無人機航拍中目標檢測和跟蹤方法分析

王鵬飛

摘 要：無人機航拍是一種建立在無人機基礎上的拍攝方式，可以有效完成傳統人工拍攝和測量不能完成的任務。目標檢測技術和跟蹤方法是保障航拍的效果和質量的基礎，需合理的對目標檢測技術和跟蹤方法進行解讀，旨在提升無人機航拍的效果，為相關領域的拍攝提供幫助，推動無人機航拍的發展和進步。

關鍵詞：無人機航拍;目標檢測;跟蹤方法;視頻

傳統的航拍主要是由直升機完成，但是，直升機航拍的成本較高，且機動性不強，相關拍攝效果不夠理想。無人機技術發展的發展和進步，將逐漸取代直升機航拍。且目標檢測技術和跟蹤方法的優化，使得無人機航拍成為一種推動航拍領域發展的新型航拍技術，提升航拍效果與效率。基于此，本文對無人機航拍中的目標檢測技術和跟蹤方法進行解讀，具體內容如下。

1 無人機航拍途徑與作用

無人機航拍是將無人機作為空中平臺，并在無人機上添加遙感設備和高分辨率攝像機等設備，再借助計算機對獲取的數據信息的進行處理和分析，最終按照需求的精度情況，將這些數據信息制作成為相關圖像。無人機航拍應用了高空拍攝、遙測和計算機影響信息技術等的綜合應用，為無人機的航拍奠定了基礎。

無人機航拍可以適應多種航拍的需求，應用到影視節目的拍攝中。應用到城市的規劃建設中，借助無人機航拍能夠得到區域環境的地理信息、資源信息等，有效的為城市建設體奠定基礎，推動城市建設的規范性。另外，無人機航拍應用到工程建設中，能夠獲取工程項目的具體信息，為工程項目的建設提供基礎數據資料，保障工程設計的規范性和科學性，推動工程項目的順利完成。

2 無人機航拍中的目標檢測技術

2.1 基于時域的檢測

（1）幀間差分法。借助兩個像素點之間存在幀數連續關系，分析相同位置像素點之間的灰度情況，完成對目標的分析任務，進而判斷的目標是否處于移動狀態。這類分析方式，獲取幀間的差分圖，再分析像素絕對值，如果絕對值較大的區域，則可以將這個區域作為目標的運動區域。相反，如果像素絕對值較小，則可以認為的像素點區域為背景區域。幀間差法，具有清晰、直接等特點，可以順利完成對目標的檢測。

（2）背景差分法。在展開航拍前，需要對背景進行預設。完成后，獲取檢測圖像和預先設置的背景圖像的差值。獲取差值后，將其與預先設置閾值進行比較，根據比較結果獲取目標的具體情況。背景差分法受到背景圖像和預先設置的背景圖像兩者之間的質量影響，如果兩者的質量均能得到保障，則可以獲取完整的運動目標。

2.2 基于空域的檢測

（1）基于區域信息的檢測方法。借助背景區域和目標區域的中像素點的灰度情況、顏色等信息，完成對圖像區域的劃分。劃分完成后，保障每個區域之間沒有重疊。再根據劃分后的圖像信息，運用閾值法、松弛法等，完成對目標的檢測。

（2）基于邊緣信息的檢測方法。這類檢測方式主要對獲取圖像的邊緣進行灰度值變化比較。具體的比較方法是結合微分、二階微分等方式。再完成對邊緣點的分割，獲得有效的分割區。這類檢測方式的需要合理對Sobel算子和Canny算子等進行合理應用，從而完成目標檢測。

3 無人機航拍中目標的跟蹤方法

3.1 基于區域的方法

基于區域的方法，是航拍視頻序列中運用部分存在近似性特點的幀圖像，對當前幀圖像和前一幀圖像的相似像素區的檢測，從而完成對目標在兩個幀圖像的差異比較，并獲取的所要追蹤的目標，最終完成目標的跟蹤。具體的方法如下：

（1）擬定一個或多個目標，且在背景圖像中的將跟蹤目標展示出來，將其作為模板;

（2）于后續視頻序列中，獲取目標的基本特征，且通過目標檢測獲取的目標進行標記;

（3）對標記的目標進行分析，并通過目標位置的修正，完成對目標的跟蹤。

3.2 基于運動估計的跟蹤

基于運動估計的跟蹤，屬于較為常見的跟蹤方法，主要是借助目標檢測獲取目標的基本運動信息和運動目標的相關運動規律，再結合得到的運動規律，對運動目標在下一幀圖像中的具體位置進行預測，完成目標跟蹤。這類跟蹤方式中，可以對Kalman濾波器進行應用。

另外，粒子濾波算法是基于運動估計的跟蹤方式中較為有效的算法，可以順利的對非線性的問題進行處理，提高目標跟蹤的精度。粒子濾波算法的具體跟蹤步驟如下所示：

（1）采樣。主要選擇隨機采樣的方式獲取粒子，再通過加權處理，促使粒子可以對目標的狀態的進行展示。

（2）重新采樣。重采樣主要規避已經采樣的粒子出現退化的情況，對權值較小的粒子進行篩除，留下權值較大的粒子。

（3）狀態轉移。選擇狀態轉移完成對新粒子的獲取。

（4）系統觀測。分析獲得的新粒子情況，再計算權值，獲得概率密度函數。

3.3 基于目標特征的跟蹤

基于目標特征的跟蹤方法，是將目標特征作為目標的基礎，并將這一特征作為下一幀圖像的基礎，對目標的進行確定，且劃定相關目標區域，完成對目標的跟蹤。具體的方法為：

（1）獲取目標的基本特征信息，且根據某一具體幀圖像中目標的特征信息，構建目標的運動模型;

（2）結合目標的運動模型，對下一幀圖像中目標區域和目標位置的預測;

（3）預測完成后，將目標可能存在的特征區域進行提取;

（4）提取后，將原目標特征信息和提取的疑似目標特征進行比較，其中匹配度最高的目標則為跟蹤目標。

選擇目標特征跟蹤方法，具有跟蹤效果明顯的特點，能夠順利完成對目標的跟蹤。

4 結語

無人機航拍是現代航拍中常用方式，具有經濟性高、操作簡單和適應范圍廣的特點，可以有效的應用到不同的領域中。在具體的無人機航拍中，需要合理的對目標檢測和跟蹤方法進行解讀。借助適宜的目標檢測和跟蹤方法，順利完成無人機航拍相關信息的獲取，有效的推動無人機航拍的有效性和可靠性，推動無人機航拍的發展和進步。

參考文獻：

[1]劉亞偉，李小民.無人機航拍視頻中目標檢測和跟蹤方法綜述[J].飛航導彈，2016（9）：53-56.

[2]仝小敏.航拍視頻運動目標檢測與跟蹤方法研究[D].西北工業大學，2015.

[3]喬利英.微型無人機可見光人體目標跟蹤技術的研究[D].沈陽航空航天大學，2012.