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中国光学 2020年第3期13卷 537-546页

作者：王俊尧宋延嵩佟首峰姜会林董岩董科研常帅长春理工大学空地激光通信国防重点学科实验室吉林长春130022 长春理工大学光电工程学院吉林长春130022

为提高光学天线能量利用效率,实现空间激光通信组网,本文对反射镜联动跟踪控制技术展开研究。首先,阐述了系统组成原理,详细论述了基于单探测器多执行器的反射镜联动跟踪控制策略。接着,通过分析激光链路能量,得到了联动跟踪约束条件及... 详细信息

为提高光学天线能量利用效率,实现空间激光通信组网,本文对反射镜联动跟踪控制技术展开研究。首先,阐述了系统组成原理,详细论述了基于单探测器多执行器的反射镜联动跟踪控制策略。接着,通过分析激光链路能量,得到了联动跟踪约束条件及误差要求。然后,建立了双反射镜联动跟踪数学模型,对伺服控制器进行仿真。最后,搭建原理样机对跟踪性能进行测试。实验结果表明,系统能够对目标进行稳定跟踪,跟踪脱靶量精度优于83μrad,双镜联动精度优于26μrad,系统接收光功率显著提高。本文研究为实现空间一对多激光通信链路组网奠定了基础。

关键词：激光通信组网联动跟踪跟踪精度光功率

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基于多传感器融合的目标检测和跟踪算法应用和研究

基于多传感器融合的目标检测和跟踪算法应用和研究

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作者：金玥东南大学

学位级别：硕士

随着社会的发展和科技的进步,智能图像算法被广泛应用到军事、医疗、交通等各个领域,其中目标检测和跟踪算法是智能图像算法中最热门的分支。工程环境下的大量虚警以及计算平台性能的限制,给目标检测与跟踪带来了更大的挑战。本文以周... 详细信息

随着社会的发展和科技的进步,智能图像算法被广泛应用到军事、医疗、交通等各个领域,其中目标检测和跟踪算法是智能图像算法中最热门的分支。工程环境下的大量虚警以及计算平台性能的限制,给目标检测与跟踪带来了更大的挑战。本文以周界监控项目为背景,研究实时的目标检测和目标跟踪算法,并通过多枪一球的多传感器融合策略,兼顾周界全景的同时自动跟踪放大目标细节,以满足快速告警、精准定位、全景探测的实际项目需求。首先,本文研究了实时的目标检测算法。针对传统算法,本文在对常见的运动目标检测算法进行研究分析的基础上,利用Vi Be背景建模算法与帧间差分法结合来检测目标区域解决了鬼影问题,通过形态学运算提高了检测目标的完整性,并采用色度阈值法和色度饱和度二维统计直方图过滤法来滤除虚警干扰,在保证实时性的前提下降低了检测误差。针对深度学习算法,本文通过对深度图像分割网络U-Net研究,结合轻量化的深度可分离卷积,提出了基于Mobile U-Net的目标检测算法,将图像分割算法应用到目标检测中来,实现实时高效的端到端检测。实验结果表明,传统算法的改进能有效提升目标检测的精度;深度学习算法的改进能有效减少资源占有率和运行时间。然后,本文研究了在线的多目标跟踪算法框架。分析在线多目标跟踪问题是任务指派问题,结合Kalman滤波的运动状态估计与目标检测的相应空间信息,实现目标关联,得到跟踪目标队列。提出了基于GIo U为代价函数的匈牙利算法,提高了关联的准确率。并提出目标关联后的轨迹处理算法,实现了起始目标、维持目标和剔除目标的目的。实验结果验证了该算法对于提高目标跟踪连续性和准确性的显著作用。最后,本文设计了一套两枪机一鱼眼与球机组合的多传感器联动控制系统。结合项目实际需求,提出了枪球对标算法以及流程。研究鱼眼相机的成像特性,提出了先畸变矫正再坐标对齐的鱼球对标算法。结合跟踪目标队列的目标信息和对标关系进行球机云台控制,并利用查表法进行变倍控制,实现了目标准确高效的随动跟踪以及清晰观测。实验结果表明,该多传感器联动控制系统在实际应用场景下是可靠的。

