基于霍夫森林框架的四旋翼无人机检测技术研究

发布时间：2024-01-22 08:08

　　近年来随着无人机技术的飞速发展,因无人机使用不当造成的社会危害也越来越大,检测无人机变得十分重要。由于常用的反无人机系统多针对特定的军事领域,具有价格昂贵、体积巨大等缺点,因此,本文设计了一套低成本的基于霍夫森林框架的四旋翼无人机检测技术。针对传统霍夫森林算法的缺点,本文分别给出了对应的改进方法,从减少霍夫投票时背景投票的干扰、全局检测耗时、目标-模板尺度不匹配、特征提取及优化、霍夫图像中的目标中心检测等方面进行了研究。本文的主要工作如下:(1)针对传统霍夫森林算法采用全图多尺度检测导致的背景投票干扰、全局检测耗时、目标-模板尺度不匹配的问题,本文采取先提取无人机感兴趣区域的方式,采用了一种基于形态学梯度和轮廓包围框限制的算法来提取无人机感兴趣区域,再将提取出的感兴趣区域的尺度直接调整到训练模板的大小(64×64像素)后送入霍夫森林进行单尺度检测,最后根据在霍夫图像中检测的目标中心块对感兴趣区域的包围框进行二次筛选。此方式解决了传统霍夫森林采用多尺度尝试导致的检测耗时、尺度遗漏及包围框估计不准确的问题,并且能检测出成像尺寸较小的目标。实验证明本文的算法使无人机的检测速度相比于原始霍夫森...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

本文编号：3882503