多特征的UAV快速目标识别算法仿真
无人机中的目标检测与识别技术研究
无人机中的目标检测与识别技术研究无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）作为一种新型的机器人，已经在军事、民用等领域得到了广泛应用。
其中，目标检测与识别技术是实现无人机自主导航、目标跟踪、智能判断的基础。
目标检测技术是指对无人机所接收到的图像或视频流中的目标进行自动检测并标注。
常见的目标包括人、车、船、建筑、草地等。
常见的目标检测算法包括传统的基于特征提取的方法，如Haar、HOG、LBP等，以及近年来越来越流行的深度学习算法，如RCNN、SSD、YOLO等。
特征提取算法主要是将图像中的信息抽象成为特定的特征，再用分类器对特征进行分类。
这种方法需要手动选择特征，存在一定的主观性，并且算法的性能在高纬数据时会受到影响。
而深度学习算法则是从大量数据中学习出特征和分类器的结合，无需手动选择特征，可以自动进行特征提取和分类，能够处理高维数据，在目标检测方面具有更好的性能。
目标识别技术是指对检测到的目标进行分类识别，即得出目标所属的类别。
如果想要让无人机具备自主决策、自主规划等能力，就需要用到目标识别技术。
目标识别通常分为两种方法：基于特征的方法和深度学习的方法。
基于特征的方法需要人工选择特征，再用分类器对特征进行分类。
这种方法需要专业知识和丰富的经验，并且算法的性能在高维数据时会受到影响。
而深度学习方法则是从大量数据中学习出特征和分类器的结合，无需人工选择特征，可以自动进行特征提取和分类，能够处理高维数据，在目标识别方面具有更好的性能。
常见的深度学习方法包括卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)、深度残差网络(Deep Residual Networks, ResNets)等。
在无人机中的目标检测和识别技术方面，还有几个需要注意的问题。
首先，在进行目标检测和识别时，需要考虑无人机所携带的传感器类型和参数设置，如摄像头类型、像素、曝光时间等。
地面运动目标的多UAV协同搜索方法
地面运动目标的多UAV协同搜索方法曾国奇;白宇;林伟;丁文锐【摘要】The search of ground moving targets is an important research content of unmanned aerial vehicle (UAV) route planning .Because of the motion of the target ,the search ability of the traditional vertical scan-ning method is insufficient .In order to improve the effect of moving target search ,an abreast tracing back search method of multiple UAVs is proposed and a collaborative search mathematical model is built taking the back search speed and propulsion distance as parameters .And the search efficiency must be weighed between the two indexes : search speed and discovery probability .By optimizing the model parameters , the optimal search scheme is obtained under different application scenarios .The simulation results show that compared with the vertical scanning search method the optimization strategy allow s the target to move faster under the same discovery probability and the optimization strategy has higher discovery probability under the same target mov-ing speed .For the flight condition example ,the probability of the target detection of the optimization strategy is about 15 percentage points higher than that of the vertical scanning method .%对地面运动目标的搜索是无人机(unmanned aerial vehicle ,UAV )航路规划的重要研究内容之一,受目标运动的影响,传统的垂线扫描搜索方法对速度较大的运动目标搜索能力不足.为了提升对运动目标的搜索效率,提出多无人机(multi-unmanned aerial vehicle ,multi-UAV )并排回寻式搜索方法,以回寻速度与推进距离为参数构建了协同搜索数学模型,搜索效率须在搜索速率和发现概率2个指标之间权衡,通过对模型参数进行优化,得出不同应用场景下的最优搜索方案.仿真结果表明:与垂线扫描搜索法相比,在相同的发现概率下,该方法允许目标的运动速度更快;在目标运动速度相同时,目标发现概率更高.在算例的飞行条件下,目标发现概率比垂线扫描法提高约15个百分点.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2018(040)007【总页数】8页(P1498-1505)【关键词】协同搜索;多无人机;运动目标;航路规划;回寻搜索【作者】曾国奇;白宇;林伟;丁文锐【作者单位】北京航空航天大学无人系统研究院,北京100191;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191;北京航空航天大学电子信息工程学院,北京100191;北京航空航天大学无人系统研究院,北京100191【正文语种】中文【中图分类】V279+.30 引言随着通信技术、自动控制和智能技术的迅速发展,无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)己被广泛应用于搜索、侦察及监视等任务,其中对运动目标的搜索与追踪问题因其较高的实际应用价值而受到国内外学者的广泛关注[1-8]。
基于SURF的UAV快速目标识别算法
基于SURF的UAV快速目标识别算法贾伟;张清;席庆彪;刘慧霞【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)023【摘要】In order to solve the problem of robust identification of target in the UAV reconnaissance image in real time, a fast recognition algorithm based on Speeded Up Robust Feature(SURF)is proposed in this paper. A similar matching function using moment invariant features is constructed as the fitness function in the genetic algorithm. Then the region of interest which may contain target is selected using genetic algorithm. Speeded up robust features are taken between the ROIs and the match pair is found using nearest matching algorithm. The match pair is used to determine the location of the target accurately. The result of simulation indicates that the algorithm is not only effective on enhancing the real-time ability of identifying target, but also robust.%针对UAV（Unmanned Aerial Vehicle）侦察目标识别中的实时性和鲁棒性的要求，提出一种基于SURF（Speeded Up Robust Features）的快速目标识别算法。
