CN112102366A - 基于动态目标的无人机跟踪改进算法 - Google Patents

基于动态目标的无人机跟踪改进算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于动态目标的无人机跟踪改进算法，涉及无人机以及无人机动态目标跟踪技术领域，该算法改进过程包括：优化BP神经网络训练过程；通过个体编码，构建适应度函数和遗传算法来获取BP神经网络最优权值；通过提取目标轮廓特征来完成对目标的特征提取，再基于交互式遗传算法改进粒子滤波的重采样过程从而达到改进基于粒子滤波算法的动态跟踪算法性能的目的。本发明能够在无人机动态跟踪领域提高无人机对动态目标识别的精确度并能提高无人机动态跟踪的精确度和抗干扰能力，具有较高的鲁棒性。

Description

基于动态目标的无人机跟踪改进算法
技术领域
本发明专利涉及无人机动态目标跟踪技术领域和机器学习领域，尤其涉及基于动态目标的无人机跟踪改进算法。
背景技术
利用无人机来跟踪动态目标(如移动的人)这项技术具有良好的应用前景。为了保持追踪的隐蔽性等要求，无人机必须远远地跟在目标的后面，通过体型、着装等特征来识别跟踪目标。然而虽然无人机飞得高、看得远，但由于环境遮挡因素，无人机对目标识别的准确性较低，同时其抗干扰能力也非常差。
实现动态目标跟踪主要有两个部分，一是通过人脸识别技术确定跟踪的目标，二是通过体型、着装等特征识别技术实现对动态目标持续、精准的跟踪。在人脸识别方面，目前已有基于BP神经网络的人脸识别技术来实现目标识别。而在动态跟踪方面目前已有均值漂移算法等动态目标追踪算法。但这两种算法对动态目标跟踪的精度不高、抗干扰能力差，容易丢失跟踪目标，基于此，如何使得无人机在动态目标跟踪方面具有更高的精度和更好的抗干扰能力成为了本领域亟需突破的难点。为此，我们提出了基于动态目标的无人机跟踪改进算法
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于动态目标的无人机跟踪改进算法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
基于动态目标的无人机跟踪改进算法，所述无人机跟踪算法改进过程包括：
改进BP神经网络的训练过程来优化BP神经网络性能。
改进基于BP神经网络的人脸识别算法来获取BP神经网络最优权值。
改进基于粒子滤波的动态跟踪算法来提高跟踪时的精确度和抗干扰能力。
针对BP神经网络训练过程的优化流程具体分为：
1、选定训练集。由相应的训练策略选择样本图像作为训练集。
2、初始化各权值Vij，Wjk和阈值φj，θk，将其设置为一个接近于0的随机值，并初始化精度控制参数ε和学习率α。
3、从训练集中取一个输入向量X加到网络，并给定它的目标输出向量D。
4、利用式
Figure BDA0002699845840000021
计算出一个中间层输出H，再用式
Figure BDA0002699845840000022
计算出网络的实际输出Y。
5、将输出矢量中的元素yk与目标矢量中的元素dk进行比较，计算出M个输出误差项δk＝(dk-yk)yk(1-yk)对中间层的隐单元也计算出L个误差项
Figure BDA0002699845840000023
6、依次计算各权值和阈值的调整量：
ΔWjk()n＝(a/(1+L))*(ΔWjk(n-1)+1)*δk*hj
Figure BDA0002699845840000031
Δθk(n)＝(a/(1+L))*(Δθk(n-1)+1)*δk
Figure BDA0002699845840000032
7、调整所述权值和所述阈值
Wik(n+1)＝Wik(n)+ΔWik(n)
Vii(n+1)＝Vii(n)+ΔVii(n)
θk(n+1)＝θk(n)+Δθk(n)
φj(n+1)＝φj(n)+Δφ(n)
8、当k每经历1至M后，判断指标是否满足精度要求：E≤ε，其中E是总误差函数，且
Figure BDA0002699845840000033
如果不满足，就返回所述第三步，继续迭代。如果满足，就进入下一步。
