CN110466790A - 一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，包括无人机本体、飞行模块、摄像头、图像采集模块、图像处理模块、GPS定位与通信模块、地面操作模块、图像传输模块、显示与储存模块和无人机控制模块；无人机主体通过地面操作模块进行输入指令，利用摄像头模块拍摄的画面会通过线路给图像采集模块与图像处理模块，图像采集模块与图像处理模块分辨拍摄画面是否为跟踪系统中目标，并对图像信息进行处理，接着将所捕捉的图像画面通过显示与储存模块储存后传递给地面控制模块，使得捕捉后的画面通过地面控制模块即可观察使用，最终实现无人机跟踪控制。

Description

一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统
技术领域
本发明涉及无人机跟踪系统技术领域，具体地说，特别涉及到一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统。
背景技术
机器视觉，是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，以解决现有技术中存在的问题。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，包括无人机本体、飞行模块、摄像头、图像采集模块、图像处理模块、GPS定位与通信模块、地面操作模块、图像传输模块、显示与储存模块、无人机控制模块；
所述无人机本体的四周设有摄像头，无人机本体的内侧设有图像采集模块，图像采集模块与无人机本体通过电性连接，图像处理模块位于图像采集模块的一侧对应于无人机本体的内侧，图像处理模块与图像采集模块通过电性连接固定，无人机的内侧中间设有GPS定位与通信模块，且GPS定位与通信模块与无人机本体通过电性连接固定，无人机本体的底端设有地面操作模块，地面操作模块与无人机本体通过无线连通，地面操作模块设有图像传输模块，且地面操作模块与图像传输模块通过电性连接固定，地面操作模块设有显示与储存模块，且地面操作模块与显示与储存模块通过电性连接固定，地面操作模块设有无人机控制。
进一步的，所述地面操作模块为手柄式操作模块，地面操作模块设有显示屏，显示屏用于显示无人机本体跟踪画面；
所述地面操作模块设有GPS定位与通信模块的接收模块，通过接收模块用于判断和识别无人机本体的具体方位及距离；
所述摄像头与图像采集模块、图像处理模块通过电性连接，摄像头拍摄画面通过图像采集模块、图像处理模块输送给地面操作模块及手机、PC内。
进一步的，所述无人机主体通过地面操作模块进行输入指令，通过无人机主体四周的摄像头进行画面捕捉与传递，摄像头拍摄的画面会通过线路给图像采集模块与图像处理模块，图像采集模块与图像处理模块会通过无人机内侧的软件系统处理，来分辨拍摄画面是否为跟踪系统中目标，接着将图像信息中提取能够反映目标本质的特征，特征选择应根据目标识别及跟踪的需要,并应有可分性和相对的稳定性,且在保证识别精度与可靠性的要求下,尽量减少特征数目，接着将所捕捉的图像画面通过显示与储存模块储存后传递给地面控制模块，使得捕捉后的画面通过地面控制模块即可观察使用。
进一步的，所述GPS定位与通信模块包括发信单元、本地频率生成单元、频率源和天线；其中，频率源用于产生固定频率信号，本地频率生成单元根据频率源产生的信号生成多个频率信号，发信单元，将数据处理器要发送的数据信息进行编码并调制到高频载波上，而后通过天线转换为电磁波发送到空中，发信单元包括编码器、调制器、功率放大器和带通滤波器；其中，编码器用于将数据处理器待发送的数据信息进行信源和信道编码，以形成待发送的基带信号，调制器用于将待发送的基带信号调制到高频载波上形成调制信号，并提供给功率放大器，功率放大器对调制信号进行功率放大并经带通滤波器进行滤波，最后经天线发送出去。
进一步的，所述无人机目标跟踪系统基于滤波器，假设滤波器的k时刻的真实状态时从k-1时刻演化而来，则
满足X[k]＝F[k]x[k-1]+B[k]u[k]+w[k]，
F[k]是作用在前一状态的状态转移模型(状态转移矩阵)，B[k]是作用在控制向量u[k]上的控制输入模型(输入输出矩阵)，u[k]的作用是允许外部控制施加于系统，w[k]是过程噪声；
假设是均值为0的白噪声，协方差为Q[k]，则w[k]～N(0,Q[k])，在k时刻，假设真实状态x[k]的观测，
Z[k]满足公式Z[k]＝H[k]x[k]+v[k]，
H[k]是观测模型(观测矩阵)，它把真实状态映射到观测空间，
v[k]是观测噪声，假设它是均值是0，方差是R[k]的高斯白噪声，v[k]～N(0,R[k])；滤波器是一个递归的估计，即只要获知上一时刻的状态估计和当前状态的观测就可以计算出当前状态的估计。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
