基于视觉的旋翼无人机地面目标跟踪(英文)
基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪
基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪机器视觉技术的快速发展为无人机的应用提供了许多新的可能性。
无人机通过搭载高分辨率摄像头及先进的图像处理算法，能够实现目标的识别与跟踪。
本文将针对基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪进行详细论述。
第一部分：无人机的目标识别无人机的目标识别是指通过摄像头获取的图像，在机器视觉的技术支持下，对目标进行准确的识别。
为了实现目标识别，需要进行以下几个步骤：1. 图像采集无人机搭载高分辨率的摄像头，能够拍摄出清晰、细节丰富的图像。
图像采集是目标识别的基础，图像质量对后续的处理影响很大。
2. 图像预处理在进行目标识别之前，需要对采集到的图像进行预处理。
常见的预处理操作包括图像去噪、调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等。
3. 特征提取特征提取是目标识别的核心技术之一。
通过对预处理后的图像进行特征提取，可以将目标与背景进行分割，并得到目标的显著特征。
4. 特征匹配在得到目标的特征后，需要与已有的目标数据库进行匹配，从而确定目标的类别。
特征匹配可以使用模板匹配、特征描述子匹配等算法进行。
第二部分：无人机的目标跟踪无人机的目标跟踪是指无人机在识别到目标后，通过一定的算法和控制策略，实现对目标运动轨迹的追踪。
目标跟踪主要包括以下几个方面：1. 运动估计为了实现目标的跟踪，需要对目标的运动进行估计。
常见的运动估计方法包括光流法、卡尔曼滤波等。
2. 跟踪算法目标跟踪需要选择适合的跟踪算法，常见的跟踪算法有基于颜色分布的跟踪算法、基于特征点的跟踪算法等。
3. 跟踪策略在进行目标跟踪时，需要设计一定的跟踪策略，如何选择跟踪目标的位置、速度等参数。
跟踪策略的优化将直接影响到跟踪的效果。
第三部分：应用案例与展望基于机器视觉的无人机目标识别与跟踪已经在许多领域得到了广泛应用。
其中，下面列举几个典型的应用案例：1. 农业领域无人机可以通过目标识别与跟踪技术，帮助农民实现对农田的巡查与监测，包括作物的生长情况、病虫害的识别等。
基于计算机视觉的无人机目标跟踪技术研究
基于计算机视觉的无人机目标跟踪技术研究随着科学技术的不断进步，计算机视觉的应用越来越广泛，其中基于计算机视觉的无人机目标跟踪技术的研究受到了广泛关注。
这种技术可以很好的解决一些特殊工作场景下，人工干预不便、不安全的问题，而且准确度较高、自动化程度较高。
接下来，本文将从技术原理、应用场景和未来趋势三个方面进行探讨。
一、技术原理基于计算机视觉的无人机目标跟踪技术需要运用很多技术，其中最为核心的是图像识别、目标检测、目标跟踪（包括单目标跟踪、多目标跟踪）、深度学习等。
图像识别是计算机视觉的主要技术之一，它通过对图像的分析、处理，来识别出图像中所呈现的信息。
在无人机目标跟踪技术中，图像识别的作用就是对图像中的目标进行识别。
目标检测是指在图像中检测到目标的位置和大小。
在目标检测技术中，扫描滑动窗口和提取候选区域是常用的方法。
通常在使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测时，采用RPN（Region Proposal Network）算法进行区域提取。
目标跟踪可以分为单目标跟踪和多目标跟踪，其主要作用是跟随目标运动。
单目标跟踪技术往往使用一个辅助框作为目标区域，跟踪目标在不断移动的过程中，更新目标位置；而多目标跟踪则会比较复杂，需要对多个目标进行跟踪。
其中比较成熟的算法有SORT和Deep SORT，在实际应用中具有较为广泛的应用。
深度学习在无人机目标跟踪技术中发挥着重要作用，它可以提高目标检测和跟踪的效果。
如目前比较流行的YOLOv4和M2Det 都是基于深度学习的方法。
二、应用场景基于计算机视觉的无人机目标跟踪技术在许多行业中得到了广泛应用。
下面，将针对几个应用场景进行具体探讨：1、无人机作业：无人机作业是现代农业、林业等领域的一项高效、快速、精准的新技术。
其中无人机目标跟踪技术可以帮助农民、林业工人等快速、精准的完成作业任务，并且具有自动化控制、成像精度高等优点。
2、安防监控：在安防监控中，无人机目标跟踪技术可以帮助警方跟踪嫌疑人等重点对象，提高抓捕的成功率。
基于计算机视觉技术的无人机目标跟踪与识别研究
基于计算机视觉技术的无人机目标跟踪与识别研究无人机技术的快速发展和广泛应用对无人机目标跟踪和识别提出了更高的要求。
在实际应用中，无人机需要能够准确、快速地识别和跟踪不同类型的目标，如人、车、船等，以实现任务的有效执行。
基于计算机视觉技术的无人机目标跟踪与识别研究正是为了满足这一需求而开展的。
无人机目标跟踪和识别的研究旨在使无人机能够自主地识别和跟踪目标，无需人工干预。
这对于各种无人机应用领域来说都是至关重要的，如搜索救援、监测和巡逻、军事应用等。
在无人机目标跟踪与识别的研究中，计算机视觉技术发挥了重要的作用。
计算机视觉技术可以通过处理无人机拍摄到的图像和视频数据，对目标进行识别和跟踪。
通过图像识别算法，无人机可以自动检测目标的出现并进行分类，从而实现对不同目标的识别。
而通过目标跟踪算法，无人机可以追踪目标的移动轨迹，以便准确地跟随目标并保持对目标的关注。
目标识别与跟踪技术相辅相成。
在目标识别方面，无人机需要能够对目标的特征进行提取，并通过与已知目标特征数据库的比较来判断目标的类别。
对于不同类型的目标，可以采用不同的特征提取方法。
例如，在人脸识别领域，可以使用人脸关键点识别与特征提取方法，通过对人脸上的特定位置进行关键点标记和特征提取，来实现对人脸的识别。