无人机目标跟踪与识别算法研究与实现
无人机目标跟踪与识别算法研究与实现无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种重要的航空器概念，已经在各个领域得到广泛应用。
无人机的目标跟踪与识别是其应用的重要环节，通过准确地跟踪和识别目标，无人机可以在军事、民用和商业领域发挥巨大的作用。
本文将就无人机目标跟踪与识别算法的研究与实现进行详细探讨。
一、无人机目标跟踪算法研究与实现无人机目标跟踪算法的目标是识别并实时跟踪移动目标，以确保无人机能够随着目标的运动保持跟踪。
常见的无人机目标跟踪算法主要包括基于特征的算法、基于深度学习的算法和基于卡尔曼滤波的算法等。
基于特征的算法是最早的无人机目标跟踪算法之一。
该算法通过提取目标的特征如颜色、纹理或形状，然后使用目标特征与图像块进行匹配来实现目标跟踪。
然而，由于受到光照、背景干扰等因素的影响，基于特征的算法往往对目标的跟踪效果不理想。
基于深度学习的无人机目标跟踪算法近年来得到了广泛关注和应用。
利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等深度学习模型，可以实现目标的自动识别和跟踪。
这些模型通过学习大量标注好的图像数据集，可以更好地提取目标的视觉特征。
同时，深度学习算法还具有适应性强、鲁棒性好的优点，可以应对不同场景和复杂环境下的目标跟踪需求。
基于卡尔曼滤波的算法是一种常用的目标跟踪算法。
该算法通过对目标的运动进行建模，并通过不断更新目标的位置和速度信息来实现目标跟踪。
虽然基于卡尔曼滤波的算法对目标跟踪的效果较好，但该算法对于目标的非线性运动和环境噪声较为敏感，因此在实际应用中仍然需要进一步改进。
二、无人机目标识别算法研究与实现无人机目标识别算法的目标是通过对获取的图像或视频数据进行分析和处理，以识别出图像中的目标。
常见的无人机目标识别算法主要包括基于模板匹配的算法、基于形状描述符的算法和基于深度学习的算法等。
基于模板匹配的算法是最简单直观的无人机目标识别算法之一。
《2024年基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》范文
《基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）的普及应用已涉及众多领域，包括但不限于军事侦察、目标跟踪、城市规划等。
为了进一步推动无人机的应用发展，目标识别与跟踪技术成为研究的热点。
基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术是其中重要的一环，本文将针对这一技术进行深入的研究与探讨。
二、无人机目标识别技术的概述无人机目标识别技术主要是通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器捕捉到的图像或视频信息进行目标特征的提取与识别。
识别技术通常依赖于计算机视觉算法，通过分析图像中目标物体的特征信息，如颜色、形状、纹理等，进而进行目标物体的识别。
这些技术常应用于交通监控、安保等领域。
三、基于视觉感知的目标识别关键技术1. 特征提取技术：利用计算机视觉算法，对捕捉到的图像或视频进行特征提取，包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。
这些特征是目标识别的关键信息。
2. 深度学习技术：深度学习在目标识别中发挥着重要作用，通过训练大量的数据集，使模型能够自动学习到目标的特征信息，提高识别的准确率。
3. 目标跟踪技术：结合图像处理技术和机器学习算法，对目标进行实时跟踪，保证无人机在复杂环境下仍能准确识别和跟踪目标。
四、基于视觉感知的无人机目标跟踪技术研究无人机目标跟踪技术是在目标识别的基础上，对目标进行实时跟踪。
这需要无人机具备较高的计算能力和稳定的控制能力。
在跟踪过程中，无人机需要实时分析图像信息，根据目标的运动轨迹和速度等信息，调整自身的飞行轨迹和姿态，以保持对目标的稳定跟踪。
五、研究现状与挑战目前，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术已取得了一定的研究成果。
然而，在实际应用中仍面临诸多挑战。
例如，在复杂环境下，如何提高识别的准确性和稳定性；如何降低计算复杂度，提高实时性；如何实现多目标的快速切换与跟踪等。
六、未来研究方向与展望1. 深入研究深度学习算法，提高目标识别的准确性和实时性。
UAVUGV协同环境下的目标识别与全局路径规划研究
UAV/UGV协同环境下的目标识别与全局路径规划研究！席阿行，赵津，周滔，胡秋霞(贵州大学机械工程学院，贵州贵阳550025)摘要：针对单独机器人难以执行复杂环境中任务的问题，U n m a n n e d A i r/G?ound V e h ic le(U A V/U G V)协同系统近年来受到了广泛关注。
为了提高执行任务的工作效率，提出一种基于视觉传感器下U A V/U G V协同系统中U A V目标识别 下U G V全局路径规划的方法，无人机利用高空视野优势获取目标物与环境信息，S U R F算法和图像分割实现环境建模。
无人车根据无人机获取的信息，利用优化的A*算法完成全局路径规划，并且在典型搜救场景中进行了仿真验证。
实验表明，S U R F算法能满足目标识别的精确度、实时性和鲁棒性；并且利用优化的A*算法实现了U G V快速准 确的全局路径规划。
关键词：U A V/U G V协同系统；目标识别；全局路径规划规划；S U R F算法；优化的A*算法中图分类号：T P273 文献标识码：A D O I ： 10.16157/j.is s n.0258-7998.182261中文引用格式：席阿行，赵津，周滔，等.U A V/U G V协同环境下的目标识别与全局路径规划研究[J].电子技术应用，2019,45 (1) ：5-9.英文引用格式：X i A r x in g，Zhao J in，Zhou T a o，et a l.Target searching and g lo b a l path p la n n in g in U A V/U G V cooperative system s'J].A p p lic a tio n o f E le c tro n ic T e c h n iq u e，2019，45(1) ：5-9.Target searching and global path planning in UAV/UGV cooperative systemsXi A^xing，Zhao Jin，Zhou Tao，Hu Qiuxia(D e p a rtm e n t o f M e ch a n ica l E n g in e e rin g，G uizhou U n iv e r s ity，G uiyang 550025，C h in a)Abstract ：I t is d iffic u lt fo r a single ro bot to pe rform tasks in a com plex e n v iro n m e n t,so U nm anned A ir/G ro u n d V e h ic le(U A V/ U G V)cooperative systems have been w id e ly co n ce rn e d.In ord e r to im prove the e ffic ie n c y o f U A V/U G V cooperative system s,a glob al path p la n n in g fo r U G V un d e r the target recognized by U A V was p ropose d.F ir s tly,S U R F a lg o rith m was stud ied in id e n tify targets and im age segm entation was a p p lie d to b u ild a m a p.T h e n,the o p tim ized A* a lg o rith m was proposed in glob al path p la n n in g fo r U G V based on the in fo rm a tio n a cq u ire d by U A V.F in a lly,sim ula tions were perform ed in a ty p ic a l rescue sce n a rio.E xperim ents show th a t S U R F a lg o rith m can achieve the a c c u ra c y,re al- tim e and robustness o f target re c o g n itio n.The o p tim ized A* a lg o rith m can achieve the fe a s ib ility and re al- tim e o f glob al path p la n n in g.Key words ：U A V/U G V cooperation systems；target re co g n itio n；glob al path p la n n in g；S U R F a lg o rith m；o p tim ized A* a lg o rith m〇引言单独的无人机(U A V)与单独的无人车(U G V)在工作方式、搭载传感器等方面存在显著不同，在感知、负载、速度、视野获取等方面也有很强的互补性。
