視覺信息輔助無人機偵察目標定位技術(shù)

練倩倩 袁琛

摘 要：無人機偵察是一項對技術(shù)要求很高的工作，而目標定位作為無人偵察作業(yè)中的一項重要內(nèi)容，其對于工作的開展會造成直接影響。從以往的經(jīng)驗來看，傳統(tǒng)無人偵察目標定位受量測設(shè)備、平臺等多項因素影響，這都降低了定位的精準度。下面，針對視覺信息輔助無人機偵察目標定位技術(shù)進行全面分析，希望文中內(nèi)容對于相關(guān)工作人員，以及整個行業(yè)的發(fā)展都可以有所作用。

關(guān)鍵詞：無人機;視頻信息;偵察目標;定位技術(shù)

隨著科技的快速發(fā)展，無人機技術(shù)變得更加成熟，其在許多行業(yè)中都得到了廣泛應(yīng)用。從目前的情況來看，無人機廣電偵察在具體應(yīng)用期間與衛(wèi)星偵察相比，其具有效率高、成本低、偵察區(qū)域靈活等多項優(yōu)勢，這也使該項技術(shù)得到了的廣泛應(yīng)用，并且從實際應(yīng)用情況來看，也取得了不錯的應(yīng)用效果。

1 無人機

無人機就是無人駕駛飛機的簡稱，其是現(xiàn)代科技快速發(fā)展的一種參悟，其可以通過自備程序和無線遙設(shè)備進行飛行。無人飛機與有人駕駛飛機相比，其更加適合在危險、愚鈍等類型任務(wù)中應(yīng)用[1]。目前，無人機飛機已經(jīng)被應(yīng)用到了不同領(lǐng)域，例如在偵察領(lǐng)域中就得到了合理應(yīng)用，并且取得了不錯的成績。

2 以拓撲地圖為基礎(chǔ)的視覺輔助目標定位

拓撲地圖中的每個節(jié)點都對應(yīng)指定的環(huán)境區(qū)域或特征，在實際問題分析期間，若將具有全局節(jié)點關(guān)聯(lián)方位信息內(nèi)容和參考坐標加入到地圖中，此時，可以對絕對地理位置加以利用，若沒有引進節(jié)點、坐標系空間，可以用于路徑規(guī)劃。通過對拓撲地圖的分析可以發(fā)現(xiàn)，其在具體應(yīng)用期間具有占用計算機內(nèi)存少、緊湊、簡單等特點[2]。在進行偵察目標定位時，需要讓跟蹤目標始終都在視野范圍內(nèi)，從而實現(xiàn)對目標的全面跟蹤，實現(xiàn)對偵察目標的精準定位。此外，需要施工人員注意的是，如果偵察作業(yè)是在視覺特征十分豐富的城市范圍內(nèi)，在進行目標定位時，可以多個匹配特征點空間的具體位置，完成對觀測點與目標位置的推算，確保最終位置的準確性與合理性[3]。

綜上所述，以拓撲地圖為基礎(chǔ)的方法在具體應(yīng)用期間，在快速粗定位上的應(yīng)用優(yōu)勢更明顯，特別是在一些航線已經(jīng)明確的路徑上開展相應(yīng)的偵察任務(wù)，更加容易實現(xiàn)偵察目的，但是，該方法在具體應(yīng)用過程中也存在一定缺點就是匹配速度會對偵察的實時性產(chǎn)生制約，這也是在對該方法應(yīng)用時需要工作人員特別注意的一項內(nèi)容。

3 以特征跟蹤為基礎(chǔ)的視覺輔助目標定位

該方法在具體應(yīng)用期間主要包括兩個子問題，具體內(nèi)容如下：

（1）運動檢測

對被跟蹤特征進行明確，在下一幀中對特征可能出現(xiàn)的具體區(qū)域進行精準識別，進而為后續(xù)工作的順利開展提供支持，確保偵察目標定位的準確性。

（2）特征匹配

在偵察作業(yè)期間，在指定區(qū)域內(nèi)找到相應(yīng)的匹配特征。需要工作人員注意的是，當偵察作業(yè)期間采用的無人機處于高速飛行狀態(tài)時，為了保證作業(yè)的順利進行，在條件允許的情況下，要盡量縮短問題的處理時間，并且要提高跟蹤準確度，為了達到這一目標，在偵察作業(yè)開展期間，要快速獲取到精準運動模型，同時，能夠準確預(yù)估后續(xù)幀的特征。

