用范围。而近些年随着无人机和传感器技术的发展,基于无人机的移动目标监控系统受到了越来越多的关注。本文对基于无人机的移动目标在线监控技术展开了研究,主要的研究工作有:(1)针对无人机能量受限的问题,本文设计了一种基于能量成本评估的无人机路径规划算法。该算法首先基于Voronoi图生成航迹图,然后使用风场信息计算相邻航位点的能量损耗以及与起始点的距离,最后通过评估能量成本来选择最合适的航位点确定飞行路径。(2)针对视频序列中动态背景的问题,本文设计了一种基于SURF特征点的移动目标在线检测算法。该算法首先提取图像背景中的SURF特征点,其次使用ANN算法匹配两幅图像中的背景特征点,然后通过透视变换矩阵校准相邻的两幅图像,最后应用SRI方法分割出图像中的前景移动目标。算法不依赖于目标的任何先验知识,仅基于背景的相似性,检测出视频序列中的前景目标,为后续的目标跟踪提供基础信息。实验结果表明,我们的算法在复杂环境中仍然具有较高的目标检测准确率,在线检测速率可以满足实时性。(3)针对多障碍物环境的问题,本文设计了一种基于核相关滤波模型的移动目标在线跟踪算法。该算法首先根据目标检测模块的数据与当前帧的图像信息初始化跟踪模型,然后训练出一个相关滤波器快速检测下一帧中的目标,最后基于核岭回归求解跟踪模型,并且结合检测模块的信息修正目标丢失的问题;此外,针对目标变形、运动模型未知的问题,算法融合了SURF特征和HOG特征,增强了目标跟踪的鲁棒性。最后,本文设计并初步实现了基于无人机的移动目标在线监控系统,进行了真实环境下的实验。最终实验结果表明,该系统能够满足在线系统的实时性要求,具有良好的检测和跟踪精度。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;V279
【部分图文】：

Voronoi图示意图

(a) (b) (图 3.9 多目标检测结果对比和3.9所示，我们的方法在移动目标的检测标记方面表现的比EE为 EEDMT 使用的光流法来补偿背景运动，但光流法对光照很敏传输起飞前，机载电脑需要连接到地面控制端。为了直观地观察检测务器发送数据。为了满足实时性要求和提高传输速度，我们使用于 WiFi 的质量。图 3.10 显示了无人机机载电脑和地面控制端之

ANN KCF SURF移动目标分割ROI计算 目标丢失处理图 5.1 系统架构图5.2 系统数据结构设计本节主要介绍了基于无人机的移动目标监控系统中所涉及的数据结构，包含数据结构的名称、所包含的数据项、各数据项的类型以及数据项之间的关系。本系统中所使用的数据结构均以类的方式给出，系统 UML 类图如图 5.2 所示。系统中所使用的类主要有 9 个，包括 Position 类、WayPoint 类、UAV 类、KeyPoints 类、ROI 类、TargetDetection 类、Video 类、TargetTracking 类和 Communication 类。（1）Position 类主要用于表示某点（例如无人机、航位点、关键点）的位置坐标，它的属性包括点的横坐标、纵坐标和高度信息，若点在二维平面内，则高度的值为 0。其中，它
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本文编号：2889052