小型无人直升机视觉跟踪与识别系统实现

发布时间：2017-07-30 11:17

  本文关键词：小型无人直升机视觉跟踪与识别系统实现

  更多相关文章： 小型无人直升机 视觉跟踪 目标识别 特征提取

【摘要】：小型无人直升机在民用、工业和军事领域受到普遍关注,而机载视觉技术为无人机顺利执行上述任务提供了必要条件。本文为无人机能够搜索海上舰船并完成安全着舰,设计了小型无人直升机视觉跟踪与识别系统,阐述了数字图像处理的基本原理以及舰船与着舰标志的识别算法,并完成了系统硬件测试平台的搭建,为无人机跟踪识别目标提供了条件支持。对于目标识别问题:首先,分析了基于视觉的无人机跟踪目标的原理,并且简要介绍了多种数字图像预处理以及描述目标特征的方法,其中包括灰度化、二值化和形态学处理的图像预处理方法,以及对颜色、形状和纹理等特征的概述;其次,重点研究了边缘检测与主动轮廓模型的轮廓提取算法,并将两种算法综合应用,以提取到最接近真实目标的舰船轮廓,然后根据提取到的目标形状特征完成对舰船的识别及其尾部的定位;最后,为了提取着舰标志的特征点坐标,对角点检测与匹配算法进行研究,同时根据着舰标志在图像中所在的位置,求解出云台摄像机需要调整的位移与速度,使目标保持在镜头中心范围内,从而完成无人机对着舰标志的跟踪过程。此外,本文还论述了无人机视觉系统硬件的选型与搭建,以及跟踪识别目标的流程,并在此实验平台上进行了仿真实验。根据仿真实验结果,本文的算法是准确可行的,实现了机载视觉系统对目标进行跟踪识别的过程。
【关键词】：小型无人直升机 视觉跟踪 目标识别 特征提取
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V279;TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景及意义10-11
• 1.2 小型无人直升机视觉系统研究概况与应用11-12
• 1.3 目标跟踪与识别技术及其研究现状12-14
• 1.4 本文研究的主要内容14-16
• 1.4.1 研究内容14
• 1.4.2 文章结构14-16
• 第2章 无人机图像跟踪技术研究16-31
• 2.1 数字图像预处理16-24
• 2.1.1 数字图像的灰度化17-19
• 2.1.2 灰度直方图19-20
• 2.1.3 数字图像的二值化20-22
• 2.1.4 形态图像处理22-24
• 2.2 目标的检测与跟踪24-25
• 2.3 无人机视觉平台的设计与搭建25-30
• 2.3.1 无人机视觉系统硬件平台的搭建26
• 2.3.2 无人机视觉系统总体结构26
• 2.3.3 CCD图像传感器与图像采集26-28
• 2.3.4 无人机参数及PC104参数介绍28-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 舰船的检测与识别31-51
• 3.1 目标轮廓提取算法研究31-37
• 3.1.1 图像边缘检测31-33
• 3.1.2 主动轮廓模型33-36
• 3.1.3 Sobel算子与Snake模型结合的轮廓提取36-37
• 3.2 算法的实现与结果分析37-41
• 3.3 舰船的识别41-46
• 3.3.1 形状特征的提取42-44
• 3.3.2 基于形状特征匹配的舰船识别方法44-45
• 3.3.3 特征数据的整理与分析45-46
• 3.4 舰船尾部甲板识别46-49
• 3.4.1 形状的识别与分类算法47-48
• 3.4.2 舰船头部与尾部的定位48-49
• 3.5 本章小结49-51
• 第4章 着舰标志特征点提取与跟踪51-68
• 4.1 着舰标志的设计51-52
• 4.2 着舰标志的角点检测52-56
• 4.2.1 Harris检测算子52-54
• 4.2.2 角点坐标的提取54-56
• 4.3 角点匹配的算法研究56-59
• 4.3.1 NCC匹配算法56-57
• 4.3.2 RANSAC匹配算法57-59
• 4.4 算法的实现与结果分析59-63
• 4.5 着舰标志的跟踪63-67
• 4.5.1 坐标系的建立63-64
• 4.5.2 跟踪目标的位置估计64-66
• 4.5.3 云台摄像机跟踪控制66-67
• 4.6 本章小结67-68
• 结论68-69
• 参考文献69-74
• 致谢74