運動與測時可以引入濾波算法，通過對濾波算法的應(yīng)用，能夠更加精準的體現(xiàn)運動狀態(tài)[4]。例如，可以將GPS定位算法與特征跟蹤進行適當融合，對二值化操作和圖像分割方法進行應(yīng)用，完成對預(yù)定義特征的京族還能識別。例如，針對房建工程上的窗戶，通過（卡爾曼濾波）KF算法匹配，實現(xiàn)對建筑工程中的這些窗戶的跟蹤。此外，在偵察目標定位時，為了降低長期積累產(chǎn)生的誤差，可以依據(jù)具體情況，安排航線重訪點，通過對擴展卡爾曼濾波（EKF）法進行應(yīng)用，實現(xiàn)閉環(huán)控制。在勘測目標定位時，也可以采取環(huán)繞方式對目標進行觀測，在該期間可以采取Recursive Least Squares Filtering（RLS）濾波，完成吊艙標定后，依據(jù)具體情況，進行有偏估計、測風、選擇環(huán)繞路徑等多項措施，完成相應(yīng)的分析工作，從而達到降低誤差，提高偵察目標定位的準確性。從以往實際應(yīng)用情況來看，對該方法進行應(yīng)用，能夠?qū)⒌乩矶ㄎ徽`差控制在5.0m以內(nèi)，可以滿足應(yīng)用需求。

4 兩種視覺目標輔助定位的對比分析

以拓撲地圖為基礎(chǔ)的視覺輔助目標定位，該方法在應(yīng)用的優(yōu)勢就是實現(xiàn)了高精度絕對定位，并且，在實際作業(yè)期間定位精度不會受采用的傳感器器的具體精度，以及平臺性能的影響，但是，要想確保該方法的作用能夠得到全面發(fā)揮，要體現(xiàn)存儲大量的知識和經(jīng)驗，在此基礎(chǔ)上對魯棒性匹配方法進行應(yīng)用，這也導致該方法的實時匹配性相對較差，因此，適合應(yīng)用在地面景物特征豐富環(huán)境下[5]。以特征跟蹤為基礎(chǔ)的視覺輔助目標定位，該方法能夠在短時間內(nèi)完成對相鄰幀運動量的計算，快速實現(xiàn)精確定位，同時，為了實現(xiàn)對隨著時間不斷積累的誤差，在對該方法進行應(yīng)用時，可以同其他量測值融合，完成相應(yīng)的濾波處理，對該方法進行應(yīng)用時，不需要對偵察目標所在區(qū)域內(nèi)進行全局性表達，也正是因為如此，使該方法具有實時性好、儲量小的特點，需要注意的是，該方法并不適合在快速運動偵察現(xiàn)場中應(yīng)用。因此，在具體作業(yè)開展期間，應(yīng)當通過合理方法，對這兩種方法進行組合，取長補短，這不僅縮小了隨著時間推移誤差的積累，而且也大幅度降低了匹配數(shù)據(jù)庫的難度，實現(xiàn)高精度航拍定位。

5結(jié)束語：

現(xiàn)代人們對無人機偵察任務(wù)需求變得更加廣泛，偵察任務(wù)變得更加艱巨，這也就對無人機的智能化、小型化提出了更高的要求。在利用無人機偵察時，為了提高目標定位的準確性，要加強對各種先進信息技術(shù)的應(yīng)用，從而使偵察水平得到進一步提升。

參考文獻

[1]權(quán)家樂，錢杭.基于指數(shù)模型的無人機偵察能力評估[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2020（09）：65-66.

[2]盛碧琦，孫盛智，侯妍.美國無人機在局部作戰(zhàn)行動中的運用及發(fā)展趨勢[J].飛航導彈，2020（02）：51-54+59.

[3]張立豐，井立.自主無人偵察飛機典型綜合飛行品質(zhì)試飛評估技術(shù)淺析[J].江蘇航空，2020（01）：31-34.

[4]龐強偉，胡永江，李文廣.多無人機多目標協(xié)同偵察航跡規(guī)劃算法[J].中國慣性技術(shù)學報，2019，27（03）：340-348.

[5]張清亮，沈壽林，張國寧.基于深度學習的無人機偵察圖像目標識別[J].信息與電腦（理論版），2019，31（19）：46-48.