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        一種飛行目標(biāo)的檢測方法

        2018-08-18 11:06:32張鵬飛劉亞玲
        科學(xué)與財富 2018年22期
        關(guān)鍵詞:光流法檢測

        張鵬飛 劉亞玲

        摘 要:隨著消費(fèi)者對無人機(jī)越來越多的使用,在安全、隱私等領(lǐng)域引發(fā)了新的挑戰(zhàn)。采用視頻檢測無人機(jī)已經(jīng)變得越來越重要,動態(tài)攝像機(jī)監(jiān)控?zé)o人機(jī)時無法采用幀間差分法與背景差分法,為了應(yīng)用于動態(tài)攝像機(jī)對無人機(jī)進(jìn)行檢測,本文提出一種基于光流法的飛行目標(biāo)檢測方法。基于系統(tǒng)的可行性考慮,采用Simulink搭建仿真系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗驗證。仿真結(jié)果驗證了本文方法的有效性。

        關(guān)鍵詞:光流法;Simulink;檢測;

        0 前言

        隨著消費(fèi)者對無人機(jī)越來越多的使用,無人機(jī)檢測系統(tǒng)對于安全、隱私等領(lǐng)域已經(jīng)變得越來越重要。光傳感器價格低廉,便于推廣、實(shí)現(xiàn)?;谝曨l檢測原理的系統(tǒng)中,視頻圖像是檢測任務(wù)的核心,因為它可以輕松覆蓋大面積區(qū)域,并且容易進(jìn)行處理。視頻檢測系統(tǒng)大多采用靜態(tài)或動態(tài)攝像頭對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行捕捉,基于幀間差分法和背景差分法的視頻檢測系統(tǒng)需要攝像機(jī)保持靜態(tài),為了運(yùn)用于基于動態(tài)攝像機(jī)的視頻檢測系統(tǒng),本文提出一種基于光流法的飛行目標(biāo)檢測方法。

        1 運(yùn)動目標(biāo)檢測算法研究

        光流法可以避免背景差分法和幀間差分法的不足,不需要知道場景的任何信息,并且能夠有效的提取完整運(yùn)動目標(biāo)。任何一個運(yùn)動的目標(biāo)在三維空間中,都會形成一個運(yùn)動場,投影在二維平面上是一個二維場,也就是光流場。光流場不僅涵蓋了目標(biāo)的三維信息,還有目標(biāo)運(yùn)動的速度和方向。當(dāng)目標(biāo)連續(xù)運(yùn)動時,其在圖像上的映射也會跟著發(fā)生連續(xù)變化,也就形成了光流場。Horn-Schunck光流法假設(shè)像素點(diǎn)的強(qiáng)度是恒定的,認(rèn)為在整個成像平面上光流的不會發(fā)生太大的變化,或者說變化的速度是連續(xù)的,或者說光流改變的速度很慢。如果運(yùn)動目標(biāo)是剛體,其局部的位移是一樣的,所以剛體局部的速度相等。Horn-Schunck光流法的計算復(fù)雜度低、實(shí)現(xiàn)相對簡單。但是計算量大,平滑速度場容易導(dǎo)致紋理丟失,噪聲會對計算結(jié)果有不小的影響。Lucas-Kanade光流法(簡稱L-K光流法)提出于1981年。與Horn-Schunck不同,Lucas-Kanade光流法是基于局部約束,約定在一個很小的空間內(nèi)目標(biāo)運(yùn)動速度的大小和方向不變,用最小二乘法對圖像的位移進(jìn)行預(yù)測。因為Lucas-Kanade光流法應(yīng)用在大量位置離的較遠(yuǎn)的點(diǎn)時,計算效果更佳,故被稱為之稀疏光流場,該方法需要滿足三個條件:

        (1)在目標(biāo)運(yùn)動的過程中,目標(biāo)表面的光照強(qiáng)度需要恒定。對于灰度圖像,即需要保持像素點(diǎn)的灰度值不變。

        (2)運(yùn)動目標(biāo)的圖像表現(xiàn)上時間應(yīng)該是連續(xù)的,即目標(biāo)在兩幀中的運(yùn)動應(yīng)該是較小的位移,只能應(yīng)用于緩慢的運(yùn)動。

        (3)同一個尺度空間下的相鄰點(diǎn)應(yīng)該均出現(xiàn)在圖像上的相鄰位置。

        2 仿真系統(tǒng)

        Simulink是MATLAB最重要的組件之一,是在MATLAB中基于幀的視頻圖形處理的系統(tǒng)仿真軟件,是實(shí)現(xiàn)動態(tài)系統(tǒng)建模、仿真和分析的集成環(huán)境。在該環(huán)境中,無需大量編寫程序代碼,設(shè)計的流程在Simulink中以圖形形式描述算法。Simulink 提供了交互式圖形化環(huán)境和定制模塊庫來對其進(jìn)行設(shè)計、仿真、執(zhí)行和測試。Simulink中的Computer Vision System

        (機(jī)器視覺工具箱)工具可對視頻圖像進(jìn)行幀處理?;诠饬鞣ǖ倪\(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤系統(tǒng)的整體系統(tǒng)算法框圖如圖1所示。

        根據(jù)圖1,通過在Simulink中搭建仿真系統(tǒng),如圖2所示。仿真系統(tǒng)由讀取視頻模塊、灰度轉(zhuǎn)換模塊、光流計算模塊、預(yù)處理模塊、矩陣框計算、以及顯示模塊組成。

        通過讀取視頻模塊提取視頻樣本后采用色彩轉(zhuǎn)換模塊將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,將灰度化后的視頻樣本送至Optical Flow模塊執(zhí)行光流法操作進(jìn)行運(yùn)動估計,此模塊可選擇Horn-Schunck法或Lucas-Kanada法。本系統(tǒng)采用Horn-Schunck法對天空區(qū)域進(jìn)行運(yùn)動估計。將經(jīng)過運(yùn)動估計后的圖像送至預(yù)處理模塊進(jìn)行腐蝕、膨脹等操作。Display Results子系統(tǒng)將對超過閾值的運(yùn)動目標(biāo)生成矩形框,最后在原始視頻中顯示出運(yùn)動目標(biāo)與矩形框。

        3 實(shí)驗驗證

        本系統(tǒng)對動態(tài)手機(jī)拍攝的無人機(jī)視頻進(jìn)行測試,測試結(jié)果如圖2所示,識別率如表1所示。

        4 結(jié)語

        本文對基于光流法的飛行目標(biāo)檢測方法進(jìn)行分析和仿真,實(shí)驗結(jié)果表明光流法可以有效檢測到飛行目標(biāo)。本文通過Simulink建立仿真系統(tǒng),采用Optical Flow模塊中的Horn-Schunck法對飛行目標(biāo)進(jìn)行檢測。通過實(shí)驗表明,基于光流法的飛行目標(biāo)檢測方法對飛行目標(biāo)檢測的成功率非常高。

        參考文獻(xiàn):

        [1]肖軍,朱世鵬,黃杭,謝亞男.基于光流法的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法[J].東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2016,37(06):770-774.

        [2]魏洪峰,韓志艷.運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤[J].渤海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,(4):370-377.

        [3]羅志升,王黎,高曉蓉,王澤勇,趙全軻.序列圖像中運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤方法分析[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2009,32(11):125-128.

        作者簡介:

        張鵬飛 (1993.02--) 男,山西省晉城市人,碩士,專業(yè):信息與通信工程。

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