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张国亮;谢宗武;蒋再男;王捷;刘宏;;模糊化多视觉信息融合的视觉跟踪策略[J];西安交通大学学报;2009年08期

2 许鹏,王平江,陈吉红;线结构激光仿型测量中的视觉跟踪算法[J];计量技术;2000年04期

3 许鹏,陈吉红,王平江;线结构激光仿型测量中的视觉跟踪算法[J];机械与电子;2000年01期

4 田军;魏振华;;视觉跟踪新算法[J];中国电力教育;2008年S1期

5 钟丽;靳智;梁山;;控制河段智能视觉跟踪控制系统设计[J];交通科技;2013年04期

6 王国栋，国澄明，吴仁育，乌日图，李晓琦;机器人焊接视觉跟踪[J];天津大学学报;1995年01期

7 杨戈;刘宏;;面向人体运动视觉跟踪的多线索融合算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2009年10期

8 钱夔;宋爱国;熊鹏文;;基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法[J];南京信息工程大学学报(自然科学版);2011年05期

9 夏瑜;吴小俊;;基于新颖相似度的视觉跟踪算法[J];南京师范大学学报(工程技术版);2008年04期

10 肖增文;杨小兰;邹景超;刘极峰;;城轨门弧焊视觉跟踪图像采集处理方法与试验[J];制造业自动化;2008年05期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 吕玉生;赵杰煜;;具有视觉跟踪的中英文语音动画系统[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

2 李善青;贾云得;柳阳;;一种用于穿戴计算的指示手势视觉跟踪方法[A];第三届和谐人机环境联合学术会议（HHME2007）论文集[C];2007年

中国博士学位论文全文数据库 前9条

1 王法胜;复杂场景下的单目标视觉跟踪算法研究[D];大连海事大学;2014年

2 徐萧萧;基于特征学习与特征联想的视觉跟踪算法研究[D];中国科学技术大学;2010年

3 王其聪;复杂观测条件下的基于粒子滤波的视觉跟踪[D];浙江大学;2007年

4 夏瑜;视觉跟踪新方法及其应用研究[D];江南大学;2013年

5 王芳林;稳健视觉跟踪算法中的关键问题研究[D];上海交通大学;2009年

6 温静;基于张量子空间学习的视觉跟踪方法研究[D];西安电子科技大学;2010年

7 苏洁;光照变化下的视觉跟踪算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

8 王栋;基于线性表示模型的在线视觉跟踪算法研究[D];大连理工大学;2013年

9 代江华;粒子滤波架构下视觉目标跟踪相关技术研究[D];华中科技大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 郭标;焊缝视觉跟踪系统设计[D];西南交通大学;2015年

2 张瑞;基于贝叶斯估计的视觉跟踪算法研究[D];福建师范大学;2015年

3 祝宝龙;基于视觉跟踪技术的眼控鼠标研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

4 刘养彪;运动模糊下的视觉跟踪算法研究[D];北京理工大学;2015年

5 向秀娟;基于视觉跟踪的移动机器人定位研究[D];新疆大学;2015年

6 张劲;基于在线隐变量支持向量机的尺度自适应视觉跟踪[D];西安电子科技大学;2014年

7 范曲;复杂场景下运动目标的视觉跟踪方法研究[D];重庆大学;2015年

8 孟凡帅;面向物料输送过程状态监控与故障报警的视觉跟踪技术的研究[D];河北工业大学;2015年

9 张欣;基于粒子滤波的视觉跟踪算法的FPGA实现[D];北京理工大学;2016年

10 黄梁华;基于张量表达的视觉跟踪算法研究[D];北京理工大学;2016年

，

本文编号：593963