通过无人机的跟踪系统，可有效的使得地面操作模块进行目前确认和操作输入，无人机便可根据系统算法与指令接受信息，然后自动调控摄像头画面和角度，对目标进行追踪和拍摄，被无人机跟踪的目标，无人机会对目标进行多次拍摄，从中抽取十张较为清晰的画面进行长传保存，当图像采集模块与图像处理模块确认目标后，会通过算法操作无人机及摄像头，使得无人机通过摄像头与算法牢牢跟踪，同时会通过GPS定位与通信模块给目标和无人机进行定位，然后传递给地面接收模块，使得无人机跟踪更为精确。
附图说明
图1为本发明所述的无人机目标跟踪系统的结构框图。
图2为本发明所述的GPS定位与通信模块的示意图。
图3为本发明所述的无人机基于滤波器模型示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
本发明所述的一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，包括无人机本体、飞行模块、摄像头、图像采集模块、图像处理模块、GPS定位与通信模块、地面操作模块、图像传输模块、显示与储存模块与无人机控制。
其各模块连接关系如下：无人机本体的四周设有摄像头，无人机本体的内侧设有图像采集模块，图像采集模块与无人机本体通过电性连接，图像处理模块位于图像采集模块的一侧对应于无人机本体的内侧，图像处理模块与图像采集模块通过电性连接固定，无人机的内侧中间设有GPS定位与通信模块，且GPS定位与通信模块与无人机主体通过电性连接固定，无人机主体的底端设有地面操作模块，地面操作模块与无人机主体通过无线连通，地面操作模块设有图像传输模块，且地面操作模块与图像传输模块通过电性连接固定，地面操作模块设有显示与储存模块，且地面操作模块与显示与储存模块通过电性连接固定，地面操作模块设有无人机控制。
各模块作用如下：为了使得无人机的操作更加便利，地面操作模块为手柄式操作模块，地面操作模块设有显示屏，通过显示屏可有效观察无人机主体跟踪画面。为了更好的接收无人机的信号，地面操作模块设有GPS定位与通信模块的接收模块，通过接收模块有效的判断和识别无人机主体的具体方位及距离。为了增加地面操作模块的便捷性，摄像头与图像采集模块、图像处理模块通过电性连接，摄像头拍摄画面可通过图像采集模块、图像处理模块输送给地面操作模块及手机、PC内。
本发明的工作原理及使用流程可参阅图1：
首先将无人机主体通过地面操作模块进行输入指令，通过无人机主体四周的摄像头进行画面捕捉与传递，摄像模块采用感光芯片0V2710摄像头模块，2400万像素，同时摄像头模块拍摄的画面会通过线路给图像采集模块与图像处理模块，图像采集模块与图像处理模块会通过无人机内侧的软件系统处理，来分辨拍摄画面是否为跟踪系统中目标，同时由于图像中含有噪声，因此图像处理模块会进行预处理，滤掉噪声和其他的干扰等，对有用的信息加强，提高信号的信噪比，同时将原始图像变成有利于计算机特征提取的形式，接着将图像信息中提取能够反映目标本质的特征，特征选择应根据目标识别及跟踪的需要,并应有可分性和相对的稳定性,且在保证识别精度与可靠性的要求下,尽量减少特征数目，接着将所捕捉的图像画面通过显示与储存模块储存后传递给地面控制模块，使得捕捉后的画面通过地面控制模块即可观察使用。
无人机程序算法图请参阅图2，通过无人机的跟踪系统，可有效的使得地面操作模块进行目前确认和操作输入，无人机便可根据系统算法与指令接受信息，然后自动调控摄像头画面和角度，对目标进行追踪和拍摄，被无人机跟踪的目标，无人机会对目标进行多次拍摄，从中抽取十张较为清晰的画面进行长传保存，当图像采集模块与图像处理模块确认目标后，会通过算法操作无人机及摄像头，使得无人机通过摄像头与算法牢牢跟踪，同时会通过GPS定位与通信模块给目标和无人机进行定位，然后传递给地面接收模块，图2包括发信单元、本地频率生成单元11、频率源10和天线1，其中，频率源10用于产生固定频率信号，本地频率生成单元11根据频率源10产生的信号生成多个频率信号，发信单元，将数据处理器1要发送的数据信息进行编码并调制到高频载波上，而后通过天线转换为电磁波发送到空中，发信单元包括编码器16、调制器15、功率放大器I4和带通滤波器(BPF)13,其中，编码器16用于将数据处理器待发送的数据信息进行信源和信道编码，以形成待发送的基带信号，调制器15用于将待发送的基带信号调制到高频载波上形成调制信号，并提供给功率放大器14，功率放大器14对调制信号进行功率放大并经带通滤波器13进行滤波，而后经开关I6和天线1发送出去。
无人机滤波模型图请参阅图3，无人机跟踪通过测量物体或人员多个不同噪声和部分观测轨迹的累积，来确定移动物体运动的轨迹和跟踪拍摄，同时无人机跟踪通过滤波确定噪声的范围和取值，滤波能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中处动态物体的状态，对物体位置的观察序列预测出物体的位置的坐标及速度，无人机跟踪这个过程是在滤波器的框架下建立的模型，假设滤波器的k时刻的真实状态时从k-1时刻演化而来，
满足X[k]＝F[k]x[k-1]+B[k]u[k]+w[k]，