而对于车辆识别，可以采用车辆轮廓识别与特征提取方法，通过车辆的轮廓边界来识别车辆。
目标跟踪是在目标识别的基础上进行的，它需要根据目标的运动特征来实现对目标的持续跟踪。
常用的目标跟踪方法有基于模板匹配的方法、基于特征描述子的方法和基于深度学习的方法。
基于模板匹配的方法是将目标的外观信息与当前帧图像进行匹配，以确定目标的位置。
基于特征描述子的方法是通过计算目标在连续帧图像中的特征描述子，并利用这些描述子来计算目标的位置和运动轨迹。
而基于深度学习的方法则是利用深度神经网络来学习目标的特征表示，并根据学习到的特征对目标进行跟踪。
在无人机目标跟踪与识别研究中，还需要解决一些挑战。
基于视觉的无人机目标检测跟踪与自主降落技术研究
the target detection and target tracking algorithm mentioned above with the control
目 录
摘 要 ··················································································· I
ABSTRACT ········································································ II
3.2 目标检测评价指标··························································· 23
3.3 非极大值抑制 ································································ 25
and regression based detection algorithm, are compared. Considering the computing
performance of the hardware platform, the YOLOv3-tiny network is finally used for
本文以大疆 M100 无人机搭载嵌入式设备 Jetson TX2 并配合广角无畸变的
See3CAM_CU55 摄像头为平台对本方案进行验证。实验结果表明，本文设计的目标
无人机控制中的目标跟踪算法研究
无人机控制中的目标跟踪算法研究随着无人机技术的快速发展，无人机应用范围不断拓展，其中目标跟踪算法的研究成为无人机控制技术的重要组成部分。
无人机的应用场景多种多样，需要不同类型的目标跟踪算法来满足不同的需求。
本文将重点介绍无人机控制中的目标跟踪算法研究。
一、目标跟踪算法的分类目标跟踪算法按照算法的实现原理可以分为基于特征的目标跟踪算法和基于模型的目标跟踪算法。
1. 基于特征的目标跟踪算法基于特征的目标跟踪算法是根据目标物体在图像上的特征来实现目标跟踪的算法，主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
目前常见的基于特征的目标跟踪算法有：CAMShift算法、MeanShift算法、Haar分类器算法、SURF算法等。
2. 基于模型的目标跟踪算法基于模型的目标跟踪算法是根据建立的目标模型来实现目标跟踪的算法，主要包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、CAMshift-Kalman算法等。
其中，粒子滤波算法是近年来发展比较迅速的一种新型目标跟踪算法。
二、特征优化算法无人机应用场景的多样性决定了目标跟踪算法的实现会受到光影等各种因素的干扰，因此需要通过特征优化算法来提高算法鲁棒性，增强无人机跟踪效果。
特征优化算法是指通过对目标在图像上的特征进行处理，改变其在不同光照、角度等情况下的表现，从而提高算法的鲁棒性。
1. 扩展局部二值模式扩展局部二值模式（Extended Local Binary Pattern）是一种基于纹理特征的特征优化算法，它通过对LBP算子的改进，提高了算法的变化不变性和鲁棒性，使得其适用范围更广泛。
该算法已在无人机夜间目标跟踪中得到了广泛应用。
2. SIFT特征优化算法SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种基于形状和纹理的特征提取算法，能够对目标物体在不同尺度、方位和光照条件下具有相同的描述，因此在无人机目标跟踪中具有重要的应用价值。
为了提高SIFT算法在无人机目标跟踪中的效果，研究者还开发了多种SIFT特征优化算法，如基于颜色的SIFT特征优化算法等。
基于强化学习的旋翼无人机智能追踪方法
了旋翼无人机在实物场景与仿真场景下的运动目标追踪实验，实验结果论证了该方法相对于PID控制与基于图像的视觉伺服控
制方法具有更好的追踪效果。
关 键 词 智能追踪; 强化学习; 旋翼无人机; 视觉伺服
中图分类号 TP39
文献标志码 A
doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2019.04.012
An Intelligent Tracking Method of Rotor UAV Based on Reinforcement Learning
SHI Hao-bin* and XU Meng
(School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University Xi’an 710129)
1 旋翼无人机视觉伺服模型
1.1 基于图像的视觉伺服 旋翼无人机的视觉传感器中的 M 个特征点的
收稿日期：2018 − 10 − 24；修回日期：2018 − 12 − 24 基金项目：陕西省重点研发计划(2018GY-187) 作者简介：史豪斌 (1978 − )，副教授，主要从事人工智能方面的研究. E-mail: shihaobin@
