CN103631273A - 基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统及方法。本发明中，对采集的目标对象图像进行分析处理，获取相对角偏差；将相对角偏差与采集的角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；读取当前目标对象及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，并将读取的信息应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值及绝对角位置预测轨迹信息值应用于绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值；将得到的绝对角位置值应用于调控策略，得到伺服转台角度调节量信息，根据得到的伺服转台角度调节量信息，对伺服转台进行角度值调节。应用本发明，可以提升目标对象的跟踪精度。

Description

基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统及方法

技术领域

本发明涉及光电应用技术，尤其涉及一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统及方法。

背景技术

具有跟踪功能的光电跟踪系统，广泛应用于以军事目标探测、视频监控等多种光电跟踪领域。

图1为现有光电跟踪系统结构示意图。参见图1，该光电跟踪系统包括：光电传感器、图像信号处理器、伺服控制器以及伺服转台。图像信号处理器、伺服控制器和伺服转台是光电跟踪系统的核心部件。

光电传感器采集跟踪的目标对象图像。

图像信号处理器接收来自光电传感器的目标对象图像，对目标对象图像进行逐帧检测，以检测目标对象在视频图像中的位置，获取目标对象型心与光轴中心的距离，作为相对角偏差。其中，光轴中心位置信息与图像中心位置信息的关系为：获取光电传感器中心位置信息与伺服转台轴心位置信息的固定位置偏差信息，将图像中心位置信息与固定位置偏差信息进行叠加，得到光轴中心位置信息。当光电传感器与伺服转台完全同轴时，光轴中心等同于图像中心。

伺服控制器以图像信号处理器输出的相对角偏差作为速度或加速度补偿，应用于预先设置的相对跟踪策略，进行速度环控制，通过控制伺服转台的电机，驱动伺服转台，以控制伺服转台的角度和位置，例如，控制伺服转台的机械位移、位移速度或加速度，使得光电跟踪系统跟踪的目标对象始终处在光电传感器中心附近。然后，光电传感器再采集目标对象图像，通过图像信号处理器进行分析处理，伺服控制器根据分析处理的结果控制伺服转台的旋转，如此循环往复，从而实现对目标对象的跟踪。

其中，图像信号处理器的硬件多采用基于现场可编程逻辑门阵列（FPGA，Filed Programmable Gate Arrays）的高速数字信号处理器（DSPDigital signal Processing），软件算法一般采用嵌入式程序编写。

图2为现有光电跟踪系统的跟踪环路示意图。参见图2，图像信号处理器进行目标对象图像检测，即逐帧检测按序接收的目标对象图像，并利用软件算法进行分析处理，得到相对角偏差，伺服控制器通过对相对角偏差的分析处理，输出控制指令，通过电流/电压驱动，控制伺服转台的角度和位置，从而形成一种半闭环的跟踪方法，即在图像目标检测与伺服控制器之间，以及，伺服控制器与伺服转台之间，存在完全闭合的控制环，而在图像目标检测与伺服转台之间，未形成完全闭合的控制环（以虚线表示）。也就是说，基于相对角偏差跟踪的光电跟踪系统，没有充分利用伺服转台的角度位置信息，使得跟踪目标对象的精度较低。

进一步地，当光电跟踪系统稳跟目标对象后，相对角偏差的值基本在零附近波动。由于光电跟踪系统中的图像跟踪软件无法获知目标对象的真实位置轨迹信息，这样，当目标对象短暂消失或遇到强干扰时，特别在超低空复杂背景条件下，可能导致光电跟踪系统跟丢目标对象。

发明内容

本发明的实施例提供一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统，提升目标对象的跟踪精度。

本发明的实施例还提供一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪方法，提升目标对象的跟踪精度。

为达到上述目的，本发明实施例提供的一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统，该光电跟踪系统包括：光电传感器、图像信号处理器、角度传感器、伺服控制器以及伺服转台；

光电传感器，用于采集跟踪的目标对象图像；

图像信号处理器，用于接收来自光电传感器的目标对象图像，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离；接收来自角度传感器采集的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值；

伺服控制器，用于接收来自图像信号处理器的当前目标对象的绝对角位置值，将所述当前目标对象的绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到伺服转台角度调节量信息，并根据得到的伺服转台角度调节量信息对伺服转台进行角度值调节。

较佳地，所述图像信号处理器包括：相对角偏差计算单元、绝对角位置轨迹信息值计算单元、卡尔曼滤波单元以及绝对角位置值获取单元；

相对角偏差计算单元，用于接收来自光电传感器的目标对象图像，对目标对象图像进行分析处理，获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的相对角偏差计算策略，得到目标对象型心与光轴中心的距离，将得到的目标对象型心与光轴中心的距离作为相对角偏差；

绝对角位置轨迹信息值计算单元，用于接收来自角度传感器的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；

卡尔曼滤波单元，用于读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

绝对角位置值获取单元，用于将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值。

较佳地，所述卡尔曼滤波单元包括：绝对角位置轨迹信息值存储模块、判断模块、卡尔曼滤波初始状态变量计算模块、量测值存储模块、状态变量存储模块以及卡尔曼滤波模块；

绝对角位置轨迹信息值存储模块，用于按照先进先出的策略存储包含标识的目标对象图像中目标对象的绝对角位置轨迹信息值，所述绝对角位置轨迹信息值由绝对角位置轨迹信息值计算单元得到；

