【摘 要】
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随着以微电子为核心的信息技术发展,无人飞行器高自主性的智能化需求越来越迫切,以图像匹配为主要手段的视觉导航成为当下无人飞行器长航时飞行的一大研究热点。红外图像匹配导航具有隐蔽性好、探测距离远、抗干扰能力强和可全天候作战等优势,因此,研究平面地标匹配导引的前视红外图像固定目标检测方法对无人飞行器的长航时自主导航具有重要意义。首先,描述了红外图像匹配导航应用的具体流程,并递进分析各阶段的输入输出特性和
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随着以微电子为核心的信息技术发展,无人飞行器高自主性的智能化需求越来越迫切,以图像匹配为主要手段的视觉导航成为当下无人飞行器长航时飞行的一大研究热点。红外图像匹配导航具有隐蔽性好、探测距离远、抗干扰能力强和可全天候作战等优势,因此,研究平面地标匹配导引的前视红外图像固定目标检测方法对无人飞行器的长航时自主导航具有重要意义。首先,描述了红外图像匹配导航应用的具体流程,并递进分析各阶段的输入输出特性和需求。其次,通过降低参考图的空间分辨率提高透视变换的速度,并采用Line-2D匹配算法进行单地标模板匹配,设计了最小误差和的多地标关联准则,约束匹配点的相对位置从而间接定位检测目标,同时辅以灰度互相关性匹配解决关联失败时的不稳定性。通过8组实拍目标的测试,证明该方法能够适应图像运动模糊和模板轮廓轻微形变的情况,且在16个像素的误差阈值下,机场与城区中固定目标的检测精度分别达到98%和86.5%,平均像素误差分别小于6个像素和8个像素,在主频为1.6GHz的处理器下可实现接近25FPS的实时检测。接着,在匹配定位阶段加入跟踪器并与定位结果进行连续多帧比对,交叉验证目标的正确性,剔除误检测帧,并通过在目标位置的局部区域采用无边界活动轮廓分割,获取精确的目标外接框。最后,在KCF和DSST的跟踪框架基础上,针对飞行器逼近目标的跟踪应用场景对单帧尺度变化率进行估计,修正输入KCF中的图像样本尺寸,并设计基于响应峰值的自适应学习率对样本模板和滤波器进行更新。通过包含不同大小目标的序列测试,证明了该改进方案能够提高逼近跟踪的重叠精度,且在目标姿态变化较小的情况下能够有效解决目标被遮挡时的模板污染问题。
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