曲面仿生復(fù)眼測(cè)速技術(shù)研究

劉 韜，郭文閣，朱帥民，張遠(yuǎn)杰，許黃蓉，武登山，周曉軍，魚(yú)衛(wèi)星

（1.西安石油大學(xué) 理學(xué)院，陜西 西安 710065；2.中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所 中國(guó)科學(xué)院光譜成像技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710072；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 光電學(xué)院，北京 100049）

引言

基于視覺(jué)成像的傳統(tǒng)測(cè)速主要以單目測(cè)速和雙目測(cè)速為主，利用視頻測(cè)速技術(shù)記錄運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)位置上的變化以及所用時(shí)間，從而計(jì)算出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度。2013 年，林柏林通過(guò)對(duì)路面標(biāo)定和車(chē)輛特征識(shí)別實(shí)現(xiàn)了單目視覺(jué)對(duì)道路車(chē)輛的測(cè)速功能[1]，但是該測(cè)速系統(tǒng)存在安裝方式單一、道路標(biāo)定困難以及場(chǎng)景要求高等弊端。東北大學(xué)常子霆[2]在單目視覺(jué)測(cè)速的基礎(chǔ)上，結(jié)合一種空間位置的匹配區(qū)域?qū)R算法和基于模板匹配的空間位移計(jì)算方法，實(shí)現(xiàn)了基于雙目視覺(jué)測(cè)速的功能，實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)速度控制在10 km/h～20 km/h 的速度測(cè)試，誤差控制在5%以?xún)?nèi)。

近幾十年來(lái)，不少學(xué)者對(duì)仿生復(fù)眼相機(jī)成像技術(shù)進(jìn)行了不斷探索，并利用仿生復(fù)眼的成像優(yōu)勢(shì)，不斷探索發(fā)掘?qū)嵸|(zhì)性的應(yīng)用[3-8]。在曲面仿生復(fù)眼相機(jī)良好的成像效果基礎(chǔ)上，為了突顯對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)敏感的視覺(jué)優(yōu)勢(shì)，利用曲面仿生復(fù)眼相機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)測(cè)速的相關(guān)研究也得到了重視。2017 年，西安光機(jī)所魚(yú)衛(wèi)星團(tuán)隊(duì)研制了一種小型曲面仿生復(fù)眼系統(tǒng)，結(jié)合每個(gè)子眼不同視角的成像原理，對(duì)不同子眼測(cè)速分量進(jìn)行分析，提出利用速度分量計(jì)算目標(biāo)實(shí)際速度的方法[9]。2020 年，該課題組研制出一款長(zhǎng)工作距離的曲面仿生復(fù)眼相機(jī)[10-12]，通過(guò)一塊圖像傳感器對(duì)127 個(gè)子眼進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，保證了數(shù)據(jù)采集的同步性，并將該曲面仿生復(fù)眼相機(jī)搭載在無(wú)人機(jī)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的探測(cè)。與此同時(shí)，服務(wù)于復(fù)眼圖像信息提取的相關(guān)算法也得到了重視和發(fā)展。2019 年，天津大學(xué)韓宇等[13]對(duì)基本的SIFT(scale invariant feature transform)算法進(jìn)行了改進(jìn)，在曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)中該方法可以快速、有效地解決特征點(diǎn)匹配的問(wèn)題，提高了測(cè)速的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。2020 年，譚中慧[14]團(tuán)隊(duì)利用opencv 的車(chē)速測(cè)量算法和SIFT 等圖像算法對(duì)運(yùn)動(dòng)車(chē)輛進(jìn)行目標(biāo)角點(diǎn)檢測(cè)，根據(jù)圖像像素與實(shí)際距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系得到汽車(chē)運(yùn)動(dòng)的實(shí)際距離。該方法相比傳統(tǒng)車(chē)輛測(cè)速算法具有更好的魯棒性，能夠得到更好的測(cè)量結(jié)果。

為了進(jìn)一步探索曲面仿生復(fù)眼成像系統(tǒng)在測(cè)速方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，本文采用127 個(gè)子眼曲面仿生復(fù)眼相機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度進(jìn)行了測(cè)試研究，建立了基于曲面仿生復(fù)眼的多目標(biāo)速度測(cè)試模型，設(shè)計(jì)了相關(guān)測(cè)速實(shí)驗(yàn)，得到了準(zhǔn)確的速度測(cè)試結(jié)果。同時(shí)為了突出復(fù)眼測(cè)速的優(yōu)勢(shì)，采用成像性能相近的單孔徑相機(jī)進(jìn)行了測(cè)速實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行了比對(duì)，結(jié)果表明，曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