无人飞行器的实时图像处理与目标检测
无人飞行器的实时图像处理与目标检测随着科技的进步和智能化的发展，无人飞行器（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）在各个领域中被广泛应用，如农业、环境监测、安全巡航等。
而实时图像处理与目标检测技术的应用使得无人飞行器具备了更强大的功能和应用前景。
本文将详细介绍无人飞行器的实时图像处理与目标检测的意义、技术方法和应用案例。
实时图像处理与目标检测的意义在于使得无人飞行器能够通过图像传感器获取实时的环境信息，并对所获取的图像进行分析与处理，以实现对特定目标的检测和跟踪。
这项技术的应用使得无人飞行器可以在不同领域中起到重要的作用。
例如，在农业领域中，利用实时图像处理与目标检测技术，无人飞行器可以对农田进行巡航监测，及时发现灾害、病虫害等问题；在环境监测领域中，无人飞行器可通过图像处理与目标检测技术实现对大气污染、水质污染等环境问题的监测；在安全巡航领域中，实时图像处理与目标检测技术可以帮助无人飞行器实现对危险区域的监控和预警，有效防范各类安全风险。
为实现无人飞行器的实时图像处理与目标检测，需要依靠计算机视觉和机器学习等相关技术。
首先，图像采集是实时图像处理与目标检测的第一步，无人飞行器通过搭载高清图像传感器，获取环境的实时图像数据。
其次，图像预处理是为了提取有用信息，减少冗余数据。
常用的图像预处理方法包括图像平滑、灰度化、边缘检测等。
然后，目标检测是实现无人飞行器智能化的核心任务之一。
目标检测技术可以通过特征提取、特征匹配和机器学习等方法，实现对图像中目标的自动识别和定位。
最后，实时图像处理要求能够高效地处理大量图像数据，在保证准确性的同时，具备实时性。
针对无人飞行器的实时图像处理与目标检测，已经有多个应用案例得到了广泛的验证与应用。
例如，在农田巡航监测中，无人飞行器通过图像处理与目标检测技术可以实现对农作物的生长状态、病虫害、灾害情况等的检测与分析，从而为农民提供实时的决策支持和精准农业管理。
无人机遥感图像目标检测算法研究
无人机遥感图像目标检测算法研究随着科技的不断进步，无人机遥感技术逐渐被广泛应用于农业、环境保护、灾害监测等领域。
作为无人机遥感技术中的一部分，目标检测算法的研究与应用也日益受到关注。
本文将对无人机遥感图像目标检测算法进行探讨。
一、无人机遥感图像目标检测算法简介无人机（UAV）遥感图像目标检测算法是一种通过无人机拍摄的遥感图像进行目标识别和提取的技术。
其主要应用于农业、林业、城市规划、水资源管理和地质勘探等领域。
在实际应用中，无人机遥感图像目标检测算法最常用的方法是基于深度学习的目标检测算法。
二、无人机遥感图像目标检测算法的分类1. 基于传统图像处理方法的目标检测算法这种算法常用于目标在图像中占比较大的情况下，例如对于大型建筑物、道路等目标的检测。
传统图像处理方法的常用技术包括图像分割、纹理特征提取、形状描述子、边缘检测等。
2. 基于深度学习方法的目标检测算法对于一些较小的目标物的识别和提取，深度学习方法是一种更为有效的解决方案。
基于深度学习的目标检测算法又可以分为两类：（1）单阶段目标检测算法单阶段目标检测算法通常以冗余的框架为基础，可直接从图像中检测出目标物并提出属性特征。
主要包括YOLO、SSD、RetinaNet等算法。
（2）两阶段目标检测算法两阶段目标检测算法通过先检测出可能的目标来进一步提出目标物，主要算法有RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN等。
三、无人机遥感图像目标检测算法的关键技术1. 特征提取技术特征提取技术是无人机遥感图像目标检测算法的核心技术之一。
通过对图像信息的分析提取出具有差异性的特征，以此提高目标检测的准确度和效率。
卷积神经网络（CNN）是特征提取技术中最常使用的方法。
2. 数据增强技术数据增强技术是一种在原始数据集中添加扰动、变形等方法，以增加数据集的数量和丰富度，增强模型的泛化能力和鲁棒性。
在无人机遥感图像目标检测算法中，数据增强技术可以有效提高算法的识别效率和准确度。
无人机图像处理中的目标识别算法研究
无人机图像处理中的目标识别算法研究无人机技术的迅猛发展使得无人机在各个领域得到广泛应用，其中图像处理技术是无人机实现自主导航和目标追踪的重要部分。
目标识别算法作为图像处理技术的核心，对无人机的性能和应用效果有着重要影响。
本文就无人机图像处理中的目标识别算法进行探讨。
目标识别算法是无人机图像处理中最基础的环节之一，它的主要任务是从图像中识别出感兴趣的目标物体。
在无人机应用中，目标可以是特定的建筑物、交通工具、行人等。
目标识别算法的研究旨在提高无人机的识别准确率和实时性，使无人机能够在复杂环境和高速飞行状态下准确地找到目标。
目标识别算法的基本步骤包括图像预处理、特征提取和目标分类。
首先，图像预处理是为了提高图像质量、减少图像中的噪声和干扰。
例如，可以对图像进行去噪、图像增强、图像滤波等处理，以获得更清晰、更准确的图像。
其次，特征提取是目标识别算法的核心，它通过提取图像的局部特征或全局特征来描述目标物体的特点。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
最后，目标分类是将提取的特征输入分类器来判断目标的类别。
常见的目标分类方法有支持向量机、神经网络、深度学习等。
在无人机图像处理中，由于图像获取的环境和条件的复杂性，目标识别算法面临着许多挑战。
首先，光照变化会导致目标在不同场景下出现亮度变化的问题。
解决这个问题的方法可以是采用颜色特征和纹理特征相结合的方式来提高鲁棒性。
其次，目标的尺度变化也会影响目标的识别效果。
针对这个问题，可以采用尺度不变特征变换（SIFT）和尺度自适应目标检测方法来提高目标识别的准确率。
此外，目标的遮挡和目标物体之间的相似性也是目标识别算法需要解决的难题。
针对这个问题，可以采用多特征融合、上下文信息和机器学习算法来提高目标的区分度。
另外，目标识别算法还要考虑到实时性的要求。
在无人机应用中，实时性是一个至关重要的指标。
传统的目标识别算法多采用特征匹配或分类器的方法，计算量较大，不能满足实时性的要求。
英文-基于视觉的旋翼无人机地面目标跟踪
SIFT algorithm is used to recognize the ground target in 用于识别地面目 this paper. The SIFT algorithm, first proposed by David. G. 标 Lowe in 1999 [5] and improved in 2004 [6], is a hot field of feature-matching at present, and its effectiveness is invariant of image rotation, scale zoom and brightness transformations, and also maintains a certain degree of stability on 透视变换 仿射变换 perspective transformation and affine transformation. SIFT feature points are scale-invariant local points of an image, with the characteristics of good uniqueness, informative, large amounts, high speed, scalability, and so on. A. SIFT Algorithm The SIFT algorithm consists of four parts. The process of SIFT feature construction is shown in Fig. 1.
