红外与激光工程
2022, 51(9): 20210824
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所精密仪器与装备研发中心，吉林 长春130033
2 中国人民解放军63618部队，新疆 库尔勒841000
针对飞行员的飞行训练任务进行了飞机的稳定跟踪。为了解决远距离下飞机目标小、天气环境复杂、飞鸟干扰等问题，提出了一种基于深度学习和相关滤波的飞机跟踪测量方法。首先选取骨干网络并建立深度学习的算法模型，接着利用大量飞机图像得到用于实际场景的参考模型，再将模型检测到的特征与相关滤波结合，从而达到飞机的稳定跟踪效果并生成目标脱靶量。然后根据跟踪和脱靶量信息，开启激光器并利用激光测距原理来测量飞机的实时距离。最后进行基于光电经纬仪的飞机捕获与跟踪实验，以验证模型和算法的有效性和可行性。实验结果表明，通过深度学习和相关滤波获得的目标信息可以用于远距离飞机的捕获与跟踪，成功地消除了复杂环境和飞鸟的干扰，实现了飞机的稳定跟踪。
图像跟踪 深度学习 激光测量 飞行训练任务 image tracking deep learning laser measurement flight training task
贵州电网有限责任公司电力调度控制中心， 贵州 贵阳 550002
在电力系统中，变电站顺序控制已经成为了调度任务的主要方式。为解决变电站隔离开关顺控操作中确认时间长的问题，使用网络摄像机将隔离开关实时视频接入到顺控系统中，通过核相关滤波算法对隔离开关进行实时跟踪，并通过检测运动区域检测到隔离开关的形状变化，进行及时更新跟踪目标，使得核相关滤波对尺度和形状变化的目标具有稳定的跟踪能力。提出的方法能为变电站操作人员提供直观的隔离开关状态信息，将隔离开关顺控操作中的确认时间从近1 h减少到2 min，大幅提升了调度工作的效率。
顺序控制 变电站 图像跟踪 核相关滤波 运动检测 sequence control substation image tracking kernelized correlation filter motion detection
1 山东航天电子技术研究所, 烟台 264000
2 山东科技大学 电子通信与物理学院, 青岛 266000
无人机激光无线能量传输捕获、瞄准、跟踪(APT)系统是系统接收端获得稳定能源的保障。为了解决能量传输过程中充电链路高效可靠的问题, 结合无人机激光能量传输系统特点及实际需求, 在设计中建立自适应感兴趣区域, 提高图像处理速度, 降低噪声, 准确提取目标坐标; 综合考虑多重误差后通过Kalman预测算法实现稳定跟踪, 并根据系统特点提出了系统功率传输效率的计算方案。结果表明, 当无人机飞行速率在18km/h内, 该APT系统能够在300m~500m距离准确跟踪无人机, 跟踪精度在320μrad内。该方案能够保证激光能量传输过程的跟踪精度与可靠性。
激光技术 激光能量传输 APT系统 图像跟踪 laser technique laser energy transmission acquisition, pointing and tracking system image tracking
1 中国科学院上海技术物理研究所 空间主动光电技术重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 北京航天长征飞行器研究所, 北京 100076
空间非合作目标跟踪技术可以在多方面发挥重要作用, 目前效果较好的图像跟踪算法多是基于视频流处理, 但是由于面对的工况与航天应用面对工况不同, 在跟踪精度、运算速度、预警率和虚警率等要求上不满足空间目标跟踪需求与任务要求, 并且运算复杂难以在航天器中实现, 不适合天基卫星跟踪。为解决这一问题, 一种面向空间应用的卫星目标高精度跟踪算法被提出, 该算法以图像相关、曲线拟合、卡尔曼滤波、SURF算法为基础, 并将预测、跟踪和矫正过程相融合, 最终获得在天基平台中具有可行性的高速稳定跟踪算法。相关实验表明, 这种算法可以对平面内自由旋转、0.4~2.1倍尺度内缩放、有光照变化的图像进行连续跟踪, 仿真试验平均跟踪误差小于0.9像素且大多数工况下计算速度高于200帧/s, 并且算法对图像模糊、高斯噪声以及椒盐噪声都有较好兼容能力,对于实际模型目标跟踪仍有稳定跟踪能力。
非合作面目标跟踪 空间目标 图像跟踪 SURF算法 卡尔曼滤波 non-cooperative area targets tracking space targets image tracking SURF algorithm Kalman filter 红外与激光工程
2019, 48(1): 0126004
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所基础科学中心光电探测室, 安徽 合肥230031
2 中国科学技术大学研究生院科学岛分院, 安徽 合肥230031