1 曲面仿生復(fù)眼測(cè)速原理

本文采用的曲面仿生復(fù)眼相機(jī)，由一塊CMOS圖像傳感器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，最終捕捉到的圖像是由127 個(gè)子圖像組成一副完整圖像。由于相鄰子眼之間存在視場(chǎng)重疊，所以相鄰7 個(gè)子眼可以同時(shí)獲取到同一被測(cè)目標(biāo)的位置信息。曲面仿生復(fù)眼系統(tǒng)測(cè)速原理如圖1（a）所示。圖1 中，中心子眼C1_1 和周?chē)噜? 個(gè)子眼C2_1，C2_2，C2_3，C2_4，C2_5 和C2_6 組成一組具有視場(chǎng)重疊特性的簇眼，利用該簇眼可以對(duì)場(chǎng)景中同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)同時(shí)進(jìn)行測(cè)速。以目標(biāo)P（x，y，z）所在位置建立世界坐標(biāo)系o-xyz，運(yùn)動(dòng)距離L后的坐標(biāo)位置為P'（x'，y'，z'），同時(shí)以7 個(gè)子眼的中心建立相機(jī)坐標(biāo)系OXijYijZij，最后以每個(gè)子眼所對(duì)應(yīng)的子圖像建立圖像坐標(biāo)系o-uij-vij，如圖1（b）所示。建立相鄰子眼重疊視場(chǎng)數(shù)學(xué)模型，在圖像坐標(biāo)系中利用SIFT 特征匹配，找出相鄰子圖像中對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)，通過(guò)如圖2 所示的圖像幾何變換可以得到相鄰子圖像之間的重疊像素?cái)?shù)目，從而計(jì)算出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在圖像坐標(biāo)系中運(yùn)動(dòng)的像素?cái)?shù)目。

圖2 相鄰子圖像幾何變換示意圖Fig.2 Schematic diagram of geometric transformation of adjacent sub-images

根據(jù)圖1（a）中測(cè)速原理，結(jié)合小孔成像模型以及三角形相似關(guān)系，則有：

式中：T為運(yùn)動(dòng)時(shí)間；D為拍攝距離；f為曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)的焦距。

相鄰2 個(gè)子眼對(duì)同一目標(biāo)在重疊視場(chǎng)內(nèi)的成像示意圖如圖2 所示，目標(biāo)點(diǎn)分別對(duì)應(yīng)2 個(gè)視場(chǎng)的A 點(diǎn)和A′點(diǎn)。由圖2 可知，經(jīng)過(guò)對(duì)右子眼視場(chǎng)進(jìn)行180°翻轉(zhuǎn)，可以達(dá)到簡(jiǎn)化計(jì)算重疊像素?cái)?shù)目的目的。假設(shè)α1為有效像素?cái)?shù)目（紅色線段區(qū)域），α2為相鄰子圖像之間的像素?cái)?shù)目（青色線段區(qū)域），α3為重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目（黑色線段區(qū)域），則圖像幾何變換前后兩點(diǎn)A 和A′之間的總像素?cái)?shù)目αbefore和αafter分別為

在目標(biāo)整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，7 個(gè)子眼兩兩相互對(duì)應(yīng)，如圖3 所示。以圖3 中第一排（R1）為例，P和P'分別代表對(duì)應(yīng)子眼中的特征點(diǎn)位置。假設(shè)整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中總重疊像素為Δα，已知每個(gè)像元大小為ρ，則圖像坐標(biāo)系中的位移量l為

圖3 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過(guò)程Fig.3 Target movement process

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度為

式中：T為運(yùn)動(dòng)時(shí)間，T1和T2分別表示運(yùn)動(dòng)起始和結(jié)束的時(shí)間。

在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，以C1_1 為中心子眼的7 個(gè)相鄰子眼，可以同時(shí)獲取該場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置信息。所以在一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的每個(gè)位置均存在七組位置對(duì)應(yīng)關(guān)系，可通過(guò)公式（5）取平均值的方法來(lái)減少實(shí)驗(yàn)誤差，得到更接近真實(shí)的速度：

