收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

无人机平台运动目标检测与跟踪及其视觉辅助着陆系统研究

张恒  
【摘要】: 无人机因其特有优势而一直备受各国军事专家的青睐。特别是在最近几次局部战争中,无人机更因其赫赫战功,而成为各国军事发展的重要方向之一。论文以无人机平台对运动目标检测跟踪和无人机辅助着落导航系统为背景,研究了图像角点特征提取、像机自运动消除、复杂背景下运动目标跟踪、目标尺度方向自适应跟踪、小目标实时高精度跟踪和无人机辅助着陆系统等方面的相关算法,系统总结了作者在攻读博士学位期间所做的研究和取得的成果。论文创新点如下: (1)传统梯度算子抗噪性不好,而且在梯度方向计算准确性上存在一定误差,论文在分析Gabor小波的基础上,提出了一种新梯度算子。新算子在抗噪性和梯度方向计算的准确性上优于传统梯度算子。针对图像角点特征提取问题,本文提出一种基于Gabor梯度的角点检测算法。新算法在定位精度、噪声抑制等方面比经典算法有一定的提高。 (2)对于像机自身存在运动情况下对运动目标进行检测跟踪问题,常用的一类算法是先消除像机自身运动,然后再对目标进行检测跟踪。论文针对像机运动消除问题,提出了一种基于Gabor特征描述的像机自运动消除方法。实验结果表明,新算法可以有效地消除像机自身运动,检测出和像机存在相对运动的目标。 (3)目标在复杂背景中运动时,变化的背景会在一定程度上影响跟踪算法的稳定性和可靠性,所以应尽量抑制背景。对于目标跟踪而言,目标中和背景差异大的区域对于跟踪的有效性、稳定性贡献较大。根据以上原则,论文提出了一种目标区域差异性权值计算方法。实验结果表明,权值计算方法有效地抑制了背景,权值计算结果符合人类直观感受。在获取目标差异性权值的基础上,本文提出了一种基于目标差异性加权的最小二乘影像匹配运动目标跟踪算法。仿真实验分析和自然图像跟踪结果表明,对于复杂背景下运动目标进行跟踪,新方法比传统方法更为有效准确。论文将差异性权值与Mean Shift跟踪算法结合起来,提出了一种基于目标差异性加权的Mean Shift运动目标跟踪算法,并对算法的收敛性及收敛条件进行了讨论。实验结果表明,改进的Mean Shift算法比传统跟踪算法在目标跟踪稳定性、可靠性等方面有一定提高。 (4)对于目标跟踪问题,目标的初始特征建立或目标的描述区域是否准确是整个跟踪过程中至关重要的一环。针对该问题,本文在分析尺度空间理论的基础上,提出了一种目标最佳椭圆描述区域计算方法,该方法为准确描述目标区域特性奠定了基础。针对图像上同时存在旋转缩放变化的运动目标进行自适应跟踪问题,在分析Mean Shift跟踪算法和尺度空间理论的基础上,本文提出了一种尺度方向自适应Mean Shift跟踪算法。实验表明,新算法比现有的Mean Shift改进算法更为有效,即可以准确获得目标的位置、大小、方向信息。 (5)针对小目标实时高精度检测跟踪问题,提出一种基于正负正则化LOG算子的尺度自适应小目标实时高精度检测跟踪方法。实验证明,新方法在实时性、尺度自适应性、检测准确性以及抗噪声性上均有较好的表现。 (6)无人机安全进场着陆过程中,其引导控制尤为关键。目前GPS导航因其精度高、使用简单而普遍使用,但信号易受干扰,特别是战争时期不能获得准确的GPS信息。论文提出了一种基于摄影测量的无人机辅助着陆导航系统。实验表明,该系统可以实时高精度地获得无人机相对跑道的相对位置,同时可以实时保存无人机着陆过程图像,为事后分析提供有效数据。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 闫东升;马晓芬;朱健;;一种视频多运动目标跟踪方法研究[J];现代计算机;2011年08期
2 乔兵;李志成;胡鹏;;基于双感兴趣区域判定和速度信息融合的CamShift目标跟踪算法[J];信息与控制;2011年03期
3 冯晓敏;郭继昌;张艳;;复杂背景下感兴趣运动目标的跟踪算法[J];计算机应用;2011年09期
4 齐美彬;杨立宾;蒋建国;;自适应权值的MRF分割与跟踪方法[J];中国图象图形学报;2011年04期
5 罗秀娟;马彩文;张羽;司庆丹;;低轨道运动目标傅里叶望远镜发射器设计[J];深圳大学学报(理工版);2011年04期
6 陈曦;殷华博;;基于视觉运动目标跟踪技术分析[J];无线电工程;2011年06期
7 马晓婷;;行人跟踪技术综述[J];电脑知识与技术;2011年19期
8 金标;胡文龙;王宏琦;;基于多级跟踪队列的运动目标跟踪遮挡处理[J];光学学报;2011年08期
9 邹依峰;李峰;周荷琴;;一种基于HOG的粒子滤波行人跟踪算法[J];电子技术;2011年08期
10 万智萍;叶仕通;;交通流检测自适应带宽的均值运动多目标跟踪[J];计算机仿真;2011年06期
11 杨守建;李宏;;基于全维状态观测器的视频球体跟踪[J];电脑知识与技术;2011年22期