关键词：目标检测目标跟踪目标关联多传感器联动跟踪

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全方位成像与视频目标跟踪

全方位成像与视频目标跟踪

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作者：黄威龙东南大学

学位级别：硕士

随着现代社会对图像信息的需求日益增长,全方位成像技术及其应用得到不断发展。面向全方位视频的目标检测、目标跟踪技术也成为了计算机视觉领域一个多学科交叉的热门分支,被广泛应用于巡检机器人、飞行器制导、自动驾驶、安防监控等技... 详细信息

随着现代社会对图像信息的需求日益增长,全方位成像技术及其应用得到不断发展。面向全方位视频的目标检测、目标跟踪技术也成为了计算机视觉领域一个多学科交叉的热门分支,被广泛应用于巡检机器人、飞行器制导、自动驾驶、安防监控等技术落地场景。本文重点研究了基于多摄像机拼接的全方位成像技术,在此基础上实现对运动目标的实时检测,并针对结合主动PTZ摄像机的联动目标跟踪进行了深入研究。首先,在系统设计上,选择以四台广视角鱼眼摄像机建立全方位成像系统。针对鱼眼摄像机的畸变特点,选用高次畸变模型,并结合光束平差法对内参矩阵、畸变系数矩阵进行优化。通过柱面投影方法,使图片的空间约束与人视觉感官保持一致。图像配准阶段,分析了多种不同特征提取方法,并结合全仿射模拟框架和AKAZE算法提出了Affine-AKAZE算法。通过对比实验,验证了在大视差场景下Affine-AKAZE算法的优越性。得到匹配点对后,采用光束平差对投影矩阵进行优化,实现了全方位成像系统的坐标对齐。融合带处理采用渐进检出的线性融合算法,使得一视场图像柔和地过度到相邻视场图像。最后,在全景图像生成阶段,根据变换关系一步步倒推像素点的原始图像坐标,构建快速映射表,利用查表法快速生成全景,实现了实时的全方位视频监控。然后,针对运动目标检测算法进行了深入研究。在传统算法方面,经过对帧差法、背景建模法等方法的研究比较,创新地提出了基于改进Vi Be的目标检测算法。该算法通过设置自适应前景阈值,提升了对背景环境光照不均、亮度值变化不一场景的鲁棒性。通过Vi Be算法与帧差法相结合,解决鬼影问题。通过形态学手段,保证检测目标的完整性。深度学习方向,研究了目前最新、效果最好的YOLOv4算法,理清其框架的合理、先进之处。考虑到系统的硬件条件有限,选择搭建轻量化的YOLOv4-tiny网络模型进行目标检测,并成功将其应用到系统中,评估了其实际性能和部署方案可行性。最后,研究了视频目标跟踪算法以及结合主动PTZ摄像机的联动跟踪。采用卡尔曼滤波算法,将目标的位置、速度等属性模型化,通过不断地预测和更新,形成目标更为准确的运动轨迹预测。保证了运动目标跟踪轨迹的平滑性,降低速度、方向骤变时对跟踪效果的影响。建立结合主动PTZ摄像机的联动跟踪系统,提出了一种联动跟踪自动配准算法。该算法建立了全方位成像系统与主动PTZ摄像机坐标之间的空间映射,建立起了视频中目标坐标与主动PTZ摄像机姿态角之间的对应关系。提出一套主动PTZ摄像机的控制算法,对目标选取、P/T控制、Zoom控制进行了精心设计,引入中心区域阈值法、模糊PID控制、查表法等方法,实现了对所检测威胁最大目标的实时跟踪,并获取目标的清晰细节。本文研究并实现了全方位成像结合主动PTZ摄像机进行运动目标跟踪的视频监控系统。既可宏观把握整体安防情况,又可对重点目标进行跟踪监控,二者结合,相辅相成,大大提升了安防监控的智能性。

关键词：全方位成像动目标检测多传感器配准联动跟踪

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