F[k]是作用在前一状态的状态转移模型(状态转移矩阵)，
B[k]是作用在控制向量u[k]上的控制输入模型(输入输出矩阵)，u[k]的作用是允许外部控制施加于系统，
w[k]是过程噪声，假设是均值为0的白噪声，协方差为Q[k]，则w[k]～N(0,Q[k])，
在k时刻，假设真实状态x[k]的观测，
Z[k]满足公式Z[k]＝H[k]x[k]+v[k]，
H[k]是观测模型(观测矩阵)，它把真实状态映射到观测空间，
v[k]是观测噪声，假设它是均值是0，方差是R[k]的高斯白噪声，v[k]～N(0,R[k])。滤波器是一个递归的估计，即只要获知上一时刻的状态估计和当前状态的观测就可以计算出当前状态的估计。
本发明不仅有效的使得无人机使用工作更加便利，同时减少了专业人员对无人机的操作，减少了工作的繁琐与复杂，减少了无人机使用的限制，保证了工作的顺利进展，降低了工作难度，用较低的成本，代替了曾经用大量能源与人力才能完成的任务，提高了工作效率和隐蔽性,更加地智能与方便，提高了经济效益。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，其特征在于：包括无人机本体、飞行模块、摄像头、图像采集模块、图像处理模块、GPS定位与通信模块、地面操作模块、图像传输模块、显示与储存模块、无人机控制模块；
所述无人机本体的四周设有摄像头，无人机本体的内侧设有图像采集模块，图像采集模块与无人机本体通过电性连接，图像处理模块位于图像采集模块的一侧对应于无人机本体的内侧，图像处理模块与图像采集模块通过电性连接固定，无人机的内侧中间设有GPS定位与通信模块，且GPS定位与通信模块与无人机本体通过电性连接固定，无人机本体的底端设有地面操作模块，地面操作模块与无人机本体通过无线连通，地面操作模块设有图像传输模块，且地面操作模块与图像传输模块通过电性连接固定，地面操作模块设有显示与储存模块，且地面操作模块与显示与储存模块通过电性连接固定，地面操作模块设有无人机控制。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，其特征在于：所述地面操作模块为手柄式操作模块，地面操作模块设有显示屏，显示屏用于显示无人机本体跟踪画面；
所述地面操作模块设有GPS定位与通信模块的接收模块，通过接收模块用于判断和识别无人机本体的具体方位及距离；
所述摄像头与图像采集模块、图像处理模块通过电性连接，摄像头拍摄画面通过图像采集模块、图像处理模块输送给地面操作模块及手机、PC内。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，其特征在于：所述无人机主体通过地面操作模块进行输入指令，通过无人机主体四周的摄像头进行画面捕捉与传递，摄像头拍摄的画面会通过线路给图像采集模块与图像处理模块，图像采集模块与图像处理模块会通过无人机内侧的软件系统处理，来分辨拍摄画面是否为跟踪系统中目标，接着将图像信息中提取能够反映目标本质的特征，特征选择应根据目标识别及跟踪的需要,并应有可分性和相对的稳定性,且在保证识别精度与可靠性的要求下,尽量减少特征数目，接着将所捕捉的图像画面通过显示与储存模块储存后传递给地面控制模块，使得捕捉后的画面通过地面控制模块即可观察使用。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，其特征在于：所述GPS定位与通信模块包括发信单元、本地频率生成单元(11)、频率源(10)和天线(1)；其中，频率源(10)用于产生固定频率信号，本地频率生成单元(11)根据频率源(10)产生的信号生成多个频率信号，发信单元，将数据处理器要发送的数据信息进行编码并调制到高频载波上，而后通过天线转换为电磁波发送到空中，发信单元包括编码器(16)、调制器(15)、功率放大器(14)和带通滤波器(13)；其中，编码器(16)用于将数据处理器待发送的数据信息进行信源和信道编码，以形成待发送的基带信号，调制器(15)用于将待发送的基带信号调制到高频载波上形成调制信号，并提供给功率放大器(14)，功率放大器(14)对调制信号进行功率放大并经带通滤波器(13)进行滤波，最后经天线(1)发送出去。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的无人机目标跟踪系统，其特征在于：所述无人机目标跟踪系统基于滤波器，假设滤波器的k时刻的真实状态时从k-1时刻演化而来，则
满足X[k]＝F[k]x[k-1]+B[k]u[k]+w[k]，
F[k]是作用在前一状态的状态转移模型(状态转移矩阵)，B[k]是作用在控制向量u[k]上的控制输入模型(输入输出矩阵)，u[k]的作用是允许外部控制施加于系统，w[k]是过程噪声；
假设是均值为0的白噪声，协方差为Q[k]，则w[k]～N(0,Q[k])，在k时刻，假设真实状态x[k]的观测，
Z[k]满足公式Z[k]＝H[k]x[k]+v[k]，
H[k]是观测模型(观测矩阵)，它把真实状态映射到观测空间，