判断模块，用于读取绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值，如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第一帧目标对象图像，不作处理；如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第二帧目标对象图像，读取绝对角位置轨迹信息值存储模块存储的信息，输出至卡尔曼滤波初始状态变量计算模块；如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第三帧以上目标对象图像，读取绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的信息，输出至量测值存储模块进行存储；

卡尔曼滤波初始状态变量计算模块，用于根据绝对角位置轨迹信息值存储模块存储的绝对角位置轨迹信息值，计算初始状态变量，输出至状态变量存储模块进行存储；

卡尔曼滤波模块，用于读取量测值存储模块存储的信息，作为量测值；读取状态变量存储模块存储的信息，作为历史状态变量，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

较佳地，利用下述公式确定所述初始状态变量：

State(0)=(X₂,X′₂)

X′₂=(X₂-X₁)/T

式中，State(0)为初始状态变量；

X₂为当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

X′₂为当前目标对象的初始速度；

X₁为上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

T为前后帧目标对象图像采样间隔。

较佳地，利用下述公式确定所述当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值：

state(n-2)=kalman(input,state(n-3)),n≥3

式中，state(n-2)为当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，当前目标对象图像为第n帧；

state(n-3)为历史状态变量；

Input为量测值。

较佳地，所述绝对角位置值获取单元包括：差值计算模块、输出处理模块、量测值更新模块以及计时模块；

差值计算模块，用于计算当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值的差值的绝对值；

输出处理模块，用于判断差值的绝对值是否小于预先设置的预测波门阈值，如果是，清空预先设置的计时模块，将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，输出至伺服控制器；否则，将当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，输出至伺服控制器，并向量测值更新模块发送当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，查询计时模块，如果计时模块为清空状态或未超过预先设置的最大记忆时间阈值，通知计时模块进行计时，如果计时模块的计时时间超过预先设置的最大记忆时间阈值，结束流程；

量测值更新模块，用于在接收到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值后，监测到绝对角位置轨迹信息值存储模块存储下一目标对象图像中下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值、并在判断模块将绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的信息输出至量测值存储模块进行存储后，将接收的当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值替换量测值存储模块存储的信息。

较佳地，利用下述公式确定所述差值的绝对值：

$d_n=|X_n-{\stackrel{\‾}{X}}_n|$

式中，d_n为差值的绝对值；

X_n为当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

为当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，

较佳地，下一目标对象所在的图像为第(n+1)帧目标对象图像，在差值的绝对值小于预先设置的预测波门阈值时，利用下述公式确定下一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值：

state(n-1)=kalman(X_n+1,state(n-2))。

较佳地，下一目标对象所在的图像为第(n+1)帧目标对象图像，在差值的绝对值不小于预先设置的预测波门阈值时，利用下述公式确定下一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值：

$\mathrm{state}(n-1)=\mathrm{kalman}({\stackrel{\‾}{X}}_n,\mathrm{state}(n-2)).$

较佳地，进一步包括：

同步器，用于按照预先设置的采集周期生成积分同步信息，分别输出至光电传感器以及图像信号处理器。

较佳地，所述光电传感器包括但不限于红外热像仪以及可见光摄像机。

较佳地，所述角度传感器为码盘，包括方位码盘以及俯仰码盘。

较佳地，所述方位码盘安装在伺服转台的方位轴上，所述俯仰码盘安装在伺服转台的俯仰轴上。

较佳地，所述伺服转台包括方位角调节组件，所述方位角调节组件包括：方位电机、方位减速器、膜片联轴器、蜗杆、涡轮以及方位轴；

方位电机的动力输出轴与方位减速器的输入轴连接，方位减速器的输出轴通过膜片联轴器与蜗杆连接，蜗杆与涡轮啮合连接，涡轮通过键与方位轴配合连接。

一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪方法，该方法包括：

采集跟踪的目标对象图像；

对采集的目标对象图像进行分析处理，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离；

采集伺服转台的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；

读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，并将读取的当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值；

将得到的当前目标对象的绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到伺服转台角度调节量信息，根据得到的伺服转台角度调节量信息，对伺服转台进行角度值调节。

其中，所述对采集的目标对象图像进行分析处理，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离包括：

对目标对象图像进行分析处理，获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的相对角偏差计算策略，得到目标对象型心与光轴中心的距离，将得到的目标对象型心与光轴中心的距离作为相对角偏差。

其中，所述将读取的当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值包括：

获取上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值对应的历史状态变量；

将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值进行存储，将存储的信息作为卡尔曼滤波的量测值，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

其中，所述量测值为当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值或上一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

其中，所述将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值包括：

A11，计算当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值的差值的绝对值；

A12，判断差值的绝对值是否小于预先设置的预测波门阈值，如果是，清空预先设置的计时模块，将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值；否则，将当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，执行步骤A13；

A13，查询计时模块的计时时间，如果计时时间为清空状态或未超过预先设置的最大记忆时间阈值，继续计时；

A14，获取下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，并将下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值进行存储后，将当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值替换存储的下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，执行所述将存储的信息作为卡尔曼滤波的量测值，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值的流程。

