无人机航拍中目标检测和跟踪方法分析

来源:用户上传      作者:王鹏飞

　　摘 要：无人机航拍是一种建立在无人机基础上的拍摄方式，可以有效完成传统人工拍摄和测量不能完成的任务。目标检测技术和跟踪方法是保障航拍的效果和质量的基础，需合理的对目标检测技术和跟踪方法进行解读，旨在提升无人机航拍的效果，为相关领域的拍摄提供帮助，推动无人机航拍的发展和进步。
　　关键词：无人机航拍;目标检测;跟踪方法;视频
　　传统的航拍主要是由直升机完成，但是，直升机航拍的成本较高，且机动性不强，相关拍摄效果不够理想。无人机技术发展的发展和进步，将逐渐取代直升机航拍。且目标检测技术和跟踪方法的优化，使得无人机航拍成为一种推动航拍领域发展的新型航拍技术，提升航拍效果与效率。基于此，本文对无人机航拍中的目标检测技术和跟踪方法进行解读，具体内容如下。
　　1 无人机航拍途径与作用
　　无人机航拍是将无人机作为空中平台，并在无人机上添加遥感设备和高分辨率摄像机等设备，再借助计算机对获取的数据信息的进行处理和分析，最终按照需求的精度情况，将这些数据信息制作成为相关图像。无人机航拍应用了高空拍摄、遥测和计算机影响信息技术等的综合应用，为无人机的航拍奠定了基础。
　　无人机航拍可以适应多种航拍的需求，应用到影视节目的拍摄中。应用到城市的规划建设中，借助无人机航拍能够得到区域环境的地理信息、资源信息等，有效的为城市建设体奠定基础，推动城市建设的规范性。另外，无人机航拍应用到工程建设中，能够获取工程项目的具体信息，为工程项目的建设提供基础数据资料，保障工程设计的规范性和科学性，推动工程项目的顺利完成。
　　2 无人机航拍中的目标检测技术
　　2.1 基于时域的检测
　　（1）帧间差分法。借助两个像素点之间存在帧数连续关系，分析相同位置像素点之间的灰度情况，完成对目标的分析任务，进而判断的目标是否处于移动状态。这类分析方式，获取帧间的差分图，再分析像素绝对值，如果绝对值较大的区域，则可以将这个区域作为目标的运动区域。相反，如果像素绝对值较小，则可以认为的像素点区域为背景区域。帧间差法，具有清晰、直接等特点，可以顺利完成对目标的检测。
　　（2）背景差分法。在展开航拍前，需要对背景进行预设。完成后，获取检测图像和预先设置的背景图像的差值。获取差值后，将其与预先设置阈值进行比较，根据比较结果获取目标的具体情况。背景差分法受到背景图像和预先设置的背景图像两者之间的质量影响，如果两者的质量均能得到保障，则可以获取完整的运动目标。
　　2.2 基于空域的检测
　　（1）基于区域信息的检测方法。借助背景区域和目标区域的中像素点的灰度情况、颜色等信息，完成对图像区域的划分。划分完成后，保障每个区域之间没有重叠。再根据划分后的图像信息，运用阈值法、松弛法等，完成对目标的检测。
　　（2）基于边缘信息的检测方法。这类检测方式主要对获取图像的边缘进行灰度值变化比较。具体的比较方法是结合微分、二阶微分等方式。再完成对边缘点的分割，获得有效的分割区。这类检测方式的需要合理对Sobel算子和Canny算子等进行合理应用，从而完成目标检测。
　　3 无人机航拍中目标的跟踪方法
　　3.1 基于区域的方法
　　基于区域的方法，是航拍视频序列中运用部分存在近似性特点的帧图像，对当前帧图像和前一帧图像的相似像素区的检测，从而完成对目标在两个帧图像的差异比较，并获取的所要追踪的目标，最终完成目标的跟踪。具体的方法如下：
　　（1）拟定一个或多个目标，且在背景图像中的将跟踪目标展示出来，将其作为模板;
　　（2）于后续视频序列中，获取目标的基本特征，且通过目标检测获取的目标进行标记;
　　（3）对标记的目标进行分析，并通过目标位置的修正，完成对目标的跟踪。
　　3.2 基于运动估计的跟踪
　　基于运动估计的跟踪，属于较为常见的跟踪方法，主要是借助目标检测获取目标的基本运动信息和运动目标的相关运动规律，再结合得到的运动规律，对运动目标在下一帧图像中的具体位置进行预测，完成目标跟踪。这类跟踪方式中，可以对Kalman滤波器进行应用。
　　另外，粒子滤波算法是基于运动估计的跟踪方式中较为有效的算法，可以顺利的对非线性的问题进行处理，提高目标跟踪的精度。粒子滤波算法的具体跟踪步骤如下所示：
　　（1）采样。主要选择随机采样的方式获取粒子，再通过加权处理，促使粒子可以对目标的状态的进行展示。
　　（2）重新采样。重采样主要规避已经采样的粒子出现退化的情况，对权值较小的粒子进行筛除，留下权值较大的粒子。
　　（3）状态转移。选择状态转移完成对新粒子的获取。
　　（4）系统观测。分析获得的新粒子情况，再计算权值，获得概率密度函数。
　　3.3 基于目标特征的跟踪
　　基于目标特征的跟踪方法，是将目标特征作为目标的基础，并将这一特征作为下一帧图像的基础，对目标的进行确定，且划定相关目标区域，完成对目标的跟踪。具体的方法为：
　　（1）获取目标的基本特征信息，且根据某一具体帧图像中目标的特征信息，构建目标的运动模型;
　　（2）结合目标的运动模型，对下一帧图像中目标区域和目标位置的预测;
　　（3）预测完成后，将目标可能存在的特征区域进行提取;
　　（4）提取后，将原目标特征信息和提取的疑似目标特征进行比较，其中匹配度最高的目标则为跟踪目标。
　　选择目标特征跟踪方法，具有跟踪效果明显的特点，能够顺利完成对目标的跟踪。
　　4 结语
　　无人机航拍是现代航拍中常用方式，具有经济性高、操作简单和适应范围廣的特点，可以有效的应用到不同的领域中。在具体的无人机航拍中，需要合理的对目标检测和跟踪方法进行解读。借助适宜的目标检测和跟踪方法，顺利完成无人机航拍相关信息的获取，有效的推动无人机航拍的有效性和可靠性，推动无人机航拍的发展和进步。
　　参考文献：
　　[1]刘亚伟，李小民.无人机航拍视频中目标检测和跟踪方法综述[J].飞航导弹，2016（9）：53-56.
　　[2]仝小敏.航拍视频运动目标检测与跟踪方法研究[D].西北工业大学，2015.
　　[3]乔利英.微型无人机可见光人体目标跟踪技术的研究[D].沈阳航空航天大学，2012.
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