9、训练结束，将权值和阈值保存在文件中。这时可以认为各个权值已经达到稳定，分类器形成。再一次进行训练时，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。
针对基于BP神经网络的人脸识别算法中获取最优权值的步骤大致分为个体编码、构建适应度函数和通过遗传操作获得所述BP神经网络的最优权值。
所述个体编码过程为：以BP神经网络权值作为编码对象，实现十进制编码；
所述编码长度为所述BP神经网络的输入层和隐含层之间权重与其隐含层和输出层之间权重的和；
所述构建适应度函数过程为：通过所述个体解码过程之后，获得所述BP神经网络的权值W1、W2和其隐含层输出A1和输出层输出A2以及训练输出值T，则所述适应度函数F具体表示为：
Figure BDA0002699845840000041
通过遗传算法实现对所述BP神经网络权值的在线优化；
所述遗传算法操作分为选择，交叉，变异操作；所述选择操作采用的是轮盘赌法，根据由所述BP神经网络得到的适应度值来计算出每个个体i的选择概率然后进行选择操作；所述交叉操作采用的是实数交叉法；
所述变异操作为选取选取第i个个体的第j个基因aij进行变异，将所述个体解码为BP神经网络权值，根据权值对训练样本进行学习，得到反馈误差后进行反馈控制，最终获得BP神经网络的最优权值，进而优化BP神经网络性能。
针对所述基于粒子滤波的动态跟踪算法进行改进；
可选的，所述基于粒子滤波的动态跟踪算法对目标进行特征提取采用的是提取目标的轮廓特征；
可选的，在提取完目标轮廓的基础上，我们将对要跟踪的动态目标进行所述基于粒子滤波的目标跟踪，每次通过当前的跟踪结果重采样粒子的分布，然后根据粒子的分布对粒子进行扩散，再通过扩散的结果来重新观察目标的状态，最后归一化更新目标的状态。
针对所述基于粒子滤波算法的动态跟踪算法在粒子重采样过程中的改进流程如下：
基于广义交互式遗传算法的进化思想，在所述粒子滤波的重采样过程中，获取所述粒子的适应度值，所述适应度值为k时刻粒子集中每个粒子的权值；
将所述遗传个体按其适应度值大小排序，用一个值λ表示第λ代种群，初始时，λ＝1；
人为确定进行交叉和变异的个体范围以及参与交叉和变异操作的个体数量，所述个体范围称之为候选窗，用字母Wcand表示，并定义所述候选窗的参量：Wcand_x和Wcand_y分别为所述候选窗x方向和y方向的长度值，定义所述交叉操作的交叉概率pc＝0.8，定义两个值分别为
Figure BDA0002699845840000051
其中N为所述种群的粒子总数目；
在所述候选窗Wcand内，从种群中随机选取r个个体，并根据适应值排序，将排序后的总个体中的前c个个体标记为进行交叉操作的个体，后面r-c个个体将进行变异操作；
从所述种群中随机选取N-r个个体进入到下一代，作为下一代个体；
经过所述交叉和变异操作后，得到r个新生成的个体插入到下一代，作为下一代个体；
所述交叉操作为：根据完全算术交叉算子的思想，对个体进行所述操作。完全算术交叉是对两个个体的线性组合。
所述变异操作为：由于非一致变异算子可以获得良好的局部微调能力，因此我们根据所述非一致变异的思想，对个体进行所述变异操作。
令所述值λ＝λ+1，重复所述遗传操作，直至误差精度符合要求，至此完成对所述粒子滤波算法中重采样过程的优化。
附图说明
图1为本发明实例提供的所述基于动态目标的无人机跟踪改进算法的总体改进流程图；
图2为本发明实例提供的所述基于BP神经网络算法改进流程图中的BP神经网络优化训练过程图；
图3为本发明实例提供的基于BP神经网络算法改进流程图中的基于所述遗传算法来获取最优权值步骤的详细流程图；
图4为本发明实例提供的所述基于粒子滤波算法的动态跟踪算法改进流程图；
图5为本发明实例提供的改进粒子滤波中重采样步骤的详细改进流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供基于动态目标的无人机跟踪改进算法，在基于已有的BP神经网络算法和粒子滤波算法的基础上，通过获取BP神经网络最优权值来改进BP神经网络算法达到提高人脸识别精准度的目的以及通过改进粒子滤波算法中的重采样过程来改进粒子滤波算法达到提高动态跟踪过程中精准度和抗干扰能力的目的，使得算法具有较高的鲁棒性。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供了基于动态目标的无人机跟踪改进算法，包括：
