【摘 要】
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无人驾驶飞行器,一般简称为无人机,是一种由操作员通过自主操控机载工作站控制的飞行设备。目前无人机已被广泛应用于搜寻与救助、安全和监控以及军事通讯任务等领域,为人类社会生活提供了巨大便利。然而由于无人机的普及以及管控规范的不完善,也出现了一系列危害公共安全和个人隐私的安保问题。因此,反无人机技术的研究成为规范无人机操控的关键,实时准确的检测和跟踪视频中无人机目标就显得尤为重要。本文开展在微型边缘计算
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号:62071366）； 陕西省自然科学基金（编号:2020JM566）；
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无人驾驶飞行器,一般简称为无人机,是一种由操作员通过自主操控机载工作站控制的飞行设备。目前无人机已被广泛应用于搜寻与救助、安全和监控以及军事通讯任务等领域,为人类社会生活提供了巨大便利。然而由于无人机的普及以及管控规范的不完善,也出现了一系列危害公共安全和个人隐私的安保问题。因此,反无人机技术的研究成为规范无人机操控的关键,实时准确的检测和跟踪视频中无人机目标就显得尤为重要。本文开展在微型边缘计算平台上的低空无人机检测和跟踪技术的研究,具体内容如下:1)针对低空无人机目标检测问题,本文设计了一种基于SSD-Mobile Net V3网络的检测框架。为了提升模型对于低空无人机目标的检测准确性,在SSD-Mobile Net V3的基础之上,引入了一种SESAM注意力模块,强化重要空间位置与通道特征的影响;同时对Mobile Net V3网络中的激活函数进行改进,从而能够在低层网络中更有效的提取图像特征,提高模型对无人机目标的检测性能。最后在自建无人机数据集上进行实验验证,实验表明,改进后的SSD-Mobile Net V3模型相比于原始SSD-Mobile Net V3模型,虽然网络模型参数增加了3M,但是检测准确率提高了4%;相比于原始SSD模型,网络参数量大幅减少了80%,对无人机目标检测更加准确的同时,也更适合在微型边缘计算平台上进行部署。2)针对低空无人机目标跟踪问题,本文采用核相关滤波跟踪算法实现目标的跟踪。通过引入自适应区域调整解决低空无人机目标出现的尺度变换问题;通过添加遮挡判断以及融合卡尔曼滤波的方式解决低空无人机目标出现的遮挡问题。为了验证本文改进核相关滤波跟踪算法的有效性,在自建无人机视频集上进行验证。实验表明,本文改进的无人机目标跟踪算法可以有效地实现对无人机目标的跟踪。3)实现微型边缘计算系统平台的搭建与部署。通过并行方式将检测与跟踪方法部署于微型边缘计算平台NVIDIA TX2,实验表明本文算法能够在微型边缘计算平台上流畅运行,速度能达到25fps,能够实现对低空无人机目标的实时检测和跟踪,对反制无人机的实现提供一定帮助。
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