申请/专利权人：北京理工雷科电子信息技术有限公司

申请日：2022-06-27

公开（公告）日：2022-11-29

公开（公告）号：CN115410097A

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/50;G06V10/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开

摘要：本发明提供了一种低空无人机视频跟踪方法，能够对低空防御中的“低小慢”进行视频跟踪，准确、实时地定位跟踪目标位置。在KCF算法框架下，本发明采用岭回归分类器和多维筛选模块结合的方法，使捕获过程精准化，解决目标特定部位锁定、辨识及跟踪过程中的关键问题。本发明针对反无人机系统远距离检测跟踪需求，在光电探测系统下分析空中目标识别、锁定、跟踪过程中由远及近、由小到大的多阶段协同作战任务关联，以关注目标的形态、尺度、特性变化为参考，将以特定部位辨识锁定为技术核心的过程划分为三个模态阶段，并在每阶段采取有针对性的智能化处理手段，最终实现对低空防御中弱小目标光电系统下全天候的侦测跟踪。

主权项：1.一种低空无人机视频跟踪方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤一、对视频中的每一帧图像进行增强处理并背景建模，提取跟踪目标的外接矩形框，完成初步筛选；将外接矩形框输入SORT算法，与SORT算法的预测框进行匈牙利匹配，匹配结果经过卡尔曼滤波，得到跟踪目标每一帧的预测框；步骤二、提取预测框中图像块的HOG特征；对图像块稠密采样，得到正负样本；步骤三、将HOG特征和正负样本输入岭回归分类器，得到目标的位置信息；同时，将正负样本输入多维筛选模块，得到含有目标的图像块；步骤四、将含有目标的图像块和目标的位置信息进行特征融合，得到跟踪目标的最终位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工雷科电子信息技术有限公司 一种低空无人机视频跟踪方法

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