运动目标状态识别技术广泛应用于军事、交通、体育项目、智能监控等领域,通过实时分析运动目标的状态信息,可为武器试验、体育竞技训练、交通管理应用等领域提供准确的位姿信息,有助于科研人员及时准确分析武器系统的性能指标,也对体育科研人员制定科学的训练方案提供了一定的依据。因此,在不同的科研领域下研究人员对基于高速视频的运动目标姿态识别技术都倍加重视。目前,关于运动目标的姿态识别技术主要采用姿态传感器和地面摄影测量法。在机载、车载等环境中姿态传感器发挥着重要的作用；地面摄影法需要布设多台相机,从不同角度拍摄解析处理,系统构成复杂,且实时性较差。在武器试验或体育运动训练方面,迫切需要一种便于携带、廉价、且能实时获取目标姿态信息的监测设备。因此,研究基于视频的目标姿态识别技术具有一定的科学使用价值。本文以某飞碟的飞行姿态获取为研究对象,研究了基于特征模板匹配算法的运动目标姿态识别技术。主要研究内容包括以下几个方面：1、确立了基于视频的运动目标状态识别系统的总体方案。采用CMOS高帧频相机拍摄运动目标,将采集得到的图像进行预处理后使用背景差分法提取运动目标,对检测出的运动目标进行特征提取,以提取出的特征向量作为匹配因子与携带姿态信息的模板数据库进行匹配,匹配成功的模板所携带的姿态信息就是待测试对象的姿态信息。2、对运动目标特征值提取算法进行了一定的研究。通过以运动目标图像的质心为中心,以经过二值化处理的图像的行、列像素值为特征向量,构建运动目标的特征信息值。3、采用控制变量法在00到300范围内以50为步长,依次改变飞碟的俯仰角、滚转角、偏航角,通过CMOS相机拍摄不同姿态下飞碟的图像,并通过对采集得到的图像采用绕三轴旋转、平移、伸缩方法,建立标准模板数据库。4、对运动目标状态识别算法进行了研究。采用基于模板的匹配技术,将待测试对象特征值与模板数据库特征值遍历进行差值,并根据最近邻原则寻优。实现了运动飞碟姿态的实时识别。最后,利用所搭建的实验平台对设计的各模块的性能进行了测试和验证。结果表明,该技术可实现在100fps时飞碟运动姿态的实时识别,识别准确率为95%。