由上述技术方案可见，本发明实施例提供的一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统及方法，图像信号处理器综合利用来自光电传感器的目标对象图像以及角度传感器的角度值，根据目标对象图像获取相对角偏差，并将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值，根据绝对角位置轨迹信息值进行位置轨迹预测，得到绝对角位置预测轨迹信息值，根据绝对角位置轨迹信息值以及绝对角位置预测轨迹信息值，得到绝对角位置值并输出；伺服控制器将绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到对伺服转台进行控制的伺服转台角度调节量信息，从而调整伺服转台的角度，使得目标对象始终处在光电传感器中心附近，充分利用了伺服转台的角度值信息，提升了目标对象的跟踪精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，以下将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，以下描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员而言，还可以根据这些附图所示实施例得到其它的实施例及其附图。

图1为现有光电跟踪系统结构示意图。

图2为现有光电跟踪系统的跟踪环路示意图。

图3为本发明实施例基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统结构示意图。

图4为本发明实施例光电跟踪系统的跟踪环路示意图。

图5为本发明实施例基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统跟踪目标对象得到的目标对象位置轨迹示意图。

图6为本发明实施例图像信号处理器输出的当前目标对象的绝对角位置值信息示意图。

图7为本发明实施例基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪方法流程示意图。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

现有基于相对角偏差位置轨迹信息进行跟踪的光电跟踪系统，伺服控制器根据图像信号处理器分析得到的相对角偏差进行分析处理，输出控制指令，控制伺服转台的位置，没有充分利用伺服转台的角度值信息，使得跟踪目标对象的精度较低。

本发明实施例中，针对低空、超低空环境下运动目标对象跟踪的特殊性，提供一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪算法，作为专门应用于光电跟踪系统进行低空运动目标对象跟踪的图像处理和伺服控制算法。具体来说，伺服转台在根据伺服控制器输出的控制指令进行角度值调整后，将调整后的伺服转台角度值信息反馈至图像信号处理器，图像信号处理器根据光电传感器输出的目标对象图像进行检测分析后，获取相对角偏差信息，与接收的伺服转台角度值信息进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息，伺服控制器根据绝对角位置轨迹信息进行控制，以调整伺服转台的角度值，由于进一步考虑了伺服转台角度值信息，按照绝对角位置轨迹信息进行调控，使得对目标对象的跟踪精度更高。

图3为本发明实施例基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统结构示意图。参见图3，该系统包括：光电传感器、图像信号处理器、角度传感器、伺服控制器以及伺服转台。

本发明实施例中，光电传感器用于对目标对象进行成像，也称为成像传感器，成像传感器可以是红外热像仪或可见光摄像机。

光电传感器，用于采集跟踪的目标对象图像；

本发明实施例中，为了对光电跟踪系统的图像采集以及控制进行统一调度，该光电跟踪系统还可以进一步包括：同步器，用于按照预先设置的采集周期生成积分同步信息，分别输出至光电传感器以及图像信号处理器。这样，在每一采集周期开始时，通知光电传感器进行目标对象图像采集，以及，通知图像信号处理器进行目标对象分析处理，以使图像信号处理器在采集周期外，可以置于休眠模式以降低能耗。光电传感器接收到积分同步信号后，开始进行积分成像，并在每一积分成像完毕后，将积分成像的每一目标对象图像依序输出。图像信号处理器接收到积分同步信息后，进入工作模式，在接收到目标对象图像后，即可进行分析和处理。

图像信号处理器，用于接收来自光电传感器的目标对象图像，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离；

接收来自角度传感器的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；

读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值；

本发明实施例中，当红外热像仪积分完毕，向图像信号处理器输出一帧目标对象图像，图像信号处理器中的图像跟踪软件，检测目标对象在目标对象图像中的相对角偏差，即目标对象型心与光轴中心的距离，与角度传感器输出的角度值，即光轴中心的角位置值进行叠加，得到目标对象的绝对角位置轨迹信息值。

实际应用中，如前所述，图像信号处理器也可以在接收到积分同步信号后，开始对接收的目标对象图像进行检测。

本发明实施例中，图像信号处理器的硬件多采用基于现场可编程逻辑门阵列的高速数字信号处理器，软件算法一般采用嵌入式程序编写。例如，图像信号处理器的硬件可以采用TI公司生产的TMS320C6216DSP。图像跟踪软件可采用TMS320C6416DSP专用C语言和专用汇编语言进行混合编程实现，经编译后，将图像跟踪软件固化在图像信号处理器的硬件（平台）上，加电后，图像信号处理器自动加载图像跟踪软件运行。

本发明实施例中，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离包括：

对目标对象图像进行分析处理，获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的相对角偏差计算策略，得到目标对象型心与光轴中心的距离，将得到的目标对象型心与光轴中心的距离作为相对角偏差。

所应说明的是，相对角偏差计算策略和获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，为公知技术，在此略去详述。

卡尔曼（Kalman）滤波在各领域有着非常广泛的应用，例如，通信、雷达、导航、自动控制等领域。尤其在航天器的轨道计算、雷达目标跟踪、生产过程的自动控制方面。在对移动目标对象的跟踪中具有良好的性能，既可以进行最佳估计，也可以进行递推计算，只需要测量值和上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值就能进行当前目标对象的状态估计，是一个递归、线性、无偏和方差最小的滤波，实现平滑的状态估计。