2 曲面復(fù)眼相機(jī)測(cè)速實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地為單向三車(chē)道，寬度為9 m，曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)固定在車(chē)道一側(cè)，選擇拍攝距離分別為9.4 m 和6.3 m。首先將相機(jī)擺放在合適位置，無(wú)遮擋物出現(xiàn)在相機(jī)的視野內(nèi)，并使得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)能夠在復(fù)眼相機(jī)和單孔徑相機(jī)視野范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)。利用單孔徑相機(jī)的錄像功能，在同一次實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，既能通過(guò)曲面復(fù)眼相機(jī)得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息，也可以利用單孔徑相機(jī)得到目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息，這樣大大減小了重復(fù)實(shí)驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)造成的誤差。

實(shí)驗(yàn)前，利用外部電源給曲面仿生復(fù)眼相機(jī)供電，輸出端連入電腦，通過(guò)ipxplayer 軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的拍攝。實(shí)驗(yàn)中，利用曲面仿生復(fù)眼相機(jī)和單孔徑相機(jī)分別在同一工作距離下對(duì)行駛在道路中的汽車(chē)進(jìn)行拍攝，汽車(chē)上標(biāo)記一張黑色A4 紙，以4 個(gè)黑色角點(diǎn)為目標(biāo)進(jìn)行特征點(diǎn)檢測(cè)，有利于后期數(shù)據(jù)處理，汽車(chē)保持8.33 m/s（30 km/h）的速度勻速直線行駛。曲面仿生復(fù)眼相機(jī)在拍攝距離9.3 m和6.4 m 處得到的全視場(chǎng)復(fù)眼融合圖如圖4 所示。從圖4 可以看出，該曲面仿生復(fù)眼相機(jī)具有良好的成像效果。

圖4 不同拍攝距離處曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)的融合圖像Fig.4 Fusion image of curved bionic compound eye velocimetry system at different shooting distances

拍攝距離為9.3 m 時(shí)汽車(chē)在復(fù)眼圖像上的起始位置和終點(diǎn)位置如圖5 所示。從圖5 可以看出，由于曲面仿生復(fù)眼相機(jī)的視場(chǎng)重疊優(yōu)勢(shì)，在原始復(fù)眼圖像上有一簇子眼可以觀察到汽車(chē)的運(yùn)動(dòng)信息，即利用曲面仿生復(fù)眼相機(jī)的視場(chǎng)重疊優(yōu)勢(shì)，在一次實(shí)驗(yàn)中可以得到7 組數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這7 組子眼的速度數(shù)據(jù)求平均值可使誤差更小。

圖5 曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)的測(cè)速過(guò)程Fig.5 Velocity measurement process of curved bionic compound eye velocimetry system

以黑色A4 紙為目標(biāo)，通過(guò)對(duì)感興趣區(qū)域采用角點(diǎn)檢測(cè)，找出目標(biāo)所在子眼像素坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，進(jìn)而利用霍夫圓檢測(cè)算法、圖像分割和SIFT特征點(diǎn)匹配算法計(jì)算出重疊區(qū)域的像素?cái)?shù)目。通過(guò)MATLAB 對(duì)原始復(fù)眼圖像進(jìn)行圖像分割，得到相鄰2 個(gè)子眼的子圖像，如圖6 所示。

圖6 曲面仿生復(fù)眼系統(tǒng)相鄰2 個(gè)子眼的子圖像Fig.6 Sub-images of two adjacent small eyes of curved bionic compound eye system

對(duì)相鄰2 個(gè)子圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，從而計(jì)算出相鄰2 個(gè)子眼之間的重疊像素?cái)?shù)目，如圖7所示。

圖7 相鄰2 個(gè)子圖像的特征點(diǎn)匹配Fig.7 Feature point matching of two adjacent sub-images

在一次完整的采集過(guò)程中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從C1_1運(yùn)動(dòng)到所對(duì)應(yīng)的C'1_1,采樣時(shí)間T=1.37 s，整個(gè)過(guò)程共經(jīng)過(guò)了9 個(gè)子眼，每相鄰2 個(gè)子眼間會(huì)出現(xiàn)一次無(wú)圖像區(qū)域和重疊區(qū)域。經(jīng)計(jì)算，無(wú)圖像區(qū)域像素?cái)?shù)目α2=10，相鄰2 個(gè)子眼之間的重疊像素?cái)?shù)目α3=220，根據(jù)公式（2）可計(jì)算出拍攝距離為9.3 m時(shí)，整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程的總像素?cái)?shù)目為