目标识别算法
SIFT算法本文是
性、准确性快
I. INTRODUCTION UAV is one of the best platforms to perform dull, dirty or dangerous (3D) tasks [1]. UAV can be used in various applications where human is impossible to intervene. It greatly expands the application space of visual tracking. Research on the technology of vision based ground target tracking for UAV has been a great concern among cybernetic experts and robotic experts, and has become one of the most active research directions in UAV applications. Currently, researchers from America, Britain, France and Sweden are on the cutting edge in this field [2]. Typical visual tracking platforms for UAV include Scan Eagle, GTMax, RQ-11, RQ-16, DragonFly, etc. Because of many advantages, such as small size, light weight, flexible, easy to carry and low cost, rotor UAV has a broad application prospect in the fields of traffic monitoring, resource exploration, electricity patrol, forest fire prevention, aerial photography, atmospheric monitoring, etc [3]. Vision based ground target tracking system for rotor UAV is such a system that gets images by the camera installed on a low-flying rotor UAV, then recognizes the target in the images and estimates the motion state of the target, and finally according to the visual information regulates the pan-tilt-zoom (PTZ) camera automatically to keep the target at the center of the camera view. In view of the current situation of international researches, the study of ground target tracking system for
多无人机任务分配算法与仿真matlab
多无人机任务分配算法与仿真MATLAB一、概述无人机（UAV）作为一种无人驾驶的航空器，其在军事侦察、灾难救援、农业植保等领域具有广泛的应用前景。
随着技术的不断发展，无人机系统越来越复杂，单一无人机已经不能满足大范围任务的需求。
多无人机系统成为了未来发展的趋势。
在多无人机系统中，任务分配算法是至关重要的一环，它直接影响到无人机的效率和性能。
本文将介绍多无人机任务分配算法，并利用MATLAB进行仿真实验。
首先我们将简要介绍多无人机系统的任务分配问题，然后详细探讨多种任务分配算法，并使用MATLAB对这些算法进行仿真模拟。
最后我们将对仿真结果进行分析，总结出各种算法的优缺点。
二、多无人机任务分配问题在多无人机系统中，任务分配是指将一组任务分配给多个无人机，以便尽快地完成这些任务。
任务分配问题通常包括以下几个方面的考虑：1. 任务属性：每个任务可能有不同的属性，如优先级、难度等。
无人机需要根据任务属性来选择执行的任务。
2. 无人机属性：不同的无人机可能具有不同的飞行能力和载荷能力，需要根据任务属性来选择执行的无人机。
3. 通信和协同：多个无人机之间需要进行通信和协同，以便更好地执行任务。
三、多无人机任务分配算法针对多无人机任务分配问题，目前存在多种算法，下面我们将介绍几种常见的算法。
1. 贪婪算法贪婪算法是一种简单、直观的任务分配算法。
该算法会根据任务属性和无人机属性，选择当前最合适的任务-无人机配对，然后进行分配。
这种算法快速、简单，适用于一些简单的场景，但在复杂任务和多无人机系统中效果不佳。
2. 遗传算法遗传算法是一种启发式算法，通过模拟生物遗传学中的遗传和进化过程，来寻找最优解。
在多无人机任务分配中，遗传算法可以根据任务和无人机的属性，不断演化出最适合的任务-无人机配对，从而实现高效的任务分配。
3. 蚁裙算法蚁裙算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为，来解决优化问题的算法。
在多无人机任务分配中，蚁裙算法可以模拟蚂蚁在任务和无人机之间寻找最优路径的行为，从而找到最优的任务-无人机配对。
基于多传感器融合的室内自主飞行器系统
电子产品世界设计应用esign & Application基于多传感器融合的室内自主飞行器系统*Design of UAV system for indoor autonomous flight based on multi-sensor fusion赵 典，王新怀，徐 茵，韦佳辰，徐逸飞 （西安电子科技大学，陕西西安710126）摘 要：设计了以多旋翼无人机为平台，基于多传感器融合、ADRC自抗扰控制、YOLOv5目标检测神经网络等技术的室内自主飞行器系统。
系统以 Jetson NANO为运行平台，采用ACFLY EDU飞行控制板运行核心控制部分，基于Intel RealSense T265的位置信息，融合飞行控制板IMU、高度气压计、TOF等传感器数据对无人机在室内的状态进行估计和修正，使用ROS和MAVROS构建通信系统，以提高无人机在室内飞行的平稳性。
该系统可以根据控制命令或自主实现无人机一键起飞、动态室内定位、飞行姿态控制、对室内目标的检测与精准识别、航向控制与定点降落等功能。