数值模拟显示在太阳光前向散射角5°范围内, 视场变化探测的信号对卷云的光学厚度和有效尺度敏感。研发了一种基于图像跟踪的自动快速变视场太阳光度计(VFOVSP), 可快速测量不同视场太阳的直接辐射, 为地基测量卷云提供了一种新的技术手段。该仪器采用图像跟踪技术, 解决了薄云条件下四象限跟踪失效的问题。采用程控可变视场光阑, 该仪器实现了短时间内不同视场的快速测量。将该仪器测量的气溶胶光学厚度(AOT)与太阳光度计(POMO2型)的测量结果进行了对比, 结果显示该仪器测量的AOT方均根误差小于0.5%, 这表明该仪器测量气溶胶的精度高。结合不同的天气条件, 分析了该仪器不同视场比值的变化, 比值的变化与粒子尺度和光学厚度有关, 为反演卷云的光学特性提供了可能。
测量 太阳光度计 可变视场光阑 卷云探测 图像跟踪 激光与光电子学进展
2018, 55(9): 091201
1 赤峰学院计算机与信息工程学院,内蒙古 赤峰 024000
2 白求恩医务士官学校,石家庄 050081
图像目标主要的两个特征是颜色特征和形状特征,为提高跟踪的准确性和鲁棒性,提出融合图像目标颜色和形状的多特征融合跟踪新方法。采用基于HSV空间的空间颜色概率直方图模型,以及灰度变换后的Hu不变矩模型,分别进行实时目标跟踪,然后采用自适应加权方法,完成图像目标最终跟踪位置的确定。经实验测试,该方法对图像目标受到复杂背景干扰,以及颜色变化、尺度变换以及亮度变化等情况都具有很强的鲁棒性,同时增强跟踪效果,提高了跟踪的有效率。
运动目标跟踪 图像跟踪 特征融合 颜色直方图模型 Hu不变矩 相似性度量 背景干扰 moving target tracking image tracking feature fusion color histogram model Hu invariant moment similarity measurement background interference
1 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
2 驻209所军代室, 四川 成都 610041
基于区域的跟踪方法, 其跟踪模板的大小和位置对跟踪结果的影响十分显著, 本文通过分析模板视觉显著性特征, 提出采用 AGAST快速角点检测方法, 计算角点间相对距离, 分析角点位置分布来自适应确定模板大小和位置, 从而提高相关匹配跟踪算法的适应能力。仿真试验结果表明, 该方法确定的模板能较好的包含目标显著性视觉特征, 并且具有计算速度快, 稳健性高, 能有效提高采用区域模板匹配方法的跟踪性能。
视觉特征 角点检测 自适应模板 图像跟踪 vision feature corner point detection adaptive template image tracking
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033
2 中国科学院大学，北京100049
针对光电跟踪系统中实时提取运动目标脱靶量的应用需求，设计了一种基于灰度直方图的Mean-shift图像跟踪算法，对算法中目标模型与候选模型的建立进行了改进，抑制了背景像素对目标跟踪产生的影响。算法在系统上位机Visualc++ 6.0平台上实现，当光电跟踪系统捕获到运动目标后，利用Mean-shift图像跟踪算法跟踪运动目标，并实时将运动目标脱靶量作为伺服控制系统的输入信号，驱动跟踪器跟踪目标。实验结果表明：设计的算法可以实时、准确、有效地跟踪运动目标，使稳定后的脱靶量换算得到的角偏差量控制在30″之内。
光电跟踪系统 图像跟踪 运动目标 背景加权 脱靶量 optoelectronic tracking system image tracking moving object Mean-shift Mean-shift background weighted miss distance
1 中国科学院安徽光机所中国科学院大气成分与光学重点实验室, 合肥 230031
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院安徽光机所光学工程中心, 合肥 230031
双筒多视场太阳光度计可用来测量卷云光学性质, 为了解决当有不均匀云时传统太阳光度计利用四象限光强分布跟踪太阳会不准的局限性问题, 采用 CCD图像处理技术跟踪太阳, 研制了双筒多视场太阳光度计的图像跟踪系统。介绍了该图像跟踪系统的总体结构及原理和成像光筒的设计, 详细阐述了天文视日轨迹跟踪方法和图像处理技术跟踪方法相结合的双模式跟踪算法及其流程, 给出了跟踪效果图, 并对其可靠性和稳定性进行了分析。结果表明, 该系统能很好的跟踪太阳, 可实现非阴雨天气的全天候全自动跟踪, 跟踪精度高于 1′。该系统适于双筒多视场太阳光度计用于测量卷云光学性质, 也可应用于其它对太阳跟踪精度要求较高的场合。
图像跟踪 双筒太阳光度计 CCD传感器 卷云遥感 image tracking binocular sun-photometer CCD sensor cirrus remote sensing
