【摘 要】
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在对空中单个目标进行跟踪时,为了评估该目标当前运动状态,需要摄像头增大焦距来进行姿态判断。然而,由于空中目标具有高速度和尺度变化大的特点,盲目增大焦距会导致目标极易脱离视场,从而无法进行有效的检测和跟踪。此外,当空中目标被障碍物遮挡时,焦距增大的摄像头更容易产生“一叶障目”的问题,进而导致目标从视场中消失,无法正常完成检测和跟踪任务。为解决这些问题,本文以常见的空中目标飞机为例,提出了双视场空中目
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在对空中单个目标进行跟踪时,为了评估该目标当前运动状态,需要摄像头增大焦距来进行姿态判断。然而,由于空中目标具有高速度和尺度变化大的特点,盲目增大焦距会导致目标极易脱离视场,从而无法进行有效的检测和跟踪。此外,当空中目标被障碍物遮挡时,焦距增大的摄像头更容易产生“一叶障目”的问题,进而导致目标从视场中消失,无法正常完成检测和跟踪任务。为解决这些问题,本文以常见的空中目标飞机为例,提出了双视场空中目标检测及跟踪方法。本文主要研究工作如下:（1）双视场目标检测跟踪系统总体设计。针对空中目标在检测和跟踪时存在的问题,提出双视场空中目标检测跟踪定位方法。设计了承载该方法的追踪监控系统,对整个系统进行了硬件分析,完成了该系统的实验平台的选型设计以及运动模型仿真;（2）大视场运动目标检测算法研究。针对大视场下相机运动产生的动态背景干扰致使静态背景下的运动目标检测算法不适用的问题,提出了一种改进的基于动态背景补偿的运动目标检测算法,避免了因视频的背景局部运动导致的误检测和错检测,大大减少了对空中目标进行检测的时间;（3）小视场的目标识别算法研究。针对双视场空中目标检测及跟踪方法需要小视场来对空中目标进行识别分析的问题,提出了通过Yolov7-tiny算法进行小视场目标检测识别算法的构建思路。完成了适用于本课题的数据集的制作,解决了没有适用数据集的问题。在训练时采用K-Means聚类算法、迁移学习等方法来训练模型,使得算法模型对空中目标的识别更准确;（4）双视场空中目标跟踪算法设计及应用。为了解决KCF跟踪算法存在采样和模型更新不合适导致对快速移动或被遮挡的目标跟踪失败的问题,提出了一种基于KCF和Yolo V7-tiny相融合的跟踪算法。此外还对跟踪算法的应用进行了研究,通过在跟踪过程中实时更新视场内目标位置的偏移距离和方位角,实现了对云台追踪的PID控制。
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