步骤101：优化BP神经网络训练过程。如图2所示，具体包含以下步骤：
步骤1：选定训练集。由相应的训练策略选择样本图像作为训练集。
步骤2：初始化各权值Vij，Wjk和阈值φj，θk，将其设置为一个接近于0的随机值，并初始化精度控制参数ε和学习率α。
步骤3：从训练集中取一个输入向量X加到网络，并给定它的目标输出向量D。
步骤4：利用式
Figure BDA0002699845840000081
计算出一个中间层输出H，再用式
Figure BDA0002699845840000082
计算出网络的实际输出Y。
步骤5：将输出矢量中的元素yk与目标矢量中的元素dk进行比较，计算出M个输出误差项δk＝(dk-yk)yk(1-yk)对中间层的隐单元也计算出L个误差项
Figure BDA0002699845840000083
步骤6：依次计算各权值和阈值的调整量：
ΔWjk()n＝(a/(1+L))*(ΔWjk(n-1)+1)*δk*hj
Figure BDA0002699845840000084
Δθk(n)＝(a/(1+L))*(Δθk(n-1)+1)*δk
Figure BDA0002699845840000085
步骤7：调整所属权值和阈值：
Wik(n+1)＝Wik(n)+ΔWik(n)
Vii(n+1)＝Vii(n)+ΔVii(n)
θk(n+1)＝θk(n)+Δθk(n)
φj(n+1)＝φj(n)+Δφ(n)
步骤8：当k每经历1至M后，判断指标是否满足精度要求：E≤ε，其中E是总误差函数，且
Figure BDA0002699845840000086
如果不满足，就返回所述第三步，继续迭代。如果满足，就进入下一步。
步骤9：训练结束，将权值和阈值保存在文件中。这时可以认为各个权值已经达到稳定，分类器形成。再一次进行训练时，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。
步骤102：获取BP神经网络最优权值。如图3所示，具体步骤为：
步骤1：个体编码。以BP神经网络权值作为编码对象，实现十进制编码。编码长度可以表示为：
S＝m×s1+s1×s2
其中m×s1表示输入层和隐含层之间权重；s1×s2表示隐含层和输出层之间权重。
步骤2：构建适应度函数。通过个体解码，可以得到BP神经网络权值W1、W2，隐含层输出A1以及输出层输出A2，可分别表示为：A1＝tansig(W1×P)
A2＝purelin(W2×A1)
其中P表示输入变量矩阵。
则适应度函数具体形式为：
F＝1/∑(T-A2)2
其中T表示训练输出值。
步骤3：通过遗传算法，获取最优权值。具体步骤为：
S1选择操作：采用轮盘赌法，即基于适应度比例的一种选择策略，每个个体i的选择概率pi为：
Figure BDA0002699845840000101
其中fi为个体i的适应度值，N为种群的个体数目。
S2交叉操作：采用实数交叉法，第k个染色体ak和第i个染色体ai在j位的交叉操作方法为
Figure BDA0002699845840000102
其中b是[0,1]间的随机数。
S3变异操作：选取第i个个体的第j个基因aij进行变异，变异操作方法如下：
Figure BDA0002699845840000103
式中，amax为基因aij的上界，amin为基因aij的下界，
Figure BDA0002699845840000104
其中，r2为一个随机数；g为当前迭代次数；Gmax是最大进化次数；r为[0,1]之间的随机数
将个体解码为BP神经网络权值；根据权值对训练样本进行学习，得到反馈误差；根据反馈误差实现反馈控制，最终获得BP神经网络的最优权值。
步骤103：改进基于粒子滤波算法的动态跟踪算法，具体步骤如下：
步骤1：通过提取目标的轮廓特征来完成对目标的特征提取；
步骤2：改进粒子滤波重采样过程完成粒子滤波算法的改进从而提高动态跟踪的精确度和抗干扰能力，如图5所示，详细步骤如下：
SS1在粒子滤波的重采样过程中，获取种群中每个粒子的适应度值，该适应度值为k时刻粒子集中每个粒子的权值；