本发明实施例中，考虑到目标对象在前后采集图像之间的短时间内，其运动可近似为匀速直线运动。因而，可以采用匀速直线运动卡尔曼滤波进行目标对象的位置轨迹预测。

伺服控制器，用于接收来自图像信号处理器的当前目标对象的绝对角位置值，将所述当前目标对象的绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到伺服转台角度调节量信息，并将得到的伺服转台角度调节量信息封装在控制指令中；

本发明实施例中，伺服控制器以图像信号处理器输出的当前目标对象的绝对角位置值作为速度或加速度补偿，应用于预先设置的调控策略，进行速度环控制。例如，根据接收的当前目标对象的绝对角位置值以及存储的上一目标对象的绝对角位置值，得到两者的差值，并根据得到的两者的差值生成控制指令，以控制伺服转台进行位置运动，从而实现对目标对象的跟随运动。

伺服转台，用于接收来自伺服控制器的控制指令，对控制指令进行解封装，得到控制指令中包含的伺服转台角度调节量信息，根据得到的伺服转台角度调节量信息进行角度值调节；

本发明实施例中，伺服转台根据伺服转台角度调节量信息进行角度调节，以调节自身所处的角度值。例如，调节伺服转台的机械位移、位移速度或加速度，使得光电跟踪系统跟踪的目标对象始终处在光电传感器中心附近。

当然，实际应用中，伺服控制器也可以直接根据得到的伺服转台角度调节量信息，对伺服转台进行角度值调节。

角度传感器，用于采集伺服转台的角度值。

本发明实施例中，角度传感器采集当前时刻伺服转台的角度值数据，该角度值为当前时刻光轴中心对应的空间角位置。这样，在伺服控制器对伺服转台进行角度值调节后，角度传感器将进行角度值调节后的伺服转台的角度值输出至图像信号处理器；同时，光电传感器在伺服转台进行角度值调节后，对跟踪的目标对象进行目标对象图像采集，输出至图像信号处理器，图像信号处理器处理得到相对角偏差，与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值，基于绝对角位置轨迹信息值进行卡尔曼滤波，得到预测的绝对角位置预测轨迹信息值，从而可以根据绝对角位置轨迹信息值与绝对角位置预测轨迹信息值，对伺服转台进行角度调控，相对于相对角偏差进行伺服转台角度调控，大大提升了对目标对象的跟踪精度。

较佳地，角度传感器为码盘，包括方位码盘以及俯仰码盘。对应于方位码盘以及俯仰码盘，角度值包括：方位角度值以及俯仰角度值。

实际应用中，方位码盘可以安装在伺服转台的方位轴上，俯仰码盘可以安装在伺服转台的俯仰轴上。

实际应用中，对应于方位角度值以及俯仰角度值，伺服转台可以包括方位角调节组件以及俯仰角调节组件，其中，方位角调节组件可以包括：方位电机、方位减速器、蜗杆、涡轮以及方位轴。方位电机的动力输出轴与方位减速器的输入轴连接，方位减速器的输出轴通过膜片联轴器与蜗杆连接，蜗杆与涡轮啮合连接，涡轮通过键与方位轴配合连接，从而实现方位轴的方位旋转运动。俯仰角调节组件的结构与方位角调节组件的结构相类似，在此略去详述。

较佳地，可以在伺服转台的方位轴回转机构末端安装方位码盘，用于采集伺服转台方位角度值；在伺服转台的俯仰轴回转机构末端安装俯仰码盘，用于采集伺服转俯仰角度值。

其中，图像信号处理器包括：相对角偏差计算单元、绝对角位置轨迹信息值计算单元、卡尔曼滤波单元以及绝对角位置值获取单元（图中未示出）。

相对角偏差计算单元，用于接收来自光电传感器的目标对象图像，对目标对象图像进行分析处理，获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的相对角偏差计算策略，得到目标对象型心与光轴中心的距离，将得到的目标对象型心与光轴中心的距离作为相对角偏差；

绝对角位置轨迹信息值计算单元，用于接收来自角度传感器的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；

卡尔曼滤波单元，用于读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

本发明实施例中，卡尔曼滤波单元包括：绝对角位置轨迹信息值存储模块、判断模块、卡尔曼滤波初始状态变量计算模块、量测值存储模块、状态变量存储模块以及卡尔曼滤波模块（图中未示出）。

绝对角位置轨迹信息值存储模块，用于按照先进先出的策略存储包含标识的目标对象图像中目标对象的绝对角位置轨迹信息值，所述绝对角位置轨迹信息值由绝对角位置轨迹信息值计算单元得到；

本发明实施例中，较佳地，绝对角位置轨迹信息值存储模块的存储容量可以设置为存储两个绝对角位置轨迹信息值的容量。即存储当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值。

每一绝对角位置轨迹信息值，以目标对象图像标识进行区别。即在每一采集周期内，依序对光电传感器采集的目标对象图像进行标识，例如，如果采集周期内的目标对象图像数为100，则依序采用1～99进行标识。

判断模块，用于读取绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值，如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第一帧目标对象图像，不作处理；如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第二帧目标对象图像，读取绝对角位置轨迹信息值存储模块存储的信息，输出至卡尔曼滤波初始状态变量计算模块；如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第三帧以上目标对象图像，读取绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的信息，输出至量测值存储模块进行存储；