经电子设计竞赛实际测试，本系统能够不依赖传统的GPS信号和光流传感器等模块进行定位，同时具有较高的定位精度，可在室内复杂条件下完成自主飞行器既定的设计功能。
关键词：多传感器融合；室内自主飞行；ADRC自抗扰控制；T265；YOLOv5神经网络;ROS *本项目获得2021年全国大学生电子设计竞赛国家二等奖0 引言无人机在最近十年内在民用领域有了长足的发展，但由于室内全球定位系统（global positioning system , GPS ）信号弱或不可用，传统平台依赖的惯性导航误差较大，并且室内地面效应比较严重，所以室内无人机的发展进度相对缓慢。
笔者通过对室内无人机飞行器比赛的训练和参与发现存在着如下问题：室内定位常用的光流传感器受环境光照强度和参照面特征点数量的影响；气压计高度读数随着楼层的变化，不能正常显示飞行器相对地板高度；室内地面效应严重致使飞行器起飞时参数震荡，传统比例积分微分（proportional integral derivative , PID ）控制参数难以调整等，因此对室内自主飞行器系统的研究十分必要。
《2024年基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》范文
《基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术研究》篇一一、引言随着科技的进步和无人系统技术的迅速发展，无人机(UAV)的目标识别与跟踪技术已经引起了广泛关注。
这些技术结合了先进的计算机视觉与图像处理算法，能够使得无人机更精确地完成复杂任务，如空中侦查、远程目标跟踪以及环境监测等。
在众多相关研究中，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术成为研究焦点，具有极其重要的实际应用价值。
二、视觉感知技术在无人机目标识别中的应用1. 识别技术基于视觉感知的无人机目标识别主要依赖于计算机视觉与图像处理技术。
通过对无人机获取的图像进行预处理，提取关键特征信息，并使用深度学习等算法进行目标识别。
这些技术可以有效地从复杂的背景中提取出目标物体，并对其进行分类和定位。
2. 识别技术的挑战尽管现有的技术已经取得了显著的进步，但仍然存在一些挑战。
例如，在复杂的环境中，如何准确地区分目标和背景，以及在动态环境中如何保持识别的稳定性等。
此外，对于小目标的识别和远距离目标的识别也是一大挑战。
三、无人机目标跟踪技术的研究1. 跟踪技术无人机目标跟踪技术依赖于连续的图像序列，通过匹配前后帧中的目标特征，实现目标的持续跟踪。
这些技术通常结合了图像处理、模式识别和机器学习等技术。
2. 跟踪技术的挑战目标跟踪的挑战主要在于如何处理目标在运动过程中的各种变化，如目标的旋转、缩放、遮挡等。
此外，如何在复杂的环境中保持稳定的跟踪也是一大挑战。
四、基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术的结合应用1. 技术融合基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术的结合应用可以有效地提高无人机的任务执行能力。
通过先期的目标识别，无人机可以快速定位到目标位置，然后通过目标跟踪技术实现对目标的持续监控和追踪。
2. 实际应用这种结合应用在许多领域都有广泛的应用前景。
例如，在军事领域中，可以用于空中侦查和远程目标跟踪；在民用领域中，可以用于环境监测、交通管理、救援搜索等任务。
面向目标态势感知的软件定义UAV网络
面向目标态势感知的软件定义UAV网络面向目标态势感知的软件定义UAV网络引言：无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）作为一种广泛应用的无人飞行器，已经在各个领域展现出广泛的应用前景，如军事侦察、灾害监测和物流配送等。
然而，要使无人机在复杂环境中高效、安全地执行任务，需要具备良好的目标态势感知能力。
因此，设计面向目标态势感知的软件定义UAV网络是一个关键的研究方向。
一、目标态势感知的重要性目标态势感知是指通过搜集、分析和集成环境信息，对目标所处的战场态势进行综合评估和分析的能力。
对于无人机而言，具备目标态势感知能力可以帮助其实时了解周围环境的变化，准确判断目标位置和状态，从而更好地完成任务。
二、软件定义UAV网络的概念软件定义UAV网络是一种基于软件定义网络（Software Defined Network，SDN）和网络功能虚拟化（Network Function Virtualization，NFV）的架构。
该架构将网络控制面与数据面分离，通过集中式控制器对无人机网络进行管理和控制，实现了网络的可编程性和灵活性。
三、面向目标态势感知的软件定义UAV网络的设计要点1. 集中式控制器：通过集中式控制器对无人机网络进行全面监控和管理，实时收集无人机传感器数据和环境信息，为目标态势感知提供可靠的数据来源。
2. 感知与融合算法：设计高效的感知与融合算法，对收集到的传感器数据和环境信息进行分析和整合，精确地识别目标位置、轨迹和行为特征。
3. 分布式决策机制：通过分布式决策机制，将目标态势感知结果反馈给各个无人机节点，使其能够自主地调整飞行轨迹和执行任务，实现协同作战和避免碰撞。
4. 自适应资源调度：根据目标态势感知的动态变化，动态调整无人机网络资源分配，为关键任务提供优先级保障，提升目标情报获取效率。
五、面向目标态势感知的软件定义UAV网络的优势1. 灵活性：软件定义UAV网络的可编程性使得网络能够根据不同任务的需求进行动态配置和优化，适应复杂多变的任务环境。
一种基于多传感器的无人机避障算法
《工业控制计算机》2021年第34卷第5期89一种基于多传感器的无人机避障算法A Multi-sensor-based UAV Obstacle Avo i dance Algor i t hm赵志章贺勇刘甜(长沙理工大学电气与信息工程学院，湖南长沙410000)摘要:针对无人机避障问题，提出一种基于多传感器的四旋翼无人机避障方法。
外部传感器主要包括了GPS模块、激光雷达与单目摄像头。
对二维VFH(Vector Fi ald H i stogram)方法进行了改进,通过计算了无人机自身体积，直接将障碍物直方图二值化,加入获得的障碍物高度信息，提出了一种移动成本代价函数,使无人机进行最优的条件下垂直和水平各转向角的选择。
仿真实验结果表明，该方法能够实现无人机在未知环境中从起点到目标点的避障。
