一种基于视觉的无人机动态目标跟踪与定位方法 .pdfVIP

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(10)申请公布号CN103149939A

(43)申请公布日2013.06.12

(21)申请号CN201310059457.5

(22)申请日2013.02.26

(71)申请人北京航空航天大学

地址100191北京市海淀区学院路37号

(72)发明人王宏伦苏斌嫔韩静雅

(74)专利代理机构北京永创新实专利事务所

代理人姜荣丽

(51)Int.CI

G05D1/12

G06T7/20

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

一种基于视觉的无人机动态目标跟

踪与定位方法

(57)摘要

本发明公开了一种基于视觉的无人

机动态目标跟踪与定位方法，属于无人机

导航领域。所述方法包括视频处理，进行

动态目标的检测和图像跟踪；云台伺服控

制；建立影像中目标与现实环境中目标的

对应关系，进一步测量摄像机与动态目标

之间的距离，完成动态目标的精确定位；

无人机飞控系统进行自主跟踪地面动态目

标飞行。本发明不需要人的全程参与，可

自行完成对运动目标的检测、图像跟踪，

自动偏转光轴，使动态目标始终呈现在成

像平面中央，在获取无人机高度信息的基

础上依据建立的模型实时测量无人机与动

态目标之间的距离，从而实现对动态目标

的定位，以此作为反馈信号，形成闭环控

制，引导无人机的跟踪飞行。

法律状态

法律状态公告日法律状态信息法律状态

权利要求说明书

1.一种基于视觉的无人机动态目标跟踪与定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，视频处理，进行动态目标的检测和图像跟踪；

（1）动态目标检测：在连续两帧图像中，第一帧图像中提取特征点集，在第二帧

图像中对这些特征点进行跟踪，得到第一帧图像中特征点集的

对应特征点集，进一步去除对应特征点集中属于动态目标的特征

点；用剩余的有效特征点集对中的各特征点对的运动矢量估计全

局的运动，得到变换矩阵，从而补偿背景的运动，将动态背景下的动态目标

检测转换为静态背景下的动态目标检测，帧差补偿背景后的两帧

图像，用最小类间方差阈值法自动选取阈值产生相应的二值图像，

对二值图像进行滤波处理，接着用最小外接矩形描述该动态目标，实

现动态目标的检测；

（2）对检测出的动态目标在后续帧中采用融合基于偏移的均值向量跟踪和卡尔曼

先验预估的算法连续跟踪，首先用卡尔曼滤波预估出动态目标

在当前帧图像中的位置，然后将该位置信息传递给基于偏移的均

值向量跟踪算法，该算法在该位置附近有哪些信誉好的足球投注网站目标，判定有哪些信誉好的足球投注网站结果

是否有效，若是有效则进一步传递给卡尔曼滤波作为观测值进行下一步的预

测；

第二步，云台伺服控制，实时调整云台的俯仰偏转角度，使目标保持在图像的中央；

第三步，建立影像中目标与现实环境中目标的对应关系，进一步测量摄像机与动态

目标之间的距离，完成动态目标的精确定位；

第四步，无人机飞控系统进行自主跟踪地面动态目标飞行。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的无人机动态目标跟踪与定位方法，其特征

在于，去除对应特征点集中属于动态目标的特征点，得到有效特

征点集，有效性判定法则如式(1)所示：

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mi/msubmoElement;/momsubmiF/mimiin/mi/msub/m