卡尔曼滤波初始状态变量计算模块，用于根据绝对角位置轨迹信息值存储模块存储的绝对角位置轨迹信息值，计算初始状态变量，输出至状态变量存储模块进行存储；

本发明实施例中，在进行初始状态变量计算时，绝对角位置轨迹信息值存储模块中，只存储有当前目标对象图像（第二帧目标对象图像）中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像（第一帧目标对象图像）中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值。

计算初始状态变量的公式为：

State(0)=(X₂,X′₂)

X′₂=(X₂-X₁)/T

式中，State(0)为初始状态变量，即第二帧目标对象图像中的目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

X₂为当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，即第二帧目标对象图像中的目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

X′₂为当前目标对象的初始速度；

X₁为上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

T为前后帧目标对象图像采样间隔。

卡尔曼滤波模块，用于读取量测值存储模块存储的信息，作为量测值；读取状态变量存储模块存储的信息，作为历史状态变量，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

本发明实施例中，当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值计算公式为：

state(n-2)=kalman(input,state(n-3)),n≥3

式中，state(n-2)为当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；当前目标对象图像为第n帧。

state(n-3)为历史状态变量，即上一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

Input为量测值。

绝对角位置值获取单元，用于将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值。

本发明实施例中，绝对角位置值获取单元包括：差值计算模块、输出处理模块、量测值更新模块以及计时模块。

差值计算模块，用于计算当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值的差值的绝对值；

本发明实施例中，差值的绝对值计算公式为：

$d_n=|X_n-{\stackrel{\‾}{X}}_n|$

式中，d_n为差值的绝对值；

X_n为当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

为当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，

输出处理模块，用于判断差值的绝对值是否小于预先设置的预测波门阈值，如果是，清空预先设置的计时模块，将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，输出至伺服控制器；否则，将当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，输出至伺服控制器，并向量测值更新模块发送当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，查询计时模块，如果计时模块为清空状态或未超过预先设置的最大记忆时间阈值，通知计时模块进行计时，如果计时模块的计时时间超过预先设置的最大记忆时间阈值，结束流程；

量测值更新模块，用于在接收到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值后，监测到绝对角位置轨迹信息值存储模块存储下一目标对象图像中下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值、并在判断模块将绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的信息输出至量测值存储模块进行存储后，将接收的当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值替换量测值存储模块存储的信息。

本发明实施例中，下一目标对象所在的图像为第(n+1)帧目标对象图像，在差值的绝对值小于预先设置的预测波门阈值时，利用下述公式确定下一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值：

state(n-1)=kalman(X_n+1,state(n-2))。

下一目标对象所在的图像为第(n+1)帧目标对象图像，而在差值的绝对值不小于预先设置的预测波门阈值时，利用下述公式确定下一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值：

$\mathrm{state}(n-1)=\mathrm{kalman}({\stackrel{\‾}{X}}_n,\mathrm{state}(n-2)).$

这样，图像信号处理器综合利用来自光电传感器的目标对象图像以及角度传感器的角度值，根据目标对象图像获取相对角偏差，并将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值，根据绝对角位置轨迹信息值进行位置轨迹预测，得到绝对角位置预测轨迹信息值，根据绝对角位置轨迹信息值以及绝对角位置预测轨迹信息值，得到绝对角位置值并输出；伺服控制器将绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到对伺服转台进行控制的伺服转台角度调节量信息，从而调整伺服转台的角度，使得目标对象始终处在光电传感器中心附近，充分利用了伺服转台的角度值信息，提升了目标对象的跟踪精度。

图4为本发明实施例光电跟踪系统的跟踪环路示意图。参见图4，图像信号处理器根据角度传感器采集的伺服转台的角度值以及光电传感器采集的目标对象图像，进行图像目标检测，即逐帧检测目标对象图像，结合角度值信息得到目标对象绝对角位置轨迹信息值，伺服控制器通过对目标对象绝对角位置轨迹信息的分析处理，通过电流/电压驱动，控制伺服转台的角度，伺服转台在进行角度调整后，角度传感器采集当前伺服转台的角度值信息，进行伺服转台角度值反馈，输出至图像信号处理器，从而形成一种闭环的跟踪方法，即在图像信号处理器与伺服控制器之间、伺服控制器与伺服转台之间，以及伺服转台与图像信号处理器之间，形成完全闭合的控制环。

图5为本发明实施例基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统跟踪目标对象得到的目标对象位置轨迹示意图。

图6为本发明实施例图像信号处理器输出的当前目标对象的绝对角位置值信息示意图。

参见图5，图中横坐标为时间信息，纵坐标为角度信息。图中描绘了短时间内目标对象在三维空间中的飞行轨迹角度随时间的变化曲线，当目标对象短暂消失后，图像信号处理器中的图像跟踪软件根据存储的目标对象运动轨迹进行外推，可大大提高目标对象再次出现后的捕获概率；进一步地，当目标对象释放诱饵时，图像跟踪软件根据得到的目标对象运动轨迹（目标对象的绝对角位置值）即可辨别，有效提升了目标对象的跟踪精度。另外，参见图6，经过卡尔曼滤波，图像信号处理器输出的当前目标对象的绝对角位置值信息相对平滑，也就是说，伺服控制器接收到的是一系列平滑的指令，有利于提高目标对象的跟踪精度。