关键词：无人机；多传感器；VFH；代价函数Abstract:A mult i-sensor four-rotor UAV 2.5-d i m ans ional obstacle avo idanca methods proposed for UAV obstacle avo i d ance.External sensors ma i n ly include GPS modules,l i d ar and monocular cameras.By calculat i n g the volume of UAV itself,b i n ar i z i n g the obstacle h i s togram d i r ectly and add i n g the obta i n ed obstacle he i g htnformat i o n,a mov i n g cost cost funct ionsproposed in th i s paper.The UAV can select the vert i c al and hor i z ontal steer i n g angles under the opt i m al cond i t i o ns.The s i m ulat i o n results show that th i s method can avo i d obstacles from start ing po i n t to target po i n t in unknown env i r onment.Keywords:UAV,mult i-sensor,VFH,cost funct i o n近年来，多旋翼无人机作为具有垂直起降能力和较高机动性的空中移动机器人，被广泛应用于测绘、巡线［1］、植保0、物流运输回等多种场景。
多约束复杂环境下UAV航迹规划策略自学习方法
第47卷第5期Vol.47No.5计算机工程Computer Engineering2021年5月May2021多约束复杂环境下UAV航迹规划策略自学习方法邱月，郑柏通，蔡超（华中科技大学人工智能与自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室，武汉430074）摘要：在多约束复杂环境下，多数无人飞行器(UAV)航迹规划方法无法从历史经验中获得先验知识，导致对多变的环境适应性较差。
提出一种基于深度强化学习的航迹规划策略自学习方法，利用飞行约束条件设计UAV的状态及动作模式，从搜索宽度和深度2个方面降低航迹规划搜索规模，基于航迹优化目标设计奖惩函数，利用由卷积神经网络引导的蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法学习得到航迹规划策略。
仿真结果表明，该方法自学习得到的航迹规划策略具有泛化能力，相对未迭代训练的网络，该策略仅需17%的NN-MCTS仿真次数就可引导UAV在未知飞行环境中满足约束条件并安全无碰撞地到达目的地。
关键词：深度强化学习；蒙特卡洛树搜索；航迹规划策略；策略自学习；多约束；复杂环境开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：邱月，郑柏通，蔡超.多约束复杂环境下UAV航迹规划策略自学习方法［J］.计算机工程，2021，47（5）：44-51.英文引用格式：QIU Yue，ZHENG Baitong，CAI Chao.Self-learning method of UAV track planning strategy in complex environment with multiple constraints［J］.Computer Engineering，2021，47（5）：44-51.Self-Learning Method of UAV Track Planning Strategy inComplex Environment with Multiple ConstraintsQIU Yue，ZHENG Baitong，CAI Chao（National Key Laboratory for Multi-Spectral Information Processing Technologies，School of Artificial Intelligence and Automation，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan430074，China）【Abstract】In a complex multi-constrained environment，the Unmanned Aerial Vehicle（UAV）track planning methods generally fail to obtain priori knowledge from historical experience，resulting in poor adaptability to a variable environment.To address the problem，this paper proposes a self-learning method for track planning strategy based on deep reinforcement learning.Based on the UAV flight constraints，the design of the UAV state and action modes is optimized to reduce the width and depth of track planning search.The reward and punishment function is designed based on the track optimization objective.Then，a Monte Carlo Tree Search（MCTS）algorithm guided by a convolutional neural network is used to learn the track planning strategy.Simulation results show that the track planning strategy obtained by the proposed self-learning method has generalization pared with the networks without iterative training，the strategy obtained by this method requires only17%of the number of NN-MCTS simulation times to guide the UAV to reach the destination safely without collision and satisfy the constraints in an unknown environment.【Key words】deep reinforcement learning；Monte Carlo Tree Search（MCTS）；track planning strategy；strategy self-learning；multiple constraints；complex environmentDOI：10.19678/j.issn.1000-3428.00574920概述战场环境中的无人飞行器（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）航迹规划任务需要考虑多方面的因素，如无人飞行器的性能、地形、威胁、导航与制导方法等，其目的是在低风险情况下以更低的能耗得到最优航迹。