12 ;[J];;年期
13 ;[J];;年期
14 ;[J];;年期
15 ;[J];;年期
16 ;[J];;年期
17 ;[J];;年期
18 ;[J];;年期
19 ;[J];;年期
20 ;[J];;年期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 王景中;刘凯;;基于图像灰度特征的运动目标跟踪实现[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年
2 查宇飞;张育;毕笃彦;;一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
3 李二涛;张赟;曾虹;;基于单目视觉的彩色目标跟踪[A];浙江省电子学会2008年学术年会论文集[C];2008年
4 蔡开成;吕朝辉;李斌;吴涛;;扫雪车车载雷达运动目标检测算法[A];图像图形技术研究与应用2009——第四届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2009年
5 高晋轩;黄建军;喻建平;;基于双核DSP的视频目标检测与跟踪[A];全国第二届嵌入式技术联合学术会议论文集[C];2007年
6 李艳波;张菁;;序列图像中运动目标检测与跟踪算法研究[A];黑龙江省计算机学会2007年学术交流年会论文集[C];2007年
7 徐姗姗;李学明;;基于连通域合并的多运动目标跟踪[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
8 宋仁庭;杨卫平;杨明月;;模板匹配算法对运动目标自动锁定跟踪的研究[A];2007年光电探测与制导技术的发展与应用研讨会论文集[C];2007年
9 李忠海;王莉;崔建国;;复杂天空背景下小飞行目标检测与跟踪系统设计[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
10 齐美彬;张祺;蒋建国;孙洪艳;夏娜;;基于嵌入式主动摄像机的实时目标跟踪系统[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张恒;无人机平台运动目标检测与跟踪及其视觉辅助着陆系统研究[D];国防科学技术大学;2008年
2 牛长锋;复杂背景下视频运动目标跟踪的研究[D];北京理工大学;2010年
3 陈爱斌;基于视觉的运动目标跟踪方法研究[D];中南大学;2010年
4 李丽勤;高速摄像目标提取跟踪系统研究与应用[D];中国农业大学;2004年
5 牛君;基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究[D];山东大学;2007年
6 周昌;嵌入式智能摄像机网络关键技术研究[D];浙江大学;2007年
7 曾锐利;多信息融合的城市交通监控系统若干关键技术研究[D];天津大学;2007年
8 李智慧;基于MPM-MAP框架的运动目标分割与跟踪[D];哈尔滨工程大学;2008年
9 廖赟;基于裸手的自然人机交互关键算法研究[D];云南大学;2012年
10 明英;基于Cauchy分布的语义视频运动目标的检测与跟踪[D];武汉大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王丰年;基于视觉注意的运动目标跟踪系统[D];杭州电子科技大学;2010年
2 王津;视频监控系统中基于Kalman滤波器的目标跟踪技术研究[D];云南大学;2010年
3 杨建伟;融合MeanShift和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4 张文玲;基于特征联合和多核学习的运动目标跟踪[D];大连理工大学;2010年
5 王静;视频运动人体目标跟踪方法与性能评估[D];西安电子科技大学;2010年
6 何谷慧;基于SOPC的运动目标跟踪技术研究[D];河南科技大学;2010年
7 陈俊峰;基于DSP的运动目标跟踪和网络监控系统的研究与实现[D];合肥工业大学;2011年
8 王宾;视频序列中运动目标检测与跟踪有关问题的研究[D];西北大学;2004年
9 苑柳青;基于粒子滤波的视频运动目标跟踪方法研究[D];兰州理工大学;2011年
10 施雪梅;运动目标检测与跟踪算法研究[D];北京交通大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 邹菲 本报记者 夏洪平 特约通讯员 闫耀升;解读“雷勇现象”[N];解放军报;2010年
2 本报记者 刘菁菁;爱动打造游戏健身新方式[N];计算机世界;2010年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978