图7为本发明实施例基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪方法流程示意图。参见图7，该流程包括：

步骤701，采集跟踪的目标对象图像；

本步骤中，在每一采集周期内，对采集得到的目标对象图像进行标识，不同采集周期内的目标对象图像，标识可以相同。

步骤702，对采集的目标对象图像进行分析处理，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离；

本步骤具体包括：

对目标对象图像进行分析处理，获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的相对角偏差计算策略，得到目标对象型心与光轴中心的距离，将得到的目标对象型心与光轴中心的距离作为相对角偏差。

步骤703，采集伺服转台的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；

本步骤中，对于每一帧目标对象图像，对应有一相对角偏差和一角度值。也就是说，采集跟踪的目标对象图像与采集伺服转台的角度值的采集周期相同。

步骤704，读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，并将读取的当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

本步骤中，将读取的当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值包括：

获取上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值对应的历史状态变量；

将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值进行存储，将存储的信息作为卡尔曼滤波的量测值，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值计算公式为：

state(n-2)=kalman(input,state(n-3)),n≥3

式中，state(n-2)为当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；当前目标对象图像为第n帧。

state(n-3)为历史状态变量，即上一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

Input为量测值。

实际应用中，量测值可以是当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，也可以是上一目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

步骤705，将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值；

本步骤具体包括：

A11，计算当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值的差值的绝对值；

A12，判断差值的绝对值是否小于预先设置的预测波门阈值，如果是，清空预先设置的计时模块，将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值；否则，将当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，执行步骤A13；

A13，查询计时模块的计时时间，如果计时时间为清空状态或未超过预先设置的最大记忆时间阈值，继续计时；

本步骤中，如果计时时间超过预先设置的最大记忆时间阈值，结束流程。

A14，获取下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，并将下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值进行存储后，将当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值替换存储的下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，执行所述将存储的信息作为卡尔曼滤波的量测值，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值的流程。

步骤706，将得到的当前目标对象的绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到伺服转台角度调节量信息，根据得到的伺服转台角度调节量信息，对伺服转台进行角度值调节。

以下举一具体实施例，对本发明的图像信号处理器执行的流程再作详细描述。

设f₀,f₁...,f_n为依序输入图像信号处理器的目标对象图像序列，State（）表示Kalman滤波的状态变量，Input表示Kalman滤波输入的量测值。具体步骤如下：

步骤11，接收来自于光电传感器在采集周期内采集的第一帧目标对象图像，计算第一帧目标对象图像中的目标对象型心与光轴中心的距离；

本步骤中，第一帧目标对象图像记为f₁，标识为1。可以使用基于形态滤波的背景抑制和自适应内间方差分割的方法，计算目标对象型心与光轴中心的距离（相对角偏差），即将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的计算策略。

第一帧目标对象图像的相对角偏差的表达式如下：

△₁=(δ_x1,δ_y1)

式中，△₁为第一帧目标对象图像的相对角偏差；

δ_x1为第一帧目标对象图像水平方向的相对角偏差；

δ_y1为第一帧目标对象图像俯仰方向的相对角偏差。

步骤12，获取角度传感器采集的伺服转台的第一角度值；

本步骤中，角度值为当前时刻光轴中心的角位置值。

伺服转台的第一角度值的表达式如下：

θ₁=(θ_x1,θ_y1)

式中，θ₁为伺服转台的第一角度值；

θ_x1为伺服转台水平方向的第一角度值；

θ_y1为伺服转台俯仰方向的第一角度值。

步骤13，计算第一帧目标对象图像的相对角偏差与伺服转台的第一角度值的和，得到第一帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值；

本步骤中，第一帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值计算公式为：

X₁=θ₁+△₁

X₁为第一帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息。

步骤14，根据光电传感器在采集周期内采集的第二帧目标对象图像以及角度传感器采集的伺服转台的第二角度值，获取第二帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值；

本步骤中，第二帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值记为X₂，计算方法同X₁，且所有帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值计算方法相同。

步骤15，根据第一帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值以及第二帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息，获取kalman滤波的初始状态变量，即第零状态变量；

本步骤中，根据X₁,X₂，获取kalman滤波的初始状态变量State(0)。

先根据X₁,X₂，计算初始速度：

X′₂=(X₂-X₁)/T

式中，T为前后帧目标对象图像采样间隔。

State(0)=(X₂,X′₂)

步骤16，读取目标对象图像序列中当前目标对象图像对应的下一目标对象图像，即第三帧目标对象图像；

本步骤中，上一目标对象图像、当前目标对象图像以及下一目标对象图像为相对而言。分别对应目标对象图像序列中的f(n-1)、f(n)以及f(n+1)，其中，n为大于1的自然数。

步骤17，计算第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息，将该值作为滤波的量测值；

本步骤中，计算下一目标对象图像（第n帧）的相对角偏差△_n，以及，获取角度传感器采集的第n角度值θ_n，获得目标对象绝对角位置轨迹信息X_n=θ_n+△_n，将该值作为滤波的量测值Input。其中，θ_n为图像信号处理器根据第(n-1)帧图像进行处理后，伺服控制器根据图像处理后的信息对伺服转台进行调节后，角度传感器采集的伺服转台的角度值。