在曲面仿生復(fù)眼相機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)汽車(chē)進(jìn)行拍攝過(guò)程中可以得到多幅復(fù)眼圖像，文中只給出了部分圖像。根據(jù)文中復(fù)眼圖像可知，汽車(chē)運(yùn)動(dòng)中的2 個(gè)位置P和P'相對(duì)應(yīng)，共有14 個(gè)像素坐標(biāo)分別記錄在14 個(gè)子圖像中，通過(guò)圖像處理得到的像素坐標(biāo)如表1 所示。根據(jù)表1 中像素坐標(biāo)，并結(jié)合公式（3）、公式（4）可計(jì)算出汽車(chē)的平均速度以及相對(duì)誤差，如表2 所示。

表1 復(fù)眼不同拍攝距離處目標(biāo)位置P 和P'對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)Table 1 Pixel coordinates corresponding to target positions P and P' at different shooting distances of compound eye

表2 復(fù)眼不同拍攝距離處測(cè)試速度與實(shí)際速度對(duì)比Table 2 Comparison of test speed and actual speed at different shooting distances of compound eye

從表2 中測(cè)試數(shù)據(jù)可以看出，在一次完整的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，曲面仿生復(fù)眼相機(jī)7 組測(cè)試速度值比較穩(wěn)定，遠(yuǎn)距離拍攝汽車(chē)運(yùn)動(dòng)速度的相對(duì)誤差控制在4%以?xún)?nèi)。因此，曲面仿生復(fù)眼相機(jī)具有良好的遠(yuǎn)距離測(cè)速性能。

簇眼中7 個(gè)子眼相對(duì)誤差圖如圖8 所示。下面對(duì)不同距離下的測(cè)速精度進(jìn)行分析：（1）在不同拍攝距離下，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)經(jīng)過(guò)的子眼數(shù)是不同的，導(dǎo)致計(jì)算過(guò)程中重疊像素?cái)?shù)目不同。因?yàn)槊糠訄D像周?chē)嬖诠鈺灒趯?duì)子圖像進(jìn)行分割時(shí)，會(huì)導(dǎo)致部分像素?cái)?shù)目丟失或增加，從而影響最后的測(cè)速結(jié)果。（2）本文利用SIFT 特征點(diǎn)提取與匹配算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行等量代換，特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)速度等于目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度。在不同拍攝距離下，目標(biāo)出現(xiàn)在圖像中的大小不同，確定對(duì)特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)存在0～5 個(gè)像素?cái)?shù)目的誤差，導(dǎo)致速度測(cè)量值存在誤差。

圖8 簇眼的相對(duì)誤差Fig.8 Relative errors of cluster eyes

誤差的產(chǎn)生主要與重疊像素?cái)?shù)目的計(jì)算有關(guān)。不同拍攝距離時(shí)，目標(biāo)在復(fù)眼原始圖像上經(jīng)過(guò)的子眼個(gè)數(shù)不同，D=9.3 m 時(shí)，目標(biāo)經(jīng)過(guò)9 個(gè)子眼，D=6.4 m 時(shí)，目標(biāo)經(jīng)過(guò)8 個(gè)子眼。故運(yùn)動(dòng)過(guò)程中重疊像素?cái)?shù)目不同，導(dǎo)致速度誤差不同。

3 曲面復(fù)眼相機(jī)與單孔徑相機(jī)測(cè)速比對(duì)

為了比較曲面復(fù)眼相機(jī)和單孔徑相機(jī)的測(cè)速能力，選擇視場(chǎng)和焦距與曲面復(fù)眼相機(jī)接近的單孔徑相機(jī)進(jìn)行測(cè)速實(shí)驗(yàn)。曲面仿生復(fù)眼相機(jī)與單孔徑相機(jī)的參數(shù)對(duì)比如表3 所示。

表3 曲面仿生復(fù)眼相機(jī)與單孔徑相機(jī)參數(shù)對(duì)比Table 3 Comparison of parameters of curved bionic compound eye camera and single aperture camera

曲面仿生復(fù)眼鏡頭半徑為68 mm[15]，由127 個(gè)子眼組成。每個(gè)子眼的直徑為7.4 mm，子眼的焦距為5 mm，單個(gè)子眼的視場(chǎng)為14°，相鄰子眼光軸之間的夾角為7°，角分辨率為 1.8 mrad。該復(fù)眼仿生系統(tǒng)的總視場(chǎng)角約為98°×98°，所有成像通道共用一個(gè)圖像傳感器，選用索尼公司的型號(hào)為NOIP-1SN025KA 的圖像傳感器，圖像采樣速率為13 fps，傳感器像元尺寸為4.5 μm，系統(tǒng)體積為Ф123 mm×195 mm，系統(tǒng)總質(zhì)量為1.35 kg。

