基于无人机视觉的特征融合人体检测跟踪技术研究

发布时间：2021-07-17 13:32

　　无人机的发展得益于MEMS技术的发展使控制系统愈小型化,动力系统能力的提升,还有智能手机和社交网络的兴起等。可以说无人机是时代发展的产物,也从军事领域逐渐扩展到贴近人们的生活。四旋翼无人机以其操作比较简单、起降方便、飞行平稳等优点得到广泛关注,应用范围也在不断的拓展。在四旋翼飞行平台上实现人体目标检测跟踪,具有娱乐航拍,搜索救援,巡逻侦察等应用价值。人体目标检测跟踪技术一直以来都是计算机视觉研究领域的重要课题,涵盖了图像处理和机器学习等知识。而人体形态易发生变化、衣着存在差异,还有环境复杂、光照变化、出现遮挡等因素都是研究中的难题。再加上无人机飞行平台上空间、载荷、成本、机载计算资源等控制因素都成了研究中的挑战。针对以上问题本文提出了在无人机视觉下运用融合特征对人体目标进行检测跟踪的方法,具体研究工作如下:1.首先研究了一种主流的利用局部边缘信息的HOG特征进行人体检测的方法,然后对该算法进行了改进。运用了一种带有监督性的LDA线性判别算法对提取的HOG特征进行降维处理,又提出了一种改进的快速HOG特征提取方法。2.为了解决在复杂环境中单一的HOG特征在人体检测过程中表现不足的问题,引... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

无人机实物图

图 2.3 无人机实物图2.2 机载视觉系统介绍以四旋翼无人机为平台可以搭载不同的功能模块来拓展无人机的应用，在本文用四旋翼无人机飞行平台上搭载有计算机视觉模块，来实现对人体目标的检测和

第二章 无人机视觉系统关键技术机载视觉系统主要包括图像传感器、图像采集单元、相机云台等。通过控制系统调节云台，可以改变图像传感器的角度增大图像传感器的可视范围。云台还有很好的冲效果，起到稳定图像传感器的作用，抑制四旋翼抖动对图像采集带来的影响[25]。在文中图像传感器选用的是宏景 IMX179，图像采集单元选用的是安霸相机方案。这套案具有图像采集的速度快、对色彩和曝光的控制效果较好、在光线差的环境中采集能强等优点。图像采集的效果直接影响到后期的人体检测和跟踪效果，为了采集到清晰无畸变图像，我们首先要对视觉模块进行检测和校正。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单目视觉与惯导融合的无人机位姿估计[J]. 熊敏君,卢惠民,熊丹,肖军浩,吕鸣.  计算机应用. 2017(S2)
[2]复杂背景下红外人体目标检测算法研究[J]. 马也,常青,胡谋法.  红外技术. 2017(11)
[3]无人机演变与发展研究综述[J]. 卢俊文,王倩营.  飞航导弹. 2017(11)
[4]基于KLT光流的无人机视频影像特征点跟踪算法[J]. 刘芳,吴云东,蔡国榕,陈水利.  集美大学学报(自然科学版). 2017(05)
[5]正态伽马分布的检测窗口估算与快速人体检测[J]. 陶琳,王爱菊.  计算机工程与设计. 2017(09)
[6]基于连续自适应均值漂移和立体视觉的无人机目标跟踪方法[J]. 张天翼,杨忠,韩家明,宋佳蓉,朱家远.  应用科技. 2018(02)
[7]基于无人机平台的运动目标检测与跟踪算法研究[J]. 汤轶,周鹏程,肖璇,常成,刘益麟,潘峰.  机器人技术与应用. 2017(03)
[8]基于人体特征识别和卡尔曼滤波的行人跟踪算法[J]. 万智萍.  电光与控制. 2016(11)
[9]国内外民用无人机行业发展回顾与展望[J]. 吴刚,周斌,杨连康.  经济研究导刊. 2016(12)
[10]四旋翼无人机目标跟踪系统设计[J]. 马良,穆朝絮,杨万扣,贺海鹏.  控制工程. 2015(06)

硕士论文
[1]基于HOG的多特征融合行人检测跟踪系统[D]. 夏鹏飞.南昌航空大学 2017
[2]复杂动态环境下人体检测与跟踪算法的研究与实现[D]. 李宁.武汉工程大学 2017
[3]视频中运动目标跟踪算法及其改进策略研究[D]. 吕国宏.中北大学 2016
[4]基于无人机平台的目标检测跟踪系统研究[D]. 金纯.西安电子科技大学 2015
[5]复杂环境下多无人机协同地面目标跟踪问题研究[D]. 陈智民.北京理工大学 2015
[6]基于视觉的无人机运动目标检测与跟踪[D]. 刘磊.哈尔滨工程大学 2014
[7]基于卡尔曼滤波器的无人机地面目标跟踪[D]. 李雨石.中国民航大学 2012



本文编号：3288271