步骤18，依据量测值和状态值进行kalman滤波，获取kalman滤波的输出值；

state(n-2)=kalman(input,state(n-3)),n≥3

该步骤中，Input=X₃，上式可以改写为：

state(1)=kalman(X₃,state(0))

本发明实施例中，对于第n帧，kalman滤波的输出值为第(n-2)状态变量。举例来说，对于第三帧图像，kalman滤波的量测值（输入值）为第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值X₃，输出值为state(1)，即第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置预测轨迹信息值

且：

${\stackrel{\‾}{X}}_3=\mathrm{state}\left(1\right)=\mathrm{kalman}(X_3,\mathrm{state}\left(0\right)).$

步骤19，计算第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值与kalman滤波的输出值（第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置预测轨迹信息值）的差值的绝对值；

本步骤中，将当前帧中的目标对象绝对角位置轨迹信息X_n与kalman滤波的输出值，即当前帧中的目标对象绝对角位置预测轨迹信息

进行对比，得到两者的差值的绝对值。

差值的绝对值计算公式为：

$d_n=|X_n-{\stackrel{\‾}{X}}_n|.$

步骤20，判断第三帧的差值的绝对值是否小于预先设置的预测波门阈值，如果是，执行步骤21，否则，执行步骤31；

本发明实施例中，假设差值的绝对值不小于预先设置的预测波门阈值。

步骤21，将第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值X₃输出至伺服控制器，返回执行步骤16以读取目标对象图像序列中的第四帧目标对象图像；

本步骤中，当差值的绝对值小于预先设置的预测波门阈值时，将当前帧中的目标对象绝对角位置轨迹信息X_n输出至伺服控制器，并读取图像序列中当前目标对象图像对应的下一目标对象图像，即返回执行步骤16，重新计算滤波的量测值并进行更新。

本发明实施例中，当差值的绝对值小于预先设置的预测波门阈值时，将当前帧中的目标对象绝对角位置轨迹信息值X_n输出至伺服控制器，而不采用当前帧中的目标对象绝对角位置预测轨迹信息值。

步骤31，将第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置预测轨迹信息值输出至伺服控制器，启动计时器进行计时；

本步骤中，如果确定差值的绝对值不小于预先设置的预测波门阈值，即确认当前检测的目标对象不在预测波门阈值内，为虚警，进入记忆跟踪模式，即以目标对象绝对角位置预测轨迹信息值替换目标对象绝对角位置轨迹信息值，并输出至伺服控制器。即图像信号处理器的输出

本发明实施例中，对于第三帧，

步骤32，读取目标对象图像序列中当前目标对象图像对应的下一目标对象图像，即第四帧目标对象图像，n=4；

步骤33，计算第四帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值，并以第三帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值为量测值；

本步骤中，与前述不同的是，不将当前帧的目标对象绝对角位置轨迹信息值（X₄）作为kalman滤波的量测值，而是以上一帧的目标对象绝对角位置预测轨迹信息值作为kalman滤波的量测值，即Input≠X₄，

步骤34，依据量测值和状态值进行kalman滤波；

本步骤中，kalman滤波公式为：

state(n-2)=kalman(input,state(n-3))

该式中，

上式可以改写为：

$\mathrm{state}\left(2\right)=\mathrm{kalman}({\stackrel{\‾}{X}}_3,\mathrm{state}\left(1\right))$

步骤35，获取kalman滤波的输出值；

本步骤中，kalman滤波的输出值为state(2)，即

步骤36，计算第四帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置轨迹信息值与kalman滤波的输出值的差值的绝对值；

本步骤中，将当前帧中的目标对象绝对角位置轨迹信息值X₄与kalman滤波的输出值，即当前帧中的目标对象绝对角位置预测轨迹信息值

进行对比，得到两者的差值的绝对值。

步骤37，判断差值的绝对值是否小于预先设置的预测波门阈值，如果是，清空计时器，按照与步骤16相类似的流程执行，直至目标对象图像序列中的最后一帧目标对象图像；否则，执行步骤38；

步骤38，将当前帧目标对象图像中的目标对象绝对角位置预测轨迹信息值输出至伺服控制器，判断计时时间是否超过预先设置的最大记忆时间阈值，如果是，结束流程，否则，按照与步骤32相类似的流程执行，直至目标对象图像序列中的最后一帧目标对象图像。

本步骤中，进入记忆跟踪模式后，每次将当前帧的目标对象绝对角位置轨迹信息值与目标对象绝对角位置预测轨迹信息值进行对比，当两者的差值的绝对值再次进入预测波门阈值时，清空计时器的计时时间，跳出记忆跟踪模式，进入正常跟踪模式，否则，累积计时时间T_rem，直到计时时间T_rem大于预先设置的最大记忆时间阈值后，结束流程并重新更新轨迹。

本发明实施例可以应用于低空探测领域，具体来说，本发明实施例的系统可以安装在车载武器系统上，实时观测并传输海面和海岸场景图像，并对海面和海岸场景中的目标对象进行搜索和跟踪。

显然，本领域技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若对本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪系统，其特征在于，该系统包括：光电传感器、图像信号处理器、角度传感器、伺服控制器以及伺服转台；

光电传感器，用于采集跟踪的目标对象图像；

图像信号处理器，用于接收来自光电传感器的目标对象图像，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离；接收来自角度传感器采集的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值；