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（Ｓ Ｓ ＤＡ） 不 变矩 特 征 、 、 角点 特 征 和基 于模 型 的方 法
＊基 金 项 目 ： 家 自然科 学 基 金 资 助 项 目（ １ ７ １ ５ 囝 ６０ ４ ５ ）
等。 文献 Ｅ ３ 出基 于 Ｈａ ｓ ｏｆ 距 离 的方法 识别 飞 １提 ｕ ｄ ｒｆ
多特 征 的 Ｕ ＡＶ快 速 目标 识别 算 法仿真
李大健 刘 慧 霞 张 ， ，
（．西 北 工 业 大 学 第 ３ ５研 究 所 ， 安 １ ６ 西
清。席庆 彪 ， 海帆。 ， 郭
７０７ ， １ ０ ２ ６０３） １０ ６
７ ０ ６ ，．西 北 工 业 大 学 自动 化 学 院 ， 安 １０５２ 西
作 者 简 介 ： 大 健 （９ ７ ） 男 ， 西人 ， 工 ， 究 方 向 ： 李 １ ６一 ， 陕 高 研
无 人 机 系 统控 制 ， 人 机 侦 察 信 息 处 理 。 无
机 ， 时性 较强 ， 实 但算 法对 目标 尺度 变化 较大 的情况 鲁 棒性 不 强 。 献 ［ —］ 出了基 于不 变矩的飞 机 识 文 ２３ 提
引 言
情 报 侦 察 、 场监 视 是 ＵＡＶ 承 担 的 多 种 角 色 战 中的 主要作 战 任务 之一 。 用 ＵＡＶ 进行 空 中侦察 ， 利
息 的 主导 权 。ＵＡＶ 目标 快速 识 别算 法 主 要依 赖 于 两个 方 面 ， 一方 面 是特 征点 的选取 ， 征点需 要 满足 特 独特 性 、 部 性 、 确性 、 局 准 高效 性 以及 不 变 性 和鲁 棒
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ３ １ ７。 ．
Ｍ ａ ， ０１ ｒ２ ２
火 力 与 指 挥 控 制
Ｆ ｒ ｏ ｔｏ ＆ Ｃ ｍｍａ ｄ Ｃ ｎ ｒ ｌ ｉ Ｃ ｎ ｒｌ ｅ ｏ ｎ ｏ ｔｏ
第３ ７卷 第 ３ 期 ２１ 年 ３ ０２ 月
文章 编 号 ： ０ ２ ０ ４ （ Ｏ ２ Ｏ — ０ ５ ０ １０ —６ Ｏ ２ １ ） ３０ ３—４
ｓｍｉ ｒｔ ｕ ｃｉｎ ｉ ｄ ｓｇ ｅ ｔ ｎ ａ ｉｎ ｍｅ ｔ ，ａ ｄ ａｆ ｎ ｓ ｕ ｃｉｎ ｏ ｉ ｌ ｉｙ ｆ ｎ ｔｏ ｓ ｅ ｉ ｎ ｄ ｗｉ ｉｖ ｒａ ｔｍｏ ｎ ｓ ｎ ｉ ｅ ｓｆ ｎ ｔｏ ｆＧＡ （ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ）ｉ ａ ｈ ｔ ｇ ｎ ｔｃａ ’
●
口 困
矩 特 征是 图像 的 统计 特征 ， 对平 移 、 伸缩 、 转 旋 均满 足 一定 的不 变性 ， 综合 不 变 矩 的研究 成 果 可 以
看出， 不变 矩可 以很 好地应 用于 目标 的识 别 ， 算速 计
算法 的基 本框 架如 图 １ 示 。 所 对 于 ＵＡＶ 侦察 图像 Ｆ（ ， ， ｘ ） 如果 它分 段 连续 且 只在 ＸＹ平 面上 的有 限个 点不 为零 ， 则其 户 ＋ｇ阶
ｔ ｅ ＲＯＩ ｒ ｇ ｏ ． Ｓ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌｓ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｓ ｏ ｔｏ ｇ ｒ ｂ ｓ ｎ ｓ ｎ ａ ｆ ｅ ｔ ｅｙ ｈ ｅ ｉｎ ｉ ｌ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｆ ｓ ｒ ｎ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ａ ｄ ｃ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｌ ｖ ｉ ｅ ｔｆ ｈ ｌ ｎ ａ ｇ ｔ ｎ ａ ｒ ｏ ｔ ｗｉ ｈ ｂ ｌ ｙ ｔ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｔｍｅ ｓｇ ｉｉａ ｔ ． ｄ ｎ ｉ ｔ ｅ ｐ ａ ｅ ｔ ｒ ｅ ｓ ｉ ｉｐ ｒ ｔ ｔ ｅ ａ ｉ ｔ ｏ ｒ ｄ ｃ ｈ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｉ ｉ ｎ ｆｃ ｎ ｌ ｙ ｈ ｉ ｙ Ｋｅ ｒ ｓ ＵＡ Ｖ ，ａ ｇ ｔｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｉ ｖ ｒａ ｔｍ ｏ ｎ ｓ ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ ｍ ， Ｉ Ｔ ｙ ｗｏ ｄ ： ｔ ｒ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ， ａ ｉｎ ｍｅ ｔ ， ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ Ｓ Ｆ ｉ ｎ
度 也较 快 ， 但是 鲁棒 性不 够强 。ＳＦ ＇ Ｉ ＴＥ 算法 是 一种 ￣ 提 取局部 特征 的算 法 。其 对 图像 缩放 、 旋转 、 光线 变 化 等甚 至仿 射 变换 均保 持 不变 。ＳＦ 算 法是 一 种 ＩＴ 有 效 的特征点 提取算法 ［ 。 在现有 的计算 机上 ， ８但 ］ 很
ｉ ｖ ｒａ ｔ ｍ ｏ ｎ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ Ｓ Ｆ （ ｃ ｌ ｎ ａ ｉ ｎ ａ ｕ ｅ Ｔｒ ｎ ｆ ｒ ） ｆ ａ ｕ ｅ ｆ ｔ ｅ ｉ ｇ ． Ｆｉｓ ｌ ｎ ａ ｉｎ ｍｅ ｔ ｎ ｈ Ｉ Ｔ Ｓ ａ ｅ Ｉ ｖ ｒａ ｔ Ｆｅ ｔ ｒ ａ ｓ ｏ ｍ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｈ ｍａ ｅ ｒｔ ｙ，
