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申请/专利权人：航天科工微电子系统研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于模板匹配与KCF算法的红外无人机尾翼检测与跟踪方法，其包括：获取红外无人机视频序列数据；利用中值滤波对红外无人机图像进行去噪；对图像进行阈值分割，将图像分割成前景与背景两部分；利用质心算法计算前景区域得到无人机初始质心坐标，获取初始的无人机位置信息，并裁剪出初始的模板；利用模板匹配方法得到无人机图像的初始检测框；利用形态学分析，进行长短径分析，进行尾翼特征分析，获取无人机尾翼区域；利用核相关滤波算法对无人机尾翼区域进行特征计算，在跟踪过程中，通过滤波模板进行特征匹配，选择最匹配的图像区域，用于持续跟踪无人机飞行轨迹。本发明能够准确和稳定地检测和跟踪无人机的尾翼。
主权项：1.一种基于模板匹配与KCF算法的红外无人机尾翼检测与跟踪方法，其特征在于，包括：步骤1：获取红外无人机视频序列；步骤2：图像预处理，利用中值滤波对红外无人机图像进行去噪，增强前景目标特征，减弱背景噪声与相机原始噪声的影响；对图像进行阈值分割，将图像分割成前景与背景两部分；利用质心算法得到无人机初始质心坐标，获取初始的无人机位置信息，并裁剪出初始的模板；步骤3：基于初始的模板和形态学分析，获取无人机尾翼区域；步骤4：利用核相关滤波算法对无人机尾翼区域进行特征计算，在跟踪过程中，通过滤波模板进行特征匹配，选择最匹配的图像区域，用于持续跟踪无人机飞行轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 航天科工微电子系统研究院有限公司 基于模板匹配与KCF算法的红外无人机尾翼检测与跟踪方法
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