(西北工业大学计算机学院 西安 710129)
【摘要】针对旋翼无人机追踪场景中常用的PID控制方法与视觉伺服控制方法的不足，该文尝试将视觉伺服控制与强化学
习结合，提出了一种基于强化学习的旋翼无人机智能追踪方法。首先使用基于图像的视觉伺服实现旋翼无人机的闭环控制，
然后建立使用Sarsa学习算法调节伺服增益的强化学习模型，通过训练可以使得旋翼无人机自主选择视觉伺服增益。该文设计
Key words intelligent tracking; reinforcement learning; rotorcraft UAV; visual servo
《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、引言随着无人机技术的飞速发展，其在军事、民用和商业领域的应用越来越广泛。
其中，基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术成为了研究的热点。
这项技术通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，实现对目标的快速、准确识别与跟踪，为无人机的智能化、自主化提供了重要支持。
本文将针对基于视觉感知的无人机目标识别与跟踪技术进行深入研究，分析其技术原理、方法及挑战，并探讨其应用前景。
二、视觉感知技术原理及方法1. 视觉感知技术原理视觉感知技术主要通过无人机搭载的摄像头等视觉传感器，获取目标图像信息。
通过对图像的处理与分析，提取目标的特征信息，如形状、大小、颜色、纹理等，进而实现对目标的识别与跟踪。
2. 目标识别方法（1）基于特征的目标识别：通过提取目标的特征信息，如边缘、角点、纹理等，与预先设定的模板进行匹配，实现目标的识别。
（2）基于深度学习的目标识别：利用深度学习算法，对大量图像数据进行训练，学习目标的特征信息，实现目标的自动识别。
3. 目标跟踪方法（1）基于特征点的目标跟踪：通过提取目标的特征点，利用光流法、卡尔曼滤波等方法，实现对目标的跟踪。
（2）基于深度学习的目标跟踪：利用深度学习算法，对目标进行实时检测与跟踪，实现目标的稳定跟踪。
三、技术挑战与解决方案1. 复杂环境下的目标识别与跟踪在复杂环境下，如光照变化、阴影遮挡、背景干扰等，目标识别的准确性和稳定性会受到影响。
为解决这一问题，可以采取多传感器融合的方法，将视觉传感器与其他传感器（如雷达、激光雷达等）的信息进行融合，提高目标识别的准确性。
同时，利用深度学习算法，学习复杂环境下的目标特征信息，提高目标识别的鲁棒性。
2. 实时性要求高无人机在执行任务时，需要实时对目标进行识别与跟踪。
为满足实时性要求，可以优化算法的运算速度，采用高效的图像处理技术，以及利用并行计算等方法，提高运算速度。
同时，对无人机硬件设备进行升级，提高其处理能力。
基于机器视觉的无人机目标追踪研究
基于机器视觉的无人机目标追踪研究无人机技术的快速发展与应用已经渗透到各个领域，其中之一就是机器视觉的无人机目标追踪研究。
基于机器视觉的无人机目标追踪是一种新兴技术，它通过无人机搭载的摄像头来实时感知、识别和跟踪目标物体，具有广泛的应用前景。
在过去的几年里，机器视觉技术得到了长足的发展，深度学习算法的兴起为无人机目标追踪提供了强大的支持。
传统的图像处理方法在目标较为简单的情况下能够取得良好的效果，但在复杂场景下容易出现漏检、误检等问题。
而深度学习算法通过大量数据的训练和网络的优化，可以学习到目标的特征和形态，从而提高识别的准确性和鲁棒性。
然而，基于机器视觉的无人机目标追踪仍然面临一些挑战。
首先，无人机飞行速度较快，需要在有限的时间内对目标进行准确的识别和追踪。
其次，复杂场景中存在着许多干扰物体，如树木、建筑物等，这些干扰物体可能会导致目标的漏检或误检。
再者，光照、天气等环境因素也会影响目标的识别和追踪效果。
针对上述挑战，研究人员提出了一系列的解决方案。
首先，为了提高目标追踪的速度和准确性，可以结合传统的特征提取方法和深度学习方法，利用传统方法的速度优势和深度学习方法的准确性优势，实现目标的快速追踪和识别。
其次，可以通过引入多模态数据，如红外图像、激光雷达等，来提高目标的检测和追踪鲁棒性，在复杂环境下更好地定位和追踪目标。
此外，在算法设计方面，可以采用增量式的学习方法，通过不断积累经验和更新模型，提高目标追踪的鲁棒性和适应性。
除了技术挑战，基于机器视觉的无人机目标追踪研究还需要解决一些伦理和安全问题。
例如，隐私保护和数据安全是目标追踪技术面临的重要问题。
在无人机目标追踪过程中，可能涉及到公民个人信息的收集和使用，因此需要制定相应的法律法规和隐私保护政策，确保数据的安全性和合法性。
基于机器视觉的无人机目标追踪技术在许多领域都具有广泛的应用前景。
在农业领域，可以利用无人机目标追踪技术实现对农作物的监测和病害识别，改善农作物的生长质量和产量。
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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
