□ 文/謝中教
我國地域廣闊、人口密度大,且警用領(lǐng)域警務(wù)繁多、警力不足,第一時間到達現(xiàn)場采集信息,快速有效的偵察取證,直接決定了出警效果。長期以來,我們都依靠大量人員配置警力到達現(xiàn)場勘探,隨著路面交通擁堵、偵察范圍的不確定性以及犯罪分子反偵察手段的提高,傳統(tǒng)的偵察手段無法滿足不斷發(fā)展的偵察取證需求。
旋翼式無人機具有機動靈活、垂直起降等優(yōu)點,且體積小、重量輕、投入小、使用效率高。結(jié)合旋翼式飛行器優(yōu)良的動力學特性,在智能視覺領(lǐng)域內(nèi),研發(fā)警用無人機目標跟蹤系統(tǒng),對緩解警力不足,提高偵察效率意義深遠。無人機系統(tǒng)與公安現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)、平臺和偵查手段的緊密結(jié)合,既避免了信息孤島,又可作為空中偵察要素參與頂層設(shè)計,有助于構(gòu)建公安天地一體化的扁平化指揮體系。
▲圖1:公安天地一體化扁平指揮體系總體架構(gòu)
▲圖2:四旋翼硬件試驗平臺
由于慣性導航控制、高精度姿態(tài)傳感器、小型伺服電機等技術(shù)的發(fā)展,無人機技術(shù)也隨之日漸成熟,自動化和智能化的程度均有明顯提高,許多歐美發(fā)達國家紛紛開始嘗試和推廣微小型無人機的民事用途,其中美國和德國在打擊城市暴力、城市反恐斗爭中已經(jīng)將微小型無人機試點裝備到一線警察部門。在國內(nèi),旋翼式無人機起步雖然較晚,但發(fā)展極快。我國已經(jīng)初步將警用無人機用于多個領(lǐng)域,比如城市交通管理、群體性事件處置、禁毒防毒、反恐處突、抓捕行動、環(huán)境執(zhí)法、消防救援等。
警用無人機系統(tǒng)主要分為三部分:硬件試驗平臺系統(tǒng)、飛控與導航系統(tǒng)、視頻采集處理系統(tǒng)。
旋翼式無人機具有起降不受場地限制、操作靈活方便、可以空中懸停等優(yōu)點,適用于警方偵查取證,因此警用無人機全景構(gòu)建系統(tǒng)選用機動靈活、便捷高效的四旋翼無人機進行圖像采集,搭載飛行控制器、動力系統(tǒng)、智能電池、GPS定位模塊、視覺傳感導航模塊、高清攝像頭以及高清圖傳系統(tǒng),可以滿足對現(xiàn)場情況進行多方位、多角度的拍攝要求,并及時傳回到視頻采集系統(tǒng)。
警用無人機飛行控制與導航系統(tǒng)具有航跡控制、姿態(tài)變換、航速保持等基本功能,根據(jù)視頻圖像處理及目標跟蹤的反饋結(jié)果,實現(xiàn)跟蹤航線的自動巡航、任務(wù)設(shè)備遠端控制、飛行自我保護等高級功能。
視覺傳感導航系統(tǒng),如圖2所示,有五個視覺傳感模塊,采用高精度立體視覺算法,將五個視覺傳感模塊的數(shù)據(jù)自動融合,在復雜地形和高速飛行等特殊條件下均可提供定位信息,近地面定位精度可以達到厘米級。通過視覺和超聲波傳感器,還可以實時監(jiān)測各個方向的環(huán)境信息,使飛行器在高速飛行中及時躲避障礙物。而且該系統(tǒng)還提供了Guidance SDK,可以通過USB接口高速率傳輸,獲得機體坐標系下的飛機三維位置以及攝像頭的參數(shù)。
▲圖3:視覺傳感導航系統(tǒng)
視頻采集處理系統(tǒng)主要是實現(xiàn)警用無人機對靜態(tài)目標的全景掃描和圖像分類識別,對動態(tài)目標的識別鎖定和實時目標跟蹤,并同時與飛控與導航系統(tǒng)相結(jié)合,及時引導無人機調(diào)整航線和實時跟蹤。
運動目標跟蹤是目標識別和行為理解的基礎(chǔ),具有廣泛的研究和應用價值。傳統(tǒng)目標跟蹤算法有Kalman濾波、粒子濾波等,但是Kalman濾波不適用于非線性系統(tǒng),粒子濾波有粒子匱乏問題。本系統(tǒng)采用一種融合Codebook與Camshift的目標跟蹤方法,利用精簡Codebook的運動目標檢測結(jié)果作為掩膜處理用于Camshift跟蹤的顏色概率分布圖,以濾除背景顏色對于跟蹤的干擾。
無人機通過攝像機與圖像采集卡捕獲視頻信號,通過遠程圖傳模塊回傳到指揮中心。購買的采集卡要支持二次開發(fā),這樣廠家會提供驅(qū)動或控件完成圖像的采集功能。
將無人機移動場景中的建筑物、植被、道路、車輛、橋梁、人群等關(guān)鍵特征抽取出來,以不同的特征組合代表不同的場景,并進行結(jié)構(gòu)化描述,讓系統(tǒng)對監(jiān)控場景具有識別能力,以區(qū)分不同場景。
▲圖4:場景目標分類過程圖
本系統(tǒng)采用一種融合Codebook與Camshift的目標跟蹤方法,利用精簡Codebook的運動目標檢測結(jié)果作為掩膜處理用于Camshift跟蹤的顏色概率分布圖,以濾除背景顏色對于跟蹤的干擾。
▲圖5:目標跟蹤算法圖
具體步驟如下:
讀入視頻序列;
手動初始化跟蹤目標框位置,做出目標框的顏色直方圖;
根據(jù)目標顏色直方圖做出當前幀圖片的顏色概率分布圖;
用精簡Codebook算法對運動區(qū)域進行檢測;
對檢測結(jié)果圖進行中值濾波,濾除誤檢的噪聲,并使目標變得聯(lián)通;
將中值濾波后的前景圖片作為掩膜處理顏色概率分布圖,使得顏色概率分布圖中背景區(qū)域像素為0,非背景區(qū)域像素不變,確保Camshift只收斂至運動區(qū)域附近。
在處理后的顏色概率分布圖上利用Camshift預測目標的質(zhì)心坐標和大??;
實驗證明,本方法能有效抑制背景顏色對目標跟蹤的干擾。(目標跟蹤效果如圖6所示)
▲圖6:無人機場景目標融合Codebook與Camshift的目標跟蹤結(jié)果
綜合旋翼式無人機、移動視頻目標跟蹤技術(shù)在警用偵察無人機系統(tǒng)中的應用,利用基于DSP的四旋翼無人機飛控平臺,針對偵察區(qū)域?qū)崿F(xiàn)場景采集、動態(tài)目標跟蹤,能很好地解決公安對于現(xiàn)場把控和實時指揮調(diào)度的問題,可以大幅提高警務(wù)效能。無人機系統(tǒng)與公安現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)、平臺和偵查手段的緊密結(jié)合,既避免了信息孤島,又可作為空中偵察要素參與頂層設(shè)計,有助于構(gòu)建公安天地一體化的扁平化指揮體系。