【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)是一種仿鷹隼視覺感知的無人機集群“追-逃”跟蹤方法，屬于計算機視覺跟蹤領(lǐng)域。
技術(shù)介紹
1、隨著現(xiàn)代無人技術(shù)的逐漸發(fā)展，具有智能化、自主化的設(shè)備與系統(tǒng)在各個行業(yè)中都得到了廣泛應(yīng)用，特別是無人機已應(yīng)用于救援救災(zāi)、地圖測繪、貨物運輸?shù)戎T多場景，特別是在現(xiàn)代戰(zhàn)場環(huán)境中，無人機具有極高的戰(zhàn)略價值。因此在反無人機以及無人機集群協(xié)作任務(wù)中，對無人機目標(biāo)跟蹤任務(wù)都是很有必要的。
2、目標(biāo)跟蹤技術(shù)一般為三類，包括生成式跟蹤器，判別式跟蹤器以及深度學(xué)習(xí)跟蹤器。跟蹤器的核心思想是通過已有目標(biāo)信息建立特定目標(biāo)模型，并根據(jù)建立的模型在后續(xù)圖像序列中確定目標(biāo)的候選位置以實現(xiàn)跟蹤，生成式跟蹤器和深度學(xué)習(xí)跟蹤器主要是通過建立目標(biāo)的整體模型，通過尋找后續(xù)幀中的相似區(qū)域來實現(xiàn)跟蹤，計算成本大；而判別式跟蹤器大多通過建立由提取特征對應(yīng)的判別函數(shù)作為目標(biāo)模型，降低了模型復(fù)雜度，提高了跟蹤效率。
3、無人機目標(biāo)具有體積小、運動速度塊、運動場景復(fù)雜等特點。此外在無人機集群作戰(zhàn)場景中，無人機“追-逃”任務(wù)是無人機集群博弈和作戰(zhàn)的重要特征，此時無人機快速運動導(dǎo)致其位姿產(chǎn)生變化時，無人機目標(biāo)的成像不但會出現(xiàn)位置變化，還會出現(xiàn)大小或形狀的變化，甚至當(dāng)環(huán)境光線變化時還會發(fā)生顏色的變化。目前已有的無人機目標(biāo)跟蹤算法針對上述情況表現(xiàn)不佳，經(jīng)常出現(xiàn)無人機快速運動或光線變化導(dǎo)致的目標(biāo)丟失、跟蹤目標(biāo)大小不匹配等情況，因此這些算法不能很好適應(yīng)無人機集群“追-逃”任務(wù)下的多場景變化和快速運動下的無人機目標(biāo)跟蹤任務(wù)。
4、自然界中鷹隼進行獵物捕食場景
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提出了一種基于鷹隼視覺感知的無人機集群“追-逃”跟蹤方法，該方法仿照鷹隼視覺特征提取框架建立跟蹤器前端信息處理模型，并結(jié)合鷹隼視覺信息處理機制優(yōu)化幀間跟蹤器處理方式，用于快速運動和背景變化條件下的無人機目標(biāo)跟蹤問題，具有跟蹤準(zhǔn)確度高，計算速度快，背景適應(yīng)性好的特點，符合實際無人機目標(biāo)跟蹤需求，具有一定實際意義。
2、本專利技術(shù)目的是提供一種基于鷹隼視覺感知的無人機集群“追-逃”跟蹤方法，旨在處理無人機目標(biāo)跟蹤過程中的背景干擾與快速運動帶來的跟蹤準(zhǔn)確度低，跟蹤速度慢的問題。通過建立鷹隼視覺在捕獵過程中的感知信息方法，建立多特征提取和處理模型，并結(jié)合視信息的腦回路處理方式，建立幀間信息修正模型，并進一步映射到判別濾波器無人機目標(biāo)跟蹤場景中，為無人機目標(biāo)跟蹤問題提出新方法。
3、本專利技術(shù)提出一種基于鷹隼視覺感知的無人機集群“追-逃”跟蹤方法，具體實現(xiàn)步驟如下：
4、步驟一：仿鷹隼視覺雙中央凹感受野的圖像預(yù)壓縮
5、對于初始圖像，為了保證跟蹤器在特征提取與候選區(qū)域搜索過程中的效率，仿照鷹隼視覺的雙中央凹感受野結(jié)構(gòu)，設(shè)計了一種圖像預(yù)壓縮方法，分別建立模擬鷹隼視覺深中央凹和淺中央凹的模型，對圖像進行初步壓縮，在保證圖像有效特征的基礎(chǔ)上降低了后續(xù)特征提取和運算的計算成本。
6、s11、仿鷹隼視覺淺中央凹模型的圖像預(yù)壓縮
7、鷹隼視覺中的淺中央凹視野范圍大，結(jié)構(gòu)為中央-周邊型感受野，此通過高斯濾波器模擬該過程的圖像處理，該過程濾波核可表示為：
8、
9、其中，(xd,yd)為像素距離淺中央凹中心的距離，σ1為模擬神經(jīng)節(jié)細(xì)胞感受野大小的二維高斯濾波核標(biāo)準(zhǔn)差。預(yù)壓縮過程可以表示為：
10、ic,s(x,y)＝io(x,y)*g1(xd,yd,σ1)??????????????????(2)
11、其中，io(x,y)為原圖，*為卷積操作，ic,s(x,y)為淺中央凹濾波核處理后的預(yù)壓縮結(jié)果。
12、s12、仿鷹隼視覺深中央凹模型的圖像預(yù)壓縮