UAV is still in the stage of development and generally focuses on a certain unit technology which can be summarized as the following three aspects: (1) target recognition and state estimation based on vision, (2) flight control of UAV, (3) tracking control of the PTZ camera. This paper mainly studies the technology of target recognition and state estimation. Commonly used target tracking algorithms mainly include template matching, optical flow, meanshift, Kalman filter (KF), Particle filter (PF), and so on. From the viewpoint of control, the main difficulties faced by the visual tracking problems can be summed up with the requirements of tracking algorithm in three aspects, namely, robustness, accuracy and rapidity [4]. Compared with normal visual tracking systems, ground target tracking system for rotor UAV has a worse environment and higher requirements on tracking algorithm. In order to improve tracking robustness, the image matching algorithm based on SIFT feature is adopted to recognize the ground target in this paper. Kalman filter is utilized to estimate the motion state of the ground target to improve tracking rapidity. Finally, an experimental platform of visual tracking system for rotor UAV is set up to test the ground target tracking algorithm. II. TARGET RECOGNITION ALGORITHM SIFT algorithm is used to recognize the ground target in this paper. The SIFT algorithm, first proposed by David. G. 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 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.
2013 10th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA) Hangzhou, China, June 12-14, 2013
基于地面目标视觉跟踪的旋翼无人机
Vision Based Ground Target Tracking for Rotor UAV
Xuqiang ZHAO†*, Qing FEIБайду номын сангаас, Qingbo GENG†
Abstract— This paper studies an efficient ground target tracking algorithm for rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to overcome the contradiction among the target tracking rapidity, precision and robustness for aerial vehicle. Firstly, Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm, which has a better robust performance during rotation, scaling and changes of illumination, is utilized to extract and match the feature points in order to realize target recognition and positioning. Secondly, using top-down tracking method, Kalman filter is combined to estimate the target position in the next frame and search target in the predicted area, it can avoid blind matching, improve tracking rapidity and reduce the ratio of losing target. Finally, an experimental platform of rotor UAV visual tracking is set up and the ground target tracking algorithm is tested. The experiment results show that the algorithm can achieve ground target tracking effectively and has good real-time performance and robustness.