警用无人机目标跟踪系统设计

2018-12-06 02:04谢中教
中国公共安全 2018年10期
关键词:警用概率分布旋翼

□ 文/谢中教

引言

我国地域广阔、人口密度大,且警用领域警务繁多、警力不足,第一时间到达现场采集信息,快速有效的侦察取证,直接决定了出警效果。长期以来,我们都依靠大量人员配置警力到达现场勘探,随着路面交通拥堵、侦察范围的不确定性以及犯罪分子反侦察手段的提高,传统的侦察手段无法满足不断发展的侦察取证需求。

旋翼式无人机具有机动灵活、垂直起降等优点,且体积小、重量轻、投入小、使用效率高。结合旋翼式飞行器优良的动力学特性,在智能视觉领域内,研发警用无人机目标跟踪系统,对缓解警力不足,提高侦察效率意义深远。无人机系统与公安现有网络、平台和侦查手段的紧密结合,既避免了信息孤岛,又可作为空中侦察要素参与顶层设计,有助于构建公安天地一体化的扁平化指挥体系。

▲图1:公安天地一体化扁平指挥体系总体架构

▲图2:四旋翼硬件试验平台

警用无人机系统简介

由于惯性导航控制、高精度姿态传感器、小型伺服电机等技术的发展,无人机技术也随之日渐成熟,自动化和智能化的程度均有明显提高,许多欧美发达国家纷纷开始尝试和推广微小型无人机的民事用途,其中美国和德国在打击城市暴力、城市反恐斗争中已经将微小型无人机试点装备到一线警察部门。在国内,旋翼式无人机起步虽然较晚,但发展极快。我国已经初步将警用无人机用于多个领域,比如城市交通管理、群体性事件处置、禁毒防毒、反恐处突、抓捕行动、环境执法、消防救援等。

警用无人机系统主要分为三部分:硬件试验平台系统、飞控与导航系统、视频采集处理系统。

硬件试验平台系统

旋翼式无人机具有起降不受场地限制、操作灵活方便、可以空中悬停等优点,适用于警方侦查取证,因此警用无人机全景构建系统选用机动灵活、便捷高效的四旋翼无人机进行图像采集,搭载飞行控制器、动力系统、智能电池、GPS定位模块、视觉传感导航模块、高清摄像头以及高清图传系统,可以满足对现场情况进行多方位、多角度的拍摄要求,并及时传回到视频采集系统。

飞控与导航系统

警用无人机飞行控制与导航系统具有航迹控制、姿态变换、航速保持等基本功能,根据视频图像处理及目标跟踪的反馈结果,实现跟踪航线的自动巡航、任务设备远端控制、飞行自我保护等高级功能。

视觉传感导航系统,如图2所示,有五个视觉传感模块,采用高精度立体视觉算法,将五个视觉传感模块的数据自动融合,在复杂地形和高速飞行等特殊条件下均可提供定位信息,近地面定位精度可以达到厘米级。通过视觉和超声波传感器,还可以实时监测各个方向的环境信息,使飞行器在高速飞行中及时躲避障碍物。而且该系统还提供了Guidance SDK,可以通过USB接口高速率传输,获得机体坐标系下的飞机三维位置以及摄像头的参数。

▲图3:视觉传感导航系统

视频采集处理系统

视频采集处理系统主要是实现警用无人机对静态目标的全景扫描和图像分类识别,对动态目标的识别锁定和实时目标跟踪,并同时与飞控与导航系统相结合,及时引导无人机调整航线和实时跟踪。

警用无人机目标跟踪系统设计

运动目标跟踪是目标识别和行为理解的基础,具有广泛的研究和应用价值。传统目标跟踪算法有Kalman滤波、粒子滤波等,但是Kalman滤波不适用于非线性系统,粒子滤波有粒子匮乏问题。本系统采用一种融合Codebook与Camshift的目标跟踪方法,利用精简Codebook的运动目标检测结果作为掩膜处理用于Camshift跟踪的颜色概率分布图,以滤除背景颜色对于跟踪的干扰。

视频捕获模块

无人机通过摄像机与图像采集卡捕获视频信号,通过远程图传模块回传到指挥中心。购买的采集卡要支持二次开发,这样厂家会提供驱动或控件完成图像的采集功能。

场景分类模块

将无人机移动场景中的建筑物、植被、道路、车辆、桥梁、人群等关键特征抽取出来,以不同的特征组合代表不同的场景,并进行结构化描述,让系统对监控场景具有识别能力,以区分不同场景。

▲图4:场景目标分类过程图

融合Codebook与Camshift的目标跟踪算法模块

本系统采用一种融合Codebook与Camshift的目标跟踪方法,利用精简Codebook的运动目标检测结果作为掩膜处理用于Camshift跟踪的颜色概率分布图,以滤除背景颜色对于跟踪的干扰。

▲图5:目标跟踪算法图

具体步骤如下:

读入视频序列;

手动初始化跟踪目标框位置,做出目标框的颜色直方图;

根据目标颜色直方图做出当前帧图片的颜色概率分布图;

用精简Codebook算法对运动区域进行检测;

对检测结果图进行中值滤波,滤除误检的噪声,并使目标变得联通;

将中值滤波后的前景图片作为掩膜处理颜色概率分布图,使得颜色概率分布图中背景区域像素为0,非背景区域像素不变,确保Camshift只收敛至运动区域附近。

在处理后的颜色概率分布图上利用Camshift预测目标的质心坐标和大小;

实验证明,本方法能有效抑制背景颜色对目标跟踪的干扰。(目标跟踪效果如图6所示)

▲图6:无人机场景目标融合Codebook与Camshift的目标跟踪结果

结束语

综合旋翼式无人机、移动视频目标跟踪技术在警用侦察无人机系统中的应用,利用基于DSP的四旋翼无人机飞控平台,针对侦察区域实现场景采集、动态目标跟踪,能很好地解决公安对于现场把控和实时指挥调度的问题,可以大幅提高警务效能。无人机系统与公安现有网络、平台和侦查手段的紧密结合,既避免了信息孤岛,又可作为空中侦察要素参与顶层设计,有助于构建公安天地一体化的扁平化指挥体系。

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