旋翼飞行机器人体积小,机动性强,易于控制以及能够在极端环境下作业,因此在反恐防爆、交通监控与抗震救灾中得到广泛的应用。旋翼飞行机器人在执行这些特定任务过程中,需要对特定的目标进行跟踪飞行,实时传送目标的信息到地面站。因此,基于视觉传感器的旋翼飞行机器人的检测跟踪成为当前的热门研究方向。(1)本文研究了基于Kinect的旋翼飞行机器人多机视觉跟踪定位方法。利用实验室自主搭建的基于Kinect的外部视觉定位系统,针对旋翼飞行机器人在多机跟踪定位时受遮挡的问题,设计了分段多目标跟踪算法,得到目标的图像坐标。再根据Kinect坐标系与世界坐标系的关系,将图像坐标转换为三维坐标,实现旋翼飞行机器人的飞行实验。旋翼飞行机器人静止定位精度在5mm以内,遮挡时定位精度在45mm以内,帧率为30fps。实验结果表明,该方法能很好解决遮挡问题。并以此方法为基础研究了旋翼飞行机器人行人视觉检测与跟踪的应用。(2)本文研究了基于Faster R-CNN框架的行人检测方法。针对行人检测的遮挡问题,本方法第一阶段使用聚合损失函数代替回归损失函数,使预测框更加紧靠真实行人区域;第二阶段设计一种新的遮挡池化感知单元,并将行人分为5部分进行特征提取与可见性分数预测,最后与整张图片特征进行加权融合,再对其进行分类和回归。实验结果表明,该方法对于行人遮挡的检测具有很强的鲁棒性。(3)本文研究了旋翼飞行机器人行人跟踪方法。基于旋翼飞行机器人机载视觉平台,针对旋翼飞行机器人抖动造成运动图像模糊、行人跟踪时受部分遮挡问题,将行人检测方法检测的行人作为输入,利用欧氏距离筛选出图像中距离图像中心最近的行人作为跟踪目标;利用融合HOG和颜色特征的分段跟踪方法跟踪行人目标,得到图像坐标,再利用基于图像视觉伺服算法将坐标转换为飞行器所需要的角速度和线速度,控制飞行器跟踪行人目标。实验结果表明该方法能够实时准确的完成行人跟踪飞行任务。