單孔徑測(cè)速系統(tǒng)由HS-95-U3 型號(hào)相機(jī)與單孔徑鏡頭組成，鏡頭半徑為33 mm，系統(tǒng)的焦距為6 mm，該單孔徑系統(tǒng)的總視場(chǎng)為95.4°×78.4°。圖像傳感器選用的是GSENSE400BSI，圖像的采樣速率為23 fps，像元尺寸大小為11 μm。單孔徑測(cè)速系統(tǒng)總體積為Ф66 mm×95 mm，系統(tǒng)總質(zhì)量為1 kg。

在曲面仿生復(fù)眼系統(tǒng)拍攝的同時(shí)，得到單孔徑相機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)拍攝的一段視頻，視頻時(shí)長(zhǎng)33 s，共697 幀圖像，單孔徑相機(jī)幀頻為23 fps，可知任意兩幀圖像之間的時(shí)間差。選取四幀圖像，每?jī)蓭瑘D像可計(jì)算出一個(gè)速度值，通過(guò)四幅分時(shí)圖像排列組合得到6 個(gè)速度測(cè)試值。在拍攝距離為9.3 m處，單孔徑相機(jī)通過(guò)視頻處理得到兩組的四幅圖像幀，分別是第535 幀、545 幀、560 幀和565 幀；第二組是第550 幀、563 幀、573 幀和580 幀。在拍攝距離為6.4 m 處，單孔徑相機(jī)通過(guò)視頻處理得到兩組的四幅圖像幀，第一組是第215 幀、220幀、230 幀和235 幀；第二組是第335 幀、340 幀、345 幀和355 幀。單孔徑測(cè)速系統(tǒng)與曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)選取同樣的特征點(diǎn)，結(jié)合SIFT 算法匹配出每幅圖像幀中特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)，如表4所示。

表4 單孔徑相機(jī)不同拍攝距離處目標(biāo)位置幀數(shù)對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo)Table 4 Pixel coordinates corresponding to the number of target position frames at different shooting distances of single-aperture cameras

根據(jù)表4 中像素坐標(biāo)，并結(jié)合公式（3）和公式（4），可計(jì)算出單孔徑相機(jī)對(duì)汽車(chē)的平均速度以及相對(duì)誤差，如表5 所示。

表5 單孔徑不同拍攝距離處測(cè)試速度與實(shí)際速度對(duì)比Table 5 Comparison of test speed and actual speed at different shooting distances of single aperture

從表5 中多組測(cè)試數(shù)據(jù)可以看出，由單孔徑相機(jī)得到的四幀圖像可兩兩組合得到六組測(cè)試速度值，發(fā)現(xiàn)六組測(cè)試值波動(dòng)較大，與實(shí)際速度值相比也出現(xiàn)較大的相對(duì)誤差。

圖9 復(fù)眼和單孔徑相機(jī)測(cè)速結(jié)果對(duì)比Fig.9 Comparison of velocity measurement results between compound eye and single aperture cameras

4 結(jié)論

本文使用的曲面仿生復(fù)眼相機(jī)在一定程度上解決了現(xiàn)有大視場(chǎng)、高分辨率成像與數(shù)據(jù)采集同步性、實(shí)時(shí)性之間的矛盾，并且實(shí)現(xiàn)了對(duì)高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行廣域監(jiān)控的功能。從曲面仿生復(fù)眼與單孔徑相機(jī)測(cè)速對(duì)比實(shí)驗(yàn)中可以看出，曲面仿生復(fù)眼測(cè)速系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)一組7 個(gè)子眼同時(shí)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別與分辨，并且相對(duì)于單孔徑測(cè)速系統(tǒng)具有更好的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。由于曲面仿生復(fù)眼相機(jī)結(jié)構(gòu)小巧、攜帶輕便、功耗低，并且系統(tǒng)只采用一塊圖像傳感器，從而確保了數(shù)據(jù)采集的同步性，同時(shí)圖像處理過(guò)程全部在原始圖像上進(jìn)行，這樣大大提高了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)探測(cè)能力。因此，該相機(jī)在目標(biāo)探測(cè)、安全監(jiān)控等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。