SS2将所述遗传个体按其适应度值大小排序，用一个值λ表示第λ代种群，初始时，λ＝1；
SS3人为确定进行交叉和变异的个体范围以及参与交叉和变异操作的个体数量，将所述个体范围称之为候选窗，用字母Wcand表示，并定义所述候选窗的参量：Wcand_x和Wcand_y分别为候选窗x方向和y方向的长度值，定义交叉操作的交叉概率pc＝0.8，定义两个值分别为
Figure BDA0002699845840000111
其中N为种群的粒子总数目；
SS4在所述候选窗Wcand内，从种群P(n)(λ)中随机选取r个个体
Figure BDA0002699845840000112
Figure BDA0002699845840000113
作为父代个体,并根据每个个体的适应值
Figure BDA0002699845840000114
将个体进行适应值大小排序，将排序后的总个体中的前c个个体标记为进行交叉操作的个体，后面r-c个个体将进行变异操作；
交叉操作：根据完全算术交叉算子的思想，对个体进行所述操作。完全算术交叉是对两个个体的线性组合，由凸集的性质可知，完全算术交叉算子对可行解空间是封闭的。
具体步骤如下：
C.随机产生整数ν∈{1,…,c}和u∈{1,…,c}，则进行交叉操作的两个个体即为
Figure BDA0002699845840000115
和
Figure BDA0002699845840000116
D.随机产生交叉因子α∈[0，1]，依据公式
Figure BDA0002699845840000121
和公式
Figure BDA0002699845840000122
得到交叉后的个体
Figure BDA0002699845840000123
和
Figure BDA0002699845840000124
将交叉操作进行
Figure BDA0002699845840000125
次，得到交叉后的下一代个体
Figure BDA0002699845840000126
变异操作：根据非一致变异的思想，对个体
Figure BDA0002699845840000127
进行变异操作，步骤如下：
B.随机产生变异因子β∈[0,1]；
C.依据公式
Figure BDA0002699845840000128
其中Δd∈[C1,C2],C1＝min(2Wcand_x,2Wcand_y)，C2＝max(2Wcand_x,2Wcand_y)，得到变异后的下一代个体
Figure BDA0002699845840000129
SS5从种群
Figure BDA00026998458400001210
中随机选取N-r个个体
Figure BDA00026998458400001211
直接进入到下一代，作为下一代个体
Figure BDA00026998458400001212
SS6将经过交叉和变异操作后，得到的r个新生成的个体插入到下一代，作为下一代个体
Figure BDA00026998458400001213
SS7令λ＝λ+1次，重复遗传操作，直至误差精度符合要求。
综上所述：本发明应用于无人机动态跟踪技术领域，无人机动态跟踪共分为两个部分：一是通过人脸识别技术精准确定跟踪的目标，二是通过体型、着装等特征识别技术实现对动态目标的持续、精准跟踪。针对基于BP神经网络的人脸识别部分，我们改进了BP神经网络的训练过程，同时通过遗传算法实现了获取BP神经网络的最优权值，提高了BP神经网络性能，从而提高无人机动态跟踪过程中对人脸目标识别判断的精度和抗干扰能力；而对于基于粒子滤波算法的动态跟踪部分，我们首先决定通过提取目标轮廓特征来完成对目标的特征提取，再基于交互式遗传算法思想，改进了粒子滤波重采样过程，从而提高了动态跟踪过程中的精度和抗干扰能力，与现有技术相比，本发明算法具有较高的鲁棒性，能够良好地应用到无人机动态跟踪领域。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述无人机跟踪算法改进过程包括：
改进BP神经网络的训练过程来优化BP神经网络性能；
改进基于BP神经网络的人脸识别算法来获取BP神经网络最优权值；
改进基于粒子滤波的动态跟踪算法来提高跟踪时的精确度和抗干扰能力。
