[发明专利]一种基于机器视觉的无人机自动检测与跟踪方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的无人机自动检测与跟踪方法，其特征在于，步骤包括：

S1.图像采集：实时采集被监控区域的图像数据；

S2.静态背景状态目标检测：获取静止背景状态的图像数据，提取前景图中的所有连通区域块，根据提取的所有所述连通区域块建立运动目标的轨迹模型以对目标建立航迹跟踪，得到无人机目标位置，并根据得到的所述无人机目标位置确定图像中所需检测的局部检测区域；

S3.动态背景状态目标跟踪：获取动态背景图像数据中所述局部检测区域的图像数据进行目标检测，并根据检测结果更新所述局部检测区域以跟踪无人机目标；

所述步骤S3的具体步骤为：

S31.根据所述步骤S2确定的无人机目标位置调整图像采集设备的方向后，将所述步骤S2确定的所述局部检测区域作为当前局部检测区域，转入执行步骤S32；

S32.获取一帧图像数据，取获取的图像中当前局部检测区域内对应的图像数据进行目标检测，确定得到无人机目标；

S33.根据所述步骤S32得到的无人机目标的位置更新所述局部检测区域，将更新后所述局部检测区域作为当前局部检测区域，并根据所述步骤S32得到的无人机目标位置与图像中心位置之间的偏差值调整图像采集设备的采集方向，返回执行步骤S32，直至完成跟踪控制。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机自动检测与跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2中建立运动目标的轨迹模型的具体步骤为：建立运动目标的航迹管理模块，通过所述航迹管理模块循环遍历每帧图像数据的所述连通区域块，将每个所述连通区域块添加至所属的轨迹，并在判断到目标连通区域相比于所属的轨迹为超时状态时将当前所属轨迹删除，直至存在元素个数达到指定阈值的目标轨迹，由目标轨迹建立得到运动目标的轨迹模型。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的无人机自动检测与跟踪方法，其特征在于，所述超时状态的判断步骤为：将目标连通区域与所属轨迹中最新连通区域的时间进行比较，如果比较结果超过预设阈值，则判定为处于超时状态，将当前所属轨迹删除。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的无人机自动检测与跟踪方法，其特征在于，所述航迹管理模块的具体执行步骤为：

S21.定义轨迹集合并初始化为空；

S22.循环遍历每帧产生的所述连通区域块；

S23.判断当前轨迹集合是否为空，如果是则为当前连通区域块Bi创建对应的轨迹Ti，并加入到所述轨迹集合中；否则分别计算当前连通区域块Bi与所述轨迹集合中各轨迹之间的距离，若存在当前连通区域块Bi与目标轨迹Ti之间的距离在指定范围内，则将当前连通区域块Bi添加到目标轨迹Ti中，转入执行步骤S24，否则为当前连通区域块Bi新建一条轨迹Tj，转入执行步骤S24；

S24.对当前连通区域块Bi进行超时判断，将当前连通区域块Bi与所属目标轨迹T中最新连通区域块Bi’的时间进行比较，如果超过了设定的阈值，将所属目标轨迹T从所述轨迹集合中删除，否则转入执行步骤S25；

S25.判断当前连通区域块Bi对应的所属目标轨迹T中元素个数是否累计达到指定阈值，如果是，则判定所属目标轨迹T为有效的目标轨迹，由目标轨迹检测得到无人机目标，得到所述无人机目标位置；否则，返回执行步骤S22。

5.根据权利要求1～4中任意一项所述的基于机器视觉的无人机自动检测与跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2得到无人机目标位置后，还包括根据所述无人机目标位置调整图像采集设备的采集方向以跟踪无人机的步骤，具体步骤为：根据所述无人机目标位置确定当前无人机目标的中心，并计算所述无人机目标的中心相比于图像中心的偏移方向，按照计算得到的所述偏移方向 控制所述图像采集设备调整采集方向。

6.根据权利要求1～4中任意一项所述的基于机器视觉的无人机自动检测与跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2中具体以所述无人机目标位置为中心、指定范围内区域作为所述局部检测区域。