伺服控制器，用于接收来自图像信号处理器的当前目标对象的绝对角位置值，将所述当前目标对象的绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到伺服转台角度调节量信息，并根据得到的伺服转台角度调节量信息对伺服转台进行角度值调节。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像信号处理器包括：相对角偏差计算单元、绝对角位置轨迹信息值计算单元、卡尔曼滤波单元以及绝对角位置值获取单元；

相对角偏差计算单元，用于接收来自光电传感器的目标对象图像，对目标对象图像进行分析处理，获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的相对角偏差计算策略，得到目标对象型心与光轴中心的距离，将得到的目标对象型心与光轴中心的距离作为相对角偏差；

绝对角位置轨迹信息值计算单元，用于接收来自角度传感器的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；

卡尔曼滤波单元，用于读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

绝对角位置值获取单元，用于将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述卡尔曼滤波单元包括：绝对角位置轨迹信息值存储模块、判断模块、卡尔曼滤波初始状态变量计算模块、量测值存储模块、状态变量存储模块以及卡尔曼滤波模块；

绝对角位置轨迹信息值存储模块，用于按照先进先出的策略存储包含标识的目标对象图像中目标对象的绝对角位置轨迹信息值，所述绝对角位置轨迹信息值由绝对角位置轨迹信息值计算单元得到；

判断模块，用于读取绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值，如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第一帧目标对象图像，不作处理；如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第二帧目标对象图像，读取绝对角位置轨迹信息值存储模块存储的信息，输出至卡尔曼滤波初始状态变量计算模块；如果该最近存储的包含标识的绝对角位置轨迹信息值对应采集周期内的第三帧以上目标对象图像，读取绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的信息，输出至量测值存储模块进行存储；

卡尔曼滤波初始状态变量计算模块，用于根据绝对角位置轨迹信息值存储模块存储的绝对角位置轨迹信息值，计算初始状态变量，输出至状态变量存储模块进行存储；

卡尔曼滤波模块，用于读取量测值存储模块存储的信息，作为量测值；读取状态变量存储模块存储的信息，作为历史状态变量，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，利用下述公式确定所述初始状态变量：

State(0)=(X₂,X′₂)

X′₂=(X₂-X₁)/T

式中，State(0)为初始状态变量；

X₂为当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

X′₂为当前目标对象的初始速度；

X₁为上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

T为前后帧目标对象图像采样间隔。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，利用下述公式确定所述当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值：

state(n-2)=kalman(input,state(n-3)),n≥3

式中，state(n-2)为当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，当前目标对象图像为第n帧；

state(n-3)为历史状态变量；

Input为量测值。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述绝对角位置值获取单元包括：差值计算模块、输出处理模块、量测值更新模块以及计时模块；

差值计算模块，用于计算当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值的差值的绝对值；

输出处理模块，用于判断差值的绝对值是否小于预先设置的预测波门阈值，如果是，清空预先设置的计时模块，将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，输出至伺服控制器；否则，将当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值作为当前目标对象的绝对角位置值，输出至伺服控制器，并向量测值更新模块发送当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，查询计时模块，如果计时模块为清空状态或未超过预先设置的最大记忆时间阈值，通知计时模块进行计时，如果计时模块的计时时间超过预先设置的最大记忆时间阈值，结束流程；

量测值更新模块，用于在接收到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值后，监测到绝对角位置轨迹信息值存储模块存储下一目标对象图像中下一目标对象的绝对角位置轨迹信息值、并在判断模块将绝对角位置轨迹信息值存储模块最近存储的信息输出至量测值存储模块进行存储后，将接收的当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值替换量测值存储模块存储的信息。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，利用下述公式确定所述差值的绝对值：

$d_n=|X_n-{\stackrel{\‾}{X}}_n|$

式中，d_n为差值的绝对值；

X_n为当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值；

为当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值，

8.一种基于绝对角位置轨迹信息的光电跟踪方法，该方法包括：

采集跟踪的目标对象图像；

对采集的目标对象图像进行分析处理，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离；

采集伺服转台的角度值，将相对角偏差与角度值进行叠加，得到绝对角位置轨迹信息值；

读取当前目标对象图像中当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值，以及，上一目标对象图像中上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值，并将读取的当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值；

将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值应用于预先设置的绝对跟踪策略，得到当前目标对象的绝对角位置值；

将得到的当前目标对象的绝对角位置值应用于预先设置的调控策略，得到伺服转台角度调节量信息，根据得到的伺服转台角度调节量信息，对伺服转台进行角度值调节。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述对采集的目标对象图像进行分析处理，获取作为相对角偏差的目标对象型心与光轴中心的距离包括：

对目标对象图像进行分析处理，获取目标对象的位置信息以及图像中心位置信息，将获取的目标对象的位置信息以及图像中心位置信息应用于预先设置的相对角偏差计算策略，得到目标对象型心与光轴中心的距离，将得到的目标对象型心与光轴中心的距离作为相对角偏差。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述将读取的当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值以及上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值包括：

获取上一目标对象的绝对角位置轨迹信息值对应的历史状态变量；

将当前目标对象的绝对角位置轨迹信息值进行存储，将存储的信息作为卡尔曼滤波的量测值，将量测值以及历史状态变量应用于卡尔曼滤波，得到当前目标对象的绝对角位置预测轨迹信息值。

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