基于二维振镜的无人机实时跟踪与精确识别OA
随着无人机技术的快速发展,无人机被广泛地应用到了生活与生产的各个方面,但同时也导致滥用的风险显著增加,从而引发了诸多社会问题,因此,亟须设计有效的方案对空中无人机进行实时跟踪与精确识别,从而加强对于无人机的监测与管控。然而,由于空中无人机距离较远、尺寸较小且飞行速度较快,而传统的视觉检测跟踪系统普遍存在难以兼顾大视野、高分辨率与系统响应速度较慢等问题,因此,难以胜任对于无人机目标的实时跟踪与识别任务。为此,本文提出了一种基于二维振镜与变视野相机模组的视觉检测跟踪系统。首先,构建了视觉检测跟踪系统的具体实施方案,并对其进行数学建模,建立了广角图像坐标、高倍率图像坐标与振镜转角之间的映射关系;其次,设计了基于YOLOv5s的目标检测算法和基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法,并通过在检测算法中引入ECA模块增强了对于无人机的检测性能;最后,在实际场景下开展了无人机跟踪试验,结果表明,本文提出的视觉检测跟踪系统不仅可以实现对于无人机目标准确且稳定的实时跟踪,跟踪成功率达到了93.85%,跟踪精度达到了87.84%,而且可以实时采集无人机目标的高保真图像,获取无人机目标的细节信息用于精确识别。
唐溢禹;赵博闻;沈凝;谷宁宁;杨将新;曹彦鹏
浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江杭州310058 浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室,浙江杭州310058浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江杭州310058 浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室,浙江杭州310058浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江杭州310058 浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室,浙江杭州310058浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江杭州310058 浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室,浙江杭州310058浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江杭州310058 浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室,浙江杭州310058浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室,浙江杭州310058 浙江大学浙江省先进制造技术重点研究实验室,浙江杭州310058
信息技术与安全科学
无人机二维振镜视觉跟踪平台目标检测目标跟踪计算机视觉
《航空科学技术》 2026 (6)
P.88-98,11
航空科学基金(2022Z071076002)。
评论