2.根据权利要求1所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述改进BP神经网络的训练过程来优化BP神经网络性能，具体包括：
选定训练集，由相应的训练策略选择样本图像作为训练集；
初始化各权值Vij，Wjk和阈值φj，θk，将其设置为一个接近于0的随机值，并初始化精度控制参数ε和学习率α；
从训练集中取一个输入向量X加到网络，并给定它的目标输出向量D；
利用式
Figure FDA0002699845830000011
计算出一个中间层输出H，再用式
Figure FDA0002699845830000012
计算出网络的实际输出Y；
将输出矢量中的元素yk与目标矢量中的元素dk进行比较，计算出M个输出误差项δk＝(dk-yk)yk(1-yk)对中间层的隐单元也计算出L个误差项
Figure FDA0002699845830000013
依次计算各权值和阈值的调整量：
ΔWjk()n＝(a/(1+L))*(ΔWjk(n-1)+1)*δk*hj
Figure FDA0002699845830000022
Δθk(n)＝(a/(1+L))*(Δθk(n-1)+1)*δk
Figure FDA0002699845830000023
调整所属权值和阈值：
Wik(n+1)＝Wik(n)+ΔWik(n)
Vii(n+1)＝Vii(n)+ΔVii(n)
θk(n+1)＝θk(n)+Δθk(n)
φj(n+1)＝φj(n)+Δφ(n)
当k每经历1至M后，判断指标是否满足精度要求：E≤ε，其中E是总误差函数，且
Figure FDA0002699845830000021
如果不满足，就返回所述第三步，继续迭代；如果满足，就进入下一步；
训练结束，将权值和阈值保存在文件中；这时可以认为各个权值已经达到稳定，分类器形成；再一次进行训练时，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。
3.根据权利要求1所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述改进基于BP神经网络的人脸识别算法来获取BP神经网络最优权值，具体包括：
个体编码；
构建适应度函数；
通过遗传算法获取最优权值。
4.根据权利要求3所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述个体编码过程，包括：
以BP神经网络权值作为编码对象，实现十进制编码；编码长度表示为：
S＝m×s1+s1×s2
其中m×s1表示输入层和隐含层之间权重；s1×s2表示隐含层和输出层之间权重。
5.根据权利要求3所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述构建适应度函数过程，包括：
通过个体解码，可以得到BP神经网络权值W1、W2，隐含层输出A1以及输出层输出A2，可分别表示为：
A1＝tansig(W1×P)
A2＝purelin(W2×A1)
其中P表示输入变量矩阵；
则适应度函数具体形式为：
F＝1/∑(T-A2)2
其中T表示训练输出值。
6.根据权利要求3所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述通过遗传算法获取最优权值过程，包括：
选择操作：采用轮盘赌法，即基于适应度比例的一种选择策略，每个个体i的选择概率pi为：
Figure FDA0002699845830000031
其中fi为个体i的适应度值，N为种群的个体数目；
交叉操作：采用实数交叉法，第k个染色体ak和第i个染色体ai在j位的交叉操作方法为
Figure FDA0002699845830000041
其中b是[0,1]间的随机数；
变异操作：选取第i个个体的第j个基因aij进行变异，变异操作方法如下：
Figure FDA0002699845830000042
式中，amax为基因aij的上界，amin为基因aij的下界，
Figure FDA0002699845830000043
其中，r2为一个随机数；g为当前迭代次数；Gmax是最大进化次数；r为[0,1]之间的随机数；
