[发明专利]一种用于察打系统的目标自动跟踪方法

说明书

本发明提供一种用于察打系统的目标自动跟踪方法，包括如下步骤：采集视频数据；从视频数据中标定目标从待处理数据中截取第一帧图像作为基准图像，检测基准图像中的目标以及目标的类型，并在目标周围生成目标的包围框作为待跟踪目标框R；同时提取出目标模板和背景模板，将目标样本作为正样本，将背景模板作为负样本，通过循环位移得到多个测试样本，测试各个测试样本的响应，从负样本中筛选出预测目标位置的样本。本发明所述的用于察打系统的目标自动跟踪方法通过可见光设备进行数据采集，使用尺度自适应的核相关滤波方法对地面目标进行跟踪，并将跟踪结果视频压缩传输给打击系统。

技术领域

本发明属于领域，具体涉及一种用于察打系统的目标自动跟踪方法。

背景技术

特种作战与反恐维稳行动的目标特性复杂，既有地面、简易工事、城市楼宇、山地山洞等静止目标，又有行人、车辆等运动目标。由于无人机飞行速度快、距离目标比较远且机动性高，因此对于无人机载光电设备所采集的图像信息进行目标跟踪具有较高的难度。由于无人机在高空运动距离地面目标较远，并且存在自身机体震动以及外界风力干扰的作用，导致所采集到的地面图像不稳定，地面背景和目标尺度会发生较大的变化。如何实现在复杂环境下对典型目标进行可靠的识别、锁定与跟踪是实现智能化的关键。

一般应用场景下的目标识别与跟踪技术因为深度学习的引入得到了快速发展，但技术工程利用率低，多数技术还未能实现有效应用于各大工业领域。加拿大Draganflyer公司研发的X6六旋翼警用版无人侦察机，集成了CCD照相机，所采集图像通过无线链路传输给警务人员；中国华科尔研制的FE15消防灭火无人机系统装载的摄像头只起辅助操作人员观察的作用，不具备智能察打能力。“无人机+导弹”是未来智能化，信息化，小型化，低成本化、精确化的战争趋势。察打一体作战系统是“无人机+导弹”的一种实现形式。精准的目标识别与跟踪技术犹如察打一体作战系统的“眼睛”，是准确打击目标的先决条件。本发明提出一种用于察打一体低空作战系统的目标自动跟踪方法，在复杂环境下对典型目标进行可靠的识别与跟踪，实现了察打一体系统对目标的稳瞄与跟踪。

鉴于此，目前亟待提出一种用于察打系统的目标自动跟踪方法，以解决复杂环境下对典型目标进行可靠的识别与跟踪。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题是提供一种用于察打系统的目标自动跟踪方法，以解决复杂环境下对典型目标进行可靠的识别与跟踪。

本发明的上述技术目的通过以下技术方案实现：

一种用于察打系统的目标自动跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、无人机搭载系统飞至目标上空，录制目标所在区域的视频数据；然后将视频数据转换为待处理数据；

S2、从待处理数据中截取第一帧图像作为基准图像，检测基准图像中的目标以及目标的类型，并在目标周围生成目标的包围框作为待跟踪目标框R；

同时在基准图像中提取出目标模板和背景模板，将目标样本作为正样本，将背景模板作为负样本，负样本中以目标所在位置为目标区域，通过对负样本进行循环位移得到多个训练样本，同时纪录各训练样本的标签，使用训练样本通过和相关方法计算出回归器，利用回归器对测试样本计算响应，，所述测试样本为从基准图像之后的所有帧的图像；从测试样本中筛选出预测目标位置的测试样本，具体步骤如下：

定义回归器，所述回归器包括线性回归模型和非线性回归模型；

首先利用核相关算法计算线性部分的回归模型，定义目标Z的目标函数为f(Z)＝w^TZ；

其中，Z为训练样本集合组成的输入数据，w为回归模型的参数矩阵；

得到最小残差函数：

其中，λ为正则化参数，x_i为输入数据，y_i为样本标签；