v[k]是观测噪声，假设它是均值是0，方差是R[k]的高斯白噪声，v[k]～N(0,R[k])；滤波器是一个递归的估计，即只要获知上一时刻的状态估计和当前状态的观测就可以计算出当前状态的估计。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111083446A (zh) * 2019-12-27 2020-04-28 中科劲点（北京）科技有限公司 一种结合视觉信号与无线信号的跟踪定位方法、系统与设备
CN113092703A (zh) * 2021-04-08 2021-07-09 青海师范大学 多功能无人机水质监测装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102721951A (zh) * 2012-05-04 2012-10-10 西安电子科技大学 一种高机动目标跟踪方法
CN104614751A (zh) * 2015-01-30 2015-05-13 上海电机学院 基于约束信息的目标定位方法
CN205610615U (zh) * 2016-04-14 2016-09-28 国鹰河北航空科技有限公司 无人机目标定位系统
CN107054654A (zh) * 2017-05-09 2017-08-18 广东容祺智能科技有限公司 一种无人机目标跟踪系统及方法
CN108038868A (zh) * 2017-10-17 2018-05-15 国网河南省电力公司郑州供电公司 基于三维数字模型的变电站复杂环境跨视场目标跟踪方法
CN207603631U (zh) * 2017-10-15 2018-07-10 天津飞眼无人机科技有限公司 无人机反控系统
CN108710124A (zh) * 2018-04-02 2018-10-26 西北工业大学 一种飞机类强机动目标跟踪敏感性评估方法
CN208079266U (zh) * 2018-02-08 2018-11-09 深圳市万联航通电子科技有限公司 一种无线高清图传系统
CN109682383A (zh) * 2018-11-23 2019-04-26 中国西安卫星测控中心 一种使用深空三向测量距离和数据的实时滤波定位方法
CN109978779A (zh) * 2019-03-12 2019-07-05 东南大学 一种基于核化相关滤波方法的多目标跟踪装置
CN110109482A (zh) * 2019-06-14 2019-08-09 上海应用技术大学 基于ssd神经网络的目标跟踪系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102721951A (zh) * 2012-05-04 2012-10-10 西安电子科技大学 一种高机动目标跟踪方法
CN104614751A (zh) * 2015-01-30 2015-05-13 上海电机学院 基于约束信息的目标定位方法
CN205610615U (zh) * 2016-04-14 2016-09-28 国鹰河北航空科技有限公司 无人机目标定位系统
CN107054654A (zh) * 2017-05-09 2017-08-18 广东容祺智能科技有限公司 一种无人机目标跟踪系统及方法
CN207603631U (zh) * 2017-10-15 2018-07-10 天津飞眼无人机科技有限公司 无人机反控系统
CN108038868A (zh) * 2017-10-17 2018-05-15 国网河南省电力公司郑州供电公司 基于三维数字模型的变电站复杂环境跨视场目标跟踪方法
CN208079266U (zh) * 2018-02-08 2018-11-09 深圳市万联航通电子科技有限公司 一种无线高清图传系统
CN108710124A (zh) * 2018-04-02 2018-10-26 西北工业大学 一种飞机类强机动目标跟踪敏感性评估方法
CN109682383A (zh) * 2018-11-23 2019-04-26 中国西安卫星测控中心 一种使用深空三向测量距离和数据的实时滤波定位方法
CN109978779A (zh) * 2019-03-12 2019-07-05 东南大学 一种基于核化相关滤波方法的多目标跟踪装置
CN110109482A (zh) * 2019-06-14 2019-08-09 上海应用技术大学 基于ssd神经网络的目标跟踪系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111083446A (zh) * 2019-12-27 2020-04-28 中科劲点（北京）科技有限公司 一种结合视觉信号与无线信号的跟踪定位方法、系统与设备
CN113092703A (zh) * 2021-04-08 2021-07-09 青海师范大学 多功能无人机水质监测装置

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