資料介紹
無人機(jī)技術(shù)隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展也日漸成熟,它參與了民用領(lǐng)域中的諸多行業(yè),具備高效率、低成本、大產(chǎn)出等優(yōu)勢。與此同時(shí),無人機(jī)對空域的安全也造成了嚴(yán)重的威脅,所以各國也開始研發(fā)各自的反無人機(jī)系統(tǒng)。將紅外成像技術(shù)應(yīng)用到反無人機(jī)系統(tǒng)中,不僅具有抗干擾、隱蔽性好和適應(yīng)天候能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),而且價(jià)格和維護(hù)成本也相對低廉。紅外反無人機(jī)系統(tǒng)也存在著許多難點(diǎn)問題,如何盡早的發(fā)現(xiàn)無人機(jī),如何更快的跟蹤無人機(jī)就是其中的難點(diǎn)問題。這便需要我們來盡可能的加強(qiáng)無人機(jī)的檢測距離。因?yàn)榫嚯x的原因,無人機(jī)目標(biāo)在圖像中的表現(xiàn)形式非常小,再加上外部的噪聲和背景雜波的影響,這對我們能否順利檢測到無人機(jī)以及跟蹤無人機(jī)造成--定的困難。怎樣才能實(shí)現(xiàn)對無人機(jī)快速準(zhǔn)確的檢測和跟蹤,這是很重要的一項(xiàng)研究。本文就是對無人機(jī)檢測和跟蹤中所用到的技術(shù)進(jìn)行研究,接下來介紹本文的有關(guān)研究內(nèi)容。
對于圖像的預(yù)處理,本文研究了無人機(jī)的結(jié)構(gòu)組成及紅外成像特性。對實(shí)測的紅外無人機(jī)圖像進(jìn)行了分析,通過實(shí)驗(yàn)分析得到一種較為實(shí)用的預(yù)處理方法;在紅外無人機(jī)目標(biāo)檢測方面,本文分別對DBT和TBD兩類算法進(jìn)行了研究,并在易于工程上實(shí)現(xiàn)的DBT算法中提出了一種基于動態(tài)閾值的CFAR多幀關(guān)聯(lián)檢測方法,該方法能夠有效地提高單幀圖像目標(biāo)檢測率和降低虛警率;在紅外無人機(jī)目標(biāo)跟蹤方面,本文將基于隨機(jī)有限集的伯努利濾波算法應(yīng)用到紅外無人機(jī)目標(biāo)跟蹤,通過實(shí)驗(yàn)證明標(biāo)記多伯努利算法能夠穩(wěn)定跟蹤多個(gè)指定的目標(biāo),并且能夠通過標(biāo)簽將各個(gè)目標(biāo)很好地區(qū)分;在無人機(jī)群目標(biāo)跟蹤方面,本文采用基于聚類的LMB群目標(biāo)跟蹤算法,避免了直接使用LMB算法對無人機(jī)群目標(biāo)跟蹤產(chǎn)生的軌跡交叉混亂和群內(nèi)目標(biāo)個(gè)數(shù)估計(jì)誤差較大等問題,實(shí)現(xiàn)了對單群目標(biāo)中心穩(wěn)定跟蹤;最后,針對多群交叉產(chǎn)生聚類中心不穩(wěn)定的問題,本文采用了二次聚類方法,能為LMB跟蹤算法提供更可靠的群內(nèi)小中心,合并小中心軌跡后,便可得到群目標(biāo)中心軌跡。通過實(shí)驗(yàn)證明,該方法能夠解決群目標(biāo)交叉時(shí)聚類中心不穩(wěn)定導(dǎo)致目標(biāo)丟失的問題。
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