13、相較于鷹隼視覺淺中央凹模型，鷹隼視覺深中央凹模型中央?yún)^(qū)域視細(xì)胞密度更高，中央與周邊注意差異更明顯，因此深中央模型對于圖像的預(yù)壓縮能力更強并形成形成了注意機制，該機制以一個感興趣區(qū)域為核心，其周圍區(qū)域的信息敏感度以指數(shù)形式衰減，為此建立仿鷹隼視覺深中央凹圖像預(yù)壓縮模型如圖1所示。其中設(shè)置感興趣區(qū)域為邊長ρ0的矩形區(qū)域。該區(qū)域外的像素按圖1所示方法進行選擇性壓縮，候選區(qū)域半徑ρn可表示為：
14、ρn＝ρ0αn,n＝1,2,…,nρ????????????????????????????(3)
15、其中，ρn為第n層原圖中以候選區(qū)域為中心的候選區(qū)域矩形像素帶邊長，nρ為待壓縮像素總層數(shù)，α為衰減系數(shù)，定義為：
16、
17、其中，ρm為最大候選區(qū)域矩形像素帶邊長。同時為了保證壓縮后圖像的完整性，定義了每個候選矩形像素帶壓縮時的像素間隔為：
18、
19、其中，δρn為第n層像素帶的像素采樣間隔。n為像素帶層數(shù)。
20、該模型通過保留中心感受野并以指數(shù)形式壓縮周邊感受野的形式，建立了仿鷹隼視覺深中央凹模型，使在有限的像素區(qū)域包含更大的感受野，在淺中央凹預(yù)壓縮圖像ic,s基礎(chǔ)上進行該操作得到預(yù)壓縮后圖像ic,d。特征提取在預(yù)壓縮圖像ic,d進行。
21、步驟二：仿鷹隼視覺的圖像對比度適應(yīng)調(diào)節(jié)
22、鷹隼視覺對比于其他生物視覺系統(tǒng)具有更高的對比敏感度，區(qū)域?qū)Ρ让舾卸群瘮?shù)用于衡量圖像中對比度信息，定義為：
23、
24、其中，iin(x,y)為像素內(nèi)區(qū)域圖像亮度均值，iout(x,y)為像素外區(qū)域圖像亮度均值，cs(x,y)為區(qū)域?qū)Ρ榷?。?nèi)區(qū)域與外區(qū)域通過指定內(nèi)外區(qū)域半徑來確定，如圖2所示。
25、為了降低復(fù)雜背景干擾對無人機特征提取的影響，在復(fù)雜背景中突出無人機特征，仿照鷹隼視覺對于對比信息的強化作用，設(shè)計仿鷹隼視覺對比度自適應(yīng)圖像對比度特征提取模型為：
26、
27、其中，pin為(x,y)位置像素內(nèi)區(qū)域相鄰像素，ig(x,y)為像素灰度值，mid(·)為中值計算函數(shù)，tcs,1,tcs,1為區(qū)域?qū)Ρ榷乳撝?，ics(x,y)為仿鷹隼視覺對比度自適應(yīng)特征提取結(jié)果。
28、步驟三：仿鷹隼視覺的圖像特征提取
29、s31、仿鷹隼視覺的顏色和邊緣特征提取
30、鷹隼視覺具有獨特的圖像特征處理機制。鷹隼視覺細(xì)胞中的顏色處理主要靠不同波長的單錐細(xì)胞組合作用實現(xiàn)，組合方式主要是通過不同顏色通路的作差實現(xiàn)，該過程稱為顏色拮抗作用，顏色拮抗保證了鷹隼視覺在不同光照下識別顏色的恒常性。仿照該過程建立了基于紅-綠、黃-藍顏色通道多拮抗組合模型為：
31、ico＝hco[ir?ig?ib?iy]t?????????????????本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種仿鷹隼視覺感知的無人機集群“追-逃”跟蹤方法，其特征在于：該方法步驟如下：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鷹隼視覺感知的無人機目標(biāo)快速跟蹤方法，其特征在于：所述步驟一的具體過程如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鷹隼視覺感知的無人機目標(biāo)快速跟蹤方法，其特征在于：所述步驟二的具體過程如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鷹隼視覺感知的無人機目標(biāo)快速跟蹤方法，其特征在于：所述步驟三中S32的具體過程如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鷹隼視覺感知的無人機目標(biāo)快速跟蹤方法，其特征在于：所述步驟四的具體過程如下：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種仿鷹隼視覺感知的無人機集群“追-逃”跟蹤方法，其特征在于：該方法步驟如下：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鷹隼視覺感知的無人機目標(biāo)快速跟蹤方法，其特征在于：所述步驟一的具體過程如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鷹隼視覺感知的無人機目標(biāo)快速跟蹤方法，其...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：段海濱，武桐言，鄧亦敏，吳浩，
申請(專利權(quán))人：北京航空航天大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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