其 中， ＝ｍ 。 。歹 ｌ ｍ。 一ｍｏ ｍ 。 Ｆ（ ， 的重 心坐 ／ ， １ 。 ／ 为 ｚ ）
标 。归一 化 中心矩定 义 为 ：
出 了结 合 闭合 轮廓 和部 分特 征 的 飞机识 别 算 法 ， 但
要 求遥 感 图像 的分 辨 率较 高 ， 实 际 的 ＵＡＶ 系 统 而 遥感 图像 分辨 率一般难 以达 到 。 文献 ［ ］ 出 了采用 ５提 角 点特 征和 自适 应核 聚类算法 ， 算法 鲁棒性 较强 ， 但
由于计 算复 杂 ， 很难满 足实 时性要 求 。
３ Ｓｏ ｔ ｗｅｔＣｈｎ ｓａ ｃ ｎｔｔｔ ｆ ｅｔｏ ｉ ｕｐ ｔ Ｃｈ ｎ ｕ ６ ０ ３ Ｃｈ ｎ ） ． ｕ ｈ ｓ ＂ ｉ ａＲｅｅ ｒ ｈ Ｉ ｓｉｕｅｏ ＥｌｃｒｎｃＥｑ ｉ ｍｅ ， ｅ ｇｄ １ ０ ６， ｉ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｏ ｓ ｔｌ ｈ ｒ ｂｅ ｏ ｄ ｎ ｉｉｇ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｕ ＡＶ （ ｎ ｎ ｅ ｒａ ｈｃｅ ｓｒ ｃ ： ｅｔｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｆ ｉｅ ｔ ｎ ｈ ａ ｇ ｔ ｉ ｈ ｆ Ｕ ｍａ ｎ ｄ Ａｅ ｉｌＶｅ ｉｌ ） ｒ ｃ ｎ ａｓ ａ ｃ ｍａ ｅ ｉ ｅ ｌｔ ｅ ｏ ｎ ｉｓ ｎ ｅ ｉ ｇ ｎ ｒ ａ ｉ ｍｅ， ａ ＵＡ Ｖ ａ ｔｔ ｒ ｅ ｄ ｎ ｉ ｌｏ ｉｈ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ，ｗｈｃ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｆｓ ａ ｇ ｔｉｅ ｔｆ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｙ ｉｈ ｉ ａ ｅ ｎ
中圈分类号 ： ７３ ＴＰ ５ 文献标识码 ： Ａ
Ｆａ ｔ ＵＡ Ｖ ｒ ｅ ｅ ｏ ｉｉ ｎ Ａ ｌ ｏ ｉ ｈ ｓ ｄ ｏ ｕ ｔｐｌ ａ ｕｒ ｓ ｓ Ｔａ ｇ ｔＲ ｃ ｇｎ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｌｉ ｅ Ｆｅ ｔ ｅ
ＬＩＤａ ｊ ｎ ， Ｕ ｉｘ ａ ， —ｉ ＬＩ Ｈｕ— ｉ ＺＨＡＮＧ ｎ ａ Ｑｉ ｇ ，ＸＩＱｉｇ ｂａ １ ｎ — ｉｏ ， ＧＵＯ ｉ ａ 。 ２ Ｈａ－ ｎ ｆ
ｔ ｋ ｎ ｔ ｅ ｒ ｈ ｔ ｅ ｉ ｇ ｌｂ ｌ ａ ｅ ｏ ｓ ａ ｃ ｈ ｍａ ｅ ｇ ｏ ａ ｌ ｔ ｅ ｒ ｇ ｏ ｆ ｉ ｔ ｒ ｓ （ ｙ， ｈ ｅ ｉ ｎ ｏ ｎ ｅ ｅ ｔ ＲＯＩ ， ｉ ｈ ｍａ ｏ ｔ ｉ ｈ ａ ｇ ｔ ａ ｅ ） ｗｈ ｃ ｙ ｃ ｎ ａ ｎ ｔ ｅ ｔ ｒ ｅ ，ｃ ｎ ｂ
・３ ・ （ ６ 总第 ３ －４ ４ ７ ４）
火 力 与 指 挥 控 制
２１ ０ ２年
第 ３期
别 算法 ， 该算 法能成 功识别扭 曲变 形 的飞机 目标 ， 但
查 找 Ｆ（ ） 目标 Ｔ（ ） ｘ， 中 ｘ， 的空 间坐标 ｄ ｘ， 。 （ ）
厂甄讯 厂蓟瓢丽
存在 较大 噪声干 扰 的情况 下适用 性不 强 。 献 ［］ 文 ４ 提
（ ． ｏ ３ ５Ｒｅｅ ｒｈ Ｉ ｓｉ ｔ ，Ｎ ｏｔ ｗｅｔＰｏｙ ｅｈ ｉａ ｉｅ ｓｔ １ Ｎ ． ６ ｓａ ｃ ｎ ｔ ｕ ｅ ｔ ｒｈ ｓ ｌｔｃ ｎｃ ｌＵｎｖ ｒｉ ｙ，Ｘｉａ １ ０ ５ Ｃｈｎ ’ ｎ ７ ０ ６ ， ｉａ，
２ ｃｏｌ ｆＡｕｏ ａｉ ，Ｎｏｔｒｅｔ ｏｙｅｈ ｉ ｌ ｎｖｒｉ Ｘｉａ １０ ２ Ｃ ｉａ ．Ｓ ｈ ｏ ｔｍ ｔ ｎ ｏ ｏ ｒｈ ｓ Ｐ ｌｔ ｎｃ ｉｅｓｙ， ’ｎ７ ０ ７ ，ｈｎ ， ￣ ｃ ａＵ ｔ
，ｌ ＝ ，棚
难 达 到实 时的程 度 。许 多学 者对 Ｓ Ｆ Ｉ Ｔ算 法 提 出 了
一
∑ ∑ Ｘｙ （， ｐｑ ｘ ） Ｆ
（ ２ ）
些 降 维改 进 ， Ｐ Ａ— Ｉ Ｔ 等 ， 然 提 高 了运 算 如 Ｃ ＳＦ 虽
Ｆ（ ） 户 ｘ， 的 ＋ｇ阶中心矩 定义 为 ；
＝
速度 ， 但牺牲 了算法 的鲁棒性 。
性 ， 一方 面快 速性 还 涉及搜 索策 略 的选 取 。 另
目前 目标 识别 算法 中用 到的特 征点 主要 有基 于
快 速 地 发 现 识别 目标 ， 助 于 在 现代 战争 中获 取 信 有
Ｈａ ｓｏ ｆ 距 离 的边 缘 特征 、 贯 相 似 性 检 测 算 法 ｕ ｄ ｒｆ 序
ｅ ｔａ ｔ ｄ ｑ ｉｋ ｙ ｅ ｏ ｄ ｙ ｔ ｅ ｌｃ ｔｏ ｆｔ ｅ ｏ ｊｃ ａ ｅ ｄ ｔｒ ｎ ｄ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｙ Ｓ ＦＴ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｘ ｒ ｃｅ ｕｃ ｌ ．Ｓ ｃ ｎ ｌ ｈ ｏ ａ ｉｎ ｏ ｈ ｂ ｅ ｔｃ ｎ ｂ ｅ ｅ ｍｉｅ ｃ ｕ ａ ｅｙ ｂ Ｉ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｔ
３ 西南 电子设备研究所 ， 都 ． 成
摘
要 ： 对 ＵＡ Ｕｎ ｎ ｅ ｒ ｌ ｅ ｉｌ） 察 图 像 快 速 目标 识 别 问题 ， 点 展 开 基 于 多 特 征 的 ＵＡＶ 快 速 目标 识 别 针 Ｖ（ ｍａ ｎ ｄＡｅｉ ｈｃ 侦 ａＶ ｅ 重
算 法 的仿 真研 究 。 算 法 结 合 图像 的不 变 矩 特 征 和 ＳＦ 特 征 ， 先 用 不 变 矩 特 征 构 造 适 应 度 函数 并 利用 遗 传 算 法 的 全 局 搜 索 ＩＴ 首 能 力 ， 侦 察 图 像 中进 行 搜 索 。 速 提 取 出可 能 包 含 目标 的 感 兴 趣 区 域 （ ＯＩ ｅ ｉ ｆ ｎｅｅｔ Ｉ 后 采 用 尺 度 不 变 特 征 变 在 快 Ｒ ，Ｒ ｇｏ ｏ ｔｒｓ） 然 ｎ Ｉ 换 算 法 （Ｉ Ｔ， ｃ ｌ Ｉｖ ｒ ｎ ｅｔｒ ａ ｓｏｍ） Ｒ 区 域 中进 行 匹 配 识 别 ， 而 确 定 目标 的精 确 位 置 。 真 结 果 表 明 ： ＳＦ Ｓａｅ ｎ ａｉ ｔ ａｕ ｅ ｎ ｆｒ 在 ＯＩ ａ Ｆ Ｔｒ 从 仿 算 法 具 有 较 强 的鲁 棒 性 ， 有 效 地识 别 飞 机 目标 并 显 著 减 少 识 别 时 间 ， ＵＡＶ 系 统 提 供 了一 种 近 实 时 的 目标 识 别 方 法 。 能 为 关麓词 ｔ 人机 ， 无 目标 识 另 ， 变 矩 ， 传 算 法 ，Ｉ Ｔ Ⅱ不 遗 ｓＦ