公开(公告)号：CN113449566A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202010229641.X

申请日：2020-03-27

Applicant: 北京机械设备研究所

Inventor： 彭延云 ,  刘婵 ,  巴腾跃 ,  李大伟 ,  申研

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种人在回路的“低慢小”目标智能图像跟踪方法及系统，属于无人机技术领域，跟踪方法包括以下步骤：离线训练基于深度学习的卷积神经网络，建立“低慢小”目标的智能检测模型；利用智能检测模型对机载相机拍摄的目标图像进行在线识别跟踪；对智能检测模型未能识别的目标图像，通过KCF跟踪对目标图像进行在线识别跟踪；KCF跟踪的初始目标区域，为地面人员对机载相机传输到地面站的图像进行手动框选后，框选出的图像区域。本发明结合了深度卷积神经网络目标检测算法与KCF目标跟踪算法，保证了对各类目标的准确识别跟踪；结合双目测距原理，实时获取目标三维位置信息，即可利用提高识别准确性，又便于无人机对目标的追踪。