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红外图像中机场跑道的自动识别与跟踪

红外图像中机场跑道的自动识别与跟踪

作者：杨志刚哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

本文研究了从序列红外机场图像中自动识别跟踪机场跑道的算法。作为红外跟踪的一个重要领域，很多学者为此做了大量工作。本文通过对成熟经验的吸收、理解，在现有研究成果的基础上，对序列红外图像中机场跑道的识别与跟踪算法进行了改... 详细信息

本文研究了从序列红外机场图像中自动识别跟踪机场跑道的算法。作为红外跟踪的一个重要领域，很多学者为此做了大量工作。本文通过对成熟经验的吸收、理解，在现有研究成果的基础上，对序列红外图像中机场跑道的识别与跟踪算法进行了改进，取得了令人满意的效果。本文从图像预处理出发，首先研究了对红外图像进行噪声抑制的方法。然后讨论了机场分割的方法，主要研究了阈值分割和边缘检测，并结合机场结构特征建立了数学模型，为机场跑道的识别与定位奠定了基础。之后重点研究了提取直线的方法。讨论了链码跟踪法、经典Hough变换、随机Hough变换、基于梯度的Hough变换和Radon变换等算法检测效果的优劣。最终实现了基于链码跟踪的Hough变换算法，提高了计算速度，仿真结果验证了该算法的有效性。本文最终目的是为了定位和跟踪跑道，在这方面综合使用了机场结构模型，准确定位了机场跑道。并实现了用跑道占空比确定跟踪流程的算法，确保了跟踪的平稳、准确和快速。

关键词：红外图像跑道跟踪结构检测 Hough变换

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基于跑道边界跟踪与图像融合的视景增强研究

基于跑道边界跟踪与图像融合的视景增强研究

作者：燕攀登西北工业大学

学位级别：硕士

针对雨、雪、雾等恶劣天气导致的低能见度对飞机着陆安全性的不利影响,开展了飞行员着陆视觉增强相关研究工作。通过跑道检测、跟踪与多源传感器信息融合技术进行面向飞行员着陆的视觉增强研究,以期显著提高低能见度下机场跑道环境的可... 详细信息

针对雨、雪、雾等恶劣天气导致的低能见度对飞机着陆安全性的不利影响,开展了飞行员着陆视觉增强相关研究工作。通过跑道检测、跟踪与多源传感器信息融合技术进行面向飞行员着陆的视觉增强研究,以期显著提高低能见度下机场跑道环境的可视性。本课题提出“基于跑道边界跟踪与图像融合的视景增强算法”,该方法能够有效利用机载前视红外与可见光视频图像信息,显著提高低能见度条件下飞行员的视觉感知能力。算法的主要优点是:能够更直观的向飞行员指示跑道边界等信息;通过图像融合能够综合异源传感器的互补信息,使视景增强效果更接近飞行员日常视景;本课题提出的视景增强算法具有较高的实时性。本文主要工作由以下部分组成:首先,分析了视景增强(EVS,Enhanced Vision System)技术的出现背景,并对视景增强技术的的理论研究与应用研究现状就行了介绍,对现在主要研究成果进行了梳理。指明了现有视景增强技术的不足,并介绍了本文所提算法。其次,研究了机载前视红外(FLIR)视频首帧图像的跑道检测问题。针对现有基于单特征的跑道检测算法误检率高的问题,提出了基于多特征融合的跑道检测算法。该算法融合了直线、灭点、先验知识等信息联合进行跑道检测,极大地降低了误检率,提高了检测精度。其中研究了LSD(Line Segment Detector)直线检测、基于Gabor特征的灭点检测、基于直线特征的灭点检测等算法。然后,研究了机载前视红外(FLIR)视频序列中机场跑道的跟踪问题。针对跑道区域的大跨度特性和明显的边界约束性,提出了基于多采样点联合定位的跑道跟踪算法。该算法充分利用跑道区域的稀疏特性,即跑道区域由跑道的边界直线与图像边界共同决定,而直线的跟踪又可以由直线上任意两点的跟踪实现。故而,通过对四个采样点的跟踪便实现了对整个跑道区域的精确定位。实验表明该算法具有较高的实时性与跟踪精度。再者,研究了基于图形学优化理论的区域分割算法与基于多尺度分析的图像融合算法。针对图像多尺度分析只能针对矩形区域的特点,对任意多边形跑道区域进行矩形化分割。采用迭代的方式对多边形区域进行分割直到达到最小阈值。其后,采用小波变换(WT,Wavelet Transform)对红外与可见光视频图像的跑道区域(ROI,region of interest)进行融合,而对跑道以外的区域采用简单的加权策略进行融合。这样就在保证跑道区域融合性能的同时,满足了视景增强实时性的要求。最后,在完成视景增强系统设计的基础上,研究了基于边缘特征的障碍物尺寸估计问题。在飞机着陆过程中跑道中的微小障碍物都将对飞机安全构成极大威胁,障碍物往往在可见光图像中不易察觉,而在红外成像中会具有明显的轮廓特征。算法首先对候检区域进行显著性(Salience)检测,其后对显著目标进行基于边缘特征的尺寸估计。

关键词：多特征融合跑道跟踪区域分割图像融合尺寸估计

基于视觉的无人机自主着陆跑道识别与位姿估计

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基于视觉的无人机自主着陆跑道识别与位姿估计

作者：申为峰沈阳航空工业学院

学位级别：硕士

为了提高无人机着陆自主性和智能性,本文研究了基于视觉的固定翼无人机自主着陆方法。以某型无人机自主着陆过程中所拍摄跑道场景图像为研究材料,综合运用图像处理技术、摄影几何学原理等方法,研究了跑道识别、跑道跟踪和位姿估计等三... 详细信息

