[发明专利]一种多目标反无人机方法

说明书

技术领域

本发明涉及民用无人机防御领域，特别涉及一种多目标反无人机方法。

背景技术

近年来，无人机民用领域发展迅速，无人机应用在为人们生活带来便利的同时，也带来了各种威胁。无人机若为恐怖分子或不法分子使用，会对人们日常生活、交通工具运输安全、重要基础设施安全运行造成严重威胁。现有的反制无人机方案仅针对单个无人机目标进行监控和反制，无法应对编队式或非编队式多无人机带来的威胁。无人机使用成本的降低和使用范围的普及，使得多无人机威胁变得更为普遍，而其带来的威胁相比单无人机威胁有过之而无不及。

进一步地，对于多无人机目标，如果同时采取反制措施，需要的技术成本过大，不利于在民用低空防御领域推广应用，如何从多目标中优选出威胁最大或较大的无人机实施反制是多目标无人机防御的关键。

此外，民用无人机反制又有其自身特点，在保证反制成功率的同时，需要符合相关法律要求，不能对周边设施产生连带伤害。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种基于动态图像识别的反无人机方法。本发明提供的反无人机方法图像识别过程采用动态模板，所述动态模板根据实时采集的监控图像定期更新，显著提高无人机图像识别精度。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种多目标反无人机方法，包括：

S1，获取无人机可视和/或红外监控图像；

S2，判别监控图像中的无人机数量，对无人机进行危险评级；

S3，根据危险评级对一个或多个无人机进行跟踪；

S4，根据危险评级对一个或多个无人机释放干扰信号。

进一步地，步骤S1中，同时采集无人机可视和红外图像后，进行可视、红外图像融合重构。采用红外监控摄像机对无人机禁飞区实施监控，红外监控摄像机CCD传感器采集可视图像信息，红外热成像传感器采集红外图像信息，可视图像与红外图像经过配准、融合、重构后的新图像用于无人机识别和跟踪。

作为一种优选的方案，可视、红外图像融合重构采用基于小波变换的图像融合算法。

作为可选的实施方案，可视、红外图像融合重构还可以采用像素灰度值选大算法、像素灰度值选小算法、加权平均融合算法或拉普拉斯图像金字塔分解融合算法。

进一步地，监控图像中的无人机多目标分割基于目标在图像中的欧式距离。

进一步地，步骤S2中，判别监控图像中的无人机数量包括：

S2a，图像背景去噪，并进行二值化处理。

具体地，计算背景图像的背景阈值滤掉背景噪声，利用中值滤波或邻域平均滤波消除背景噪声，对去噪后的图像进行二值处理，处理后的图像记为p(i,j)。

S2b，采用二值腐蚀算法搜索去噪图像中的候选目标。

具体地，p(i,j)是二值图像，设t(x,y)是二值腐蚀后的图像，H是结构元素，作为搜索模板。在某像素邻域，用结构元素与其覆盖的二值图像做逻辑与运算，如果结果都为1，则t(x,y)图像中该像素为1，否则为0，如此遍历二值图像p(i,j)，得到二值腐蚀后的图像t(x,y)。

S2c，若图像中存在多个目标，设定距离分割阈值，图像中任意两个候选目标距离超过所述分割阈值，则判定为两个无人机。

具体地，如果原p(i,j)二值图像在结构元素覆盖的某区域腐蚀运算结果t(x,y)均为1，即：对于任意(x，y)，0≤x≤L，0≤y≤W，t(x,y)＝1。其中，L、W为结构元素H的图像尺寸。若满足上述条件，记为1个候选目标。对于二值图像t(x,y)中存在的2个以上所述候选目标，设定距离分割阈值S，若每2个所述候选目标间的欧式距离小于等于所述分割阈值S，则判定为同一无人机目标；若每2个所述候选目标间的欧式距离大于所述分割阈值S，则判定为两个无人机目标。

进一步地，如果图像中存在多个无人机目标，需要对所述多个无人机目标进行危险评级，以便在跟踪设备和干扰设备有限的条件下优选选择跟踪目标或干扰目标。