摘要
本发明涉及数字图像检测与信号处理领域,具体公开一种无人机跟踪航拍目标车辆轨迹生成方法,包括构建运动目标检测神经网络模型,该模型对输入图像通过分层级联光流注意力机制分级处理微、中、快动光流特征,使用双向时序光流增强改善视频帧的运动处理。将目标车辆视频输入模型获取每帧中目标车辆检测框的中心坐标作为车辆的位置坐标,按时间顺序连接位置坐标形成初步轨迹;通过多尺度自适应稠密光流算法对初步轨迹进行无人机运动的解耦补偿;经过坐标转换获得解耦补偿后的轨迹在大地坐标系下的粗估轨迹;通过小波变换识别异常频率,利用拉格朗日插值去除噪声点,应用扩展卡尔曼滤波去噪,生成目标车辆的精确轨迹。
技术关键词
车辆轨迹生成方法
无人机
光流特征
航拍
扩展卡尔曼滤波
拉格朗日插值
双向注意力
坐标系
生成训练样本
神经网络模型
视频
分辨率
层级
稠密光流
运动先验信息
时序
系统为您推荐了相关专利信息
三维点云数据
图像分割模型
无人机
滤波器模块
雷达
云台控制方法
巡检无人机
三维地图信息
坐标点
无人机云台
智能优化方法
激光
传输错误概率
信道
人工智能算法
机器人高精度
定位导航系统
多传感器融合
室内清洁机器人
安防巡逻机器人
地面控制站
定位技术
人工智能算法
图像处理单元
无人机平台