将个体解码为BP神经网络权值；根据权值对训练样本进行学习，得到反馈误差；根据反馈误差实现反馈控制，最终获得BP神经网络的最优权值。
7.根据权利要求1所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述改进基于粒子滤波的动态跟踪算法来提高跟踪时的精确度和抗干扰能力，具体包括：
通过提取目标的轮廓特征来完成对目标的特征提取；
改进粒子滤波重采样过程完成粒子滤波算法的改进从而提高动态跟踪的精确度和抗干扰能力。
8.根据权利要求7所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述改进粒子滤波重采样过程完成粒子滤波算法的改进从而提高动态跟踪的精确度和抗干扰能力，具体包括：
在粒子滤波的重采样过程中，获取种群中每个粒子的适应度值，该适应度值为k时刻粒子集中每个粒子的权值；
将所述遗传个体按其适应度值大小排序，用一个值λ表示第λ代种群，初始时，λ＝1；
人为确定进行交叉和变异的个体范围以及参与交叉和变异操作的个体数量，将所述个体范围称之为候选窗，用字母Wcand表示，并定义所述候选窗的参量：Wcand_x和Wcand_y分别为候选窗x方向和y方向的长度值，定义交叉操作的交叉概率pc＝0.8，定义两个值分别为
Figure FDA0002699845830000057
其中N为种群的粒子总数目；
在所述候选窗Wcand内，从种群P(n)(λ)中随机选取r个个体
Figure FDA0002699845830000051
Figure FDA0002699845830000052
作为父代个体,并根据每个个体的适应值
Figure FDA0002699845830000053
将个体进行适应值大小排序，将排序后的总个体中的前c个个体标记为进行交叉操作的个体，后面r-c个个体将进行变异操作；
从种群P(n)(λ)中随机选取N-r个个体
Figure FDA0002699845830000054
直接进入到下一代，作为下一代个体
Figure FDA0002699845830000055
将经过交叉和变异操作后，得到的r个新生成的个体插入到下一代，作为下一代个体
Figure FDA0002699845830000056
令λ＝λ+1次，重复遗传操作，直至误差精度符合要求。
9.根据权利要求8所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述交叉操作，具体包括：
根据完全算术交叉算子的思想，对个体进行所述操作；完全算术交叉是对两个个体的线性组合，由凸集的性质可知，完全算术交叉算子对可行解空间是封闭的；
具体步骤如下：
A.随机产生整数ν∈{1,…,c}和u∈{1,…,c}，则进行交叉操作的两个个体即为
Figure FDA0002699845830000061
和
Figure FDA0002699845830000062
B.随机产生交叉因子α∈[0，1]，依据公式
Figure FDA0002699845830000063
和公式
Figure FDA0002699845830000064
得到交叉后的个体
Figure FDA0002699845830000065
和
Figure FDA0002699845830000066
将交叉操作进行
Figure FDA0002699845830000067
次，得到交叉后的下一代个体
Figure FDA0002699845830000068
10.根据权利要求8所述的基于动态目标的无人机跟踪改进算法，其特征在于，所述变异操作，具体包括：
变异操作：根据非一致变异的思想，对个体
Figure FDA0002699845830000069
进行变异操作，步骤如下：
A.随机产生变异因子β∈[0,1]；
依据公式
Figure FDA00026998458300000610
其中Δd∈[C1,C2],C1＝min(2Wcand_x,2Wcand_y)，C2＝max(2Wcand_x,2Wcand_y)，得到变异后的下一代个体
Figure FDA0002699845830000071
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