为了提高无人机着陆自主性和智能性,本文研究了基于视觉的固定翼无人机自主着陆方法。以某型无人机自主着陆过程中所拍摄跑道场景图像为研究材料,综合运用图像处理技术、摄影几何学原理等方法,研究了跑道识别、跑道跟踪和位姿估计等三个方面的内容。跑道识别采用Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)特征匹配的方法。首先建立跑道的SIFT特征库,当无人机着陆时,机载摄像机不断拍摄前视图像,提取实时子图的SIFT特征,与特征库里的特征进行匹配,若匹配成功则表明该图像中存在跑道,利用特征点对应关系,得到跑道在图像中的位置及跑道相对于模板图像的旋转角度和缩放量。由于SIFT算法用时较大,对于后继帧跑道的定位,为了缩小处理时间,采用跑道跟踪的方法进行。对于跑道跟踪本文采用了Fast NCC模板匹配的跟踪方法。准确定位跑道后,就利用边缘检测和Hough变换提取跑道的边缘。利用图像中提取的跑道边缘线,建立边缘线方程,根据跑道边缘平行及宽度已知的情况,利用摄影几何学原理和小孔成像原理估计无人机的位姿。实验结果表明,对于跑道识别,利用SIFT特征匹配能够成功匹配数百帧图像,较好的解决了复杂环境下跑道识别困难的问题;而基于模板匹配的跑道跟踪方法正确率达到100%,对复杂环境及光照变化等干扰具有较高的鲁棒性;位姿估计的结果符合实际情况。因此本文的研究可以满足无人机自主着陆的要求,对以后的工程应用有重要参考价值。

关键词：自主着陆跑道识别跑道跟踪 SIFT特征匹配模板匹配位姿估计

面向高超声速飞行器自主着陆的跑道检测与位姿估计研究

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面向高超声速飞行器自主着陆的跑道检测与位姿估计研究

作者：王指辉南京航空航天大学

学位级别：硕士

高超声速飞行器极高的飞行速度,保证了军事上的快速响应,商业上的低成本天地往返,以及未来的星际巡航功能,具有极高的战略与商业价值。因此,成为各个大国积极探索研究的对象。高可靠、高智能地实现高超声速飞行任务是发展高超声速飞行... 详细信息

高超声速飞行器极高的飞行速度,保证了军事上的快速响应,商业上的低成本天地往返,以及未来的星际巡航功能,具有极高的战略与商业价值。因此,成为各个大国积极探索研究的对象。高可靠、高智能地实现高超声速飞行任务是发展高超声速飞行器的目标之一。其中末端着陆是实现高超声速飞行器全包线自主飞行的前提,也是实现飞行器可重复使用的必要条件之一。本文针对高超声速飞行器末端着陆飞行引导,研究了一种基于视觉的高超声速飞行器自主着陆位姿估计方法,为飞行器自主着陆系统提供高精度的位姿信息,以提高飞行器自主着陆能力。本文主要内容如下:(1)研究了基于单目视觉的位姿估计器总体设计方案。在分析高超声速飞行器自主着陆环境与要求的基础上,对自主着陆过程进行分析,进而设计了包含图像采集模块、跑道检测模块、跑道跟踪模块、跑道角点提取模块和飞行器位姿解算模块的视觉位姿估计系统。并针对目前尚未有适用于高超声速飞行器自主着陆视觉算法训练的公开数据集问题,基于虚拟仿真环境制作了一套自主着陆数据集。该数据集包含图片12610张,覆盖雨天、雪天、沙漠等多个场景,可应用于着陆跑道检测、跟踪、跑道角点提取等算法训练、测试以及飞行器位姿解算的误差分析。(2)深入研究了高超声速飞行器自主着陆过程中的跑道检测与跟踪方法。首先,研究了基于YOLOv5目标检测算法在跑道检测方面的应用,并针对飞行器机载平台算力有限的问题,研究了一种基于Intel NCS2的YOLOv5目标检测硬件加速方法,在树莓派4B上进行部署,实现了在输入网络图片尺寸为480×480时16FPS实时检测的效果;其次,针对目前着陆跑道目标跟踪时,跑道目标易丢失的问题,引入特征金字塔结构,解决了远距离小目标跟踪时跑道目标易丢失问题;在由远及近跟踪跑道目标时,研究了基于分散注意力机制的目标跟踪算法,解决了目标多尺度变化跟踪时跑道目标易丢失问题,实现了飞行器自主着陆过程中跑道的稳定跟踪。(3)深入研究了高超声速飞行器自主着陆过程中的位姿估计方法。针对目前跑道位姿估计精度较低的问题,在YOLOv5目标检测算法的基础上,提出了基于Q-YOLOv5的角点提取算法,将YOLOv5输出的目标长宽和中心点信息,改造成不具有矩形约束的四个角点信息,解决了位姿估计过程中跑道特征点提取精度低的问题,将该算法配合位姿解算算法,形成一套位姿估计系统,实现了高超声速飞行器末端自主着陆过程中高精度位姿估计。(4)最后搭建了面向高超声速飞行器自主着陆的跑道检测、跟踪和位姿估计算法验证的视景仿真平台。将虚拟环境和飞行器机载视觉系统相结合,选用多个着陆机场环境,配合自主开发的可视化数据展示界面,形成一套完整的高超声速飞行器自主着陆视景仿真平台。

关键词：高超声速飞行器自主着陆跑道检测跑道跟踪特征点提取位姿估计