一种空中非合作目标气球要害点快速的检测方法

    公开(公告)号:CN109522893B

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN201811168246.4

    申请日:2018-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种空中非合作目标气球要害点快速的检测方法,包括:S1、输入检测图像G1,进行中值滤波去除噪声得到图像G2;S2、对图像G2分别进行X、Y方向的灰度投影,确定检测气球的位置以及气球的中心点P;S3、以中心点P作为极坐标的原点,利用双线性插值,将图像G2转换到极坐标系统中,得到图像G3;S4、对图像G3进行直方图统计;计算出当前阈值t0和目标的边缘信息,存储在数组E中;S5、使用最小二乘法计算出边缘各点拟合圆的半径R,并将曲率1/R存储在一维的数组C中;S6、对曲率数组C进行均值滤波,找到数组C中最大的值,并返回到直角坐标系中的坐标位置M,该坐标M即为气球绳结。本发明能够快速、准确的对空中气球要害点进行检测。

    一种无人机目标要害点实时定位方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN109684909A

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201811184403.0

    申请日:2018-10-11

    CPC classification number: G06K9/00744 H04N7/18

    Abstract: 本发明涉及一种无人机目标要害点实时定位方法、系统及存储介质,方法包括获取无人机的监控图像,根据监控图像选取当前帧图像,并对当前帧图像进行降采样处理,得到第一灰度图像;根据第一灰度图像获取目标中心的当前帧预测位置,并根据当前帧预测位置计算目标中心的当前帧准确位置;对当前帧图像进行二值化处理,得到第二灰度图像;在第二灰度图像中,根据当前帧准确位置确定当前帧图像中目标要害点的当前帧可疑域;并根据当前帧可疑域和当前帧准确位置确定无人机的多个目标要害点位置。本发明可以快速地对无人机的要害点进行实时且精确地定位,满足多旋翼的高帧频处理和复杂背景识别的要求,可以广泛用于无人机反制技术领域。

    一种空中非合作目标气球要害点快速的检测方法

    公开(公告)号:CN109522893A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811168246.4

    申请日:2018-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种空中非合作目标气球要害点快速的检测方法,包括:S1、输入检测图像G1,进行中值滤波去除噪声得到图像G2;S2、对图像G2分别进行X、Y方向的灰度投影,确定检测气球的位置以及气球的中心点P;S3、以中心点P作为极坐标的原点,利用双线性插值,将图像G2转换到极坐标系统中,得到图像G3;S4、对图像G3进行直方图统计;计算出当前阈值t0和目标的边缘信息,存储在数组E中;S5、使用最小二乘法计算出边缘各点拟合圆的半径R,并将曲率1/R存储在一维的数组C中;S6、对曲率数组C进行均值滤波,找到数组C中最大的值,并返回到直角坐标系中的坐标位置M,该坐标M即为气球绳结。本发明能够快速、准确的对空中气球要害点进行检测。

    一种无人机目标要害点实时定位方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN109684909B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN201811184403.0

    申请日:2018-10-11

    Abstract: 本发明涉及一种无人机目标要害点实时定位方法、系统及存储介质,方法包括获取无人机的监控图像,根据监控图像选取当前帧图像,并对当前帧图像进行降采样处理,得到第一灰度图像;根据第一灰度图像获取目标中心的当前帧预测位置,并根据当前帧预测位置计算目标中心的当前帧准确位置;对当前帧图像进行二值化处理,得到第二灰度图像;在第二灰度图像中,根据当前帧准确位置确定当前帧图像中目标要害点的当前帧可疑域;并根据当前帧可疑域和当前帧准确位置确定无人机的多个目标要害点位置。本发明可以快速地对无人机的要害点进行实时且精确地定位,满足多旋翼的高帧频处理和复杂背景识别的要求,可以广泛用于无人机反制技术领域。

    一种高帧频条件下典型非合作目标要害点实时定位方法

    公开(公告)号:CN109410274B

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN201811168238.X

    申请日:2018-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种高帧频条件下典型非合作目标要害点实时定位方法,包括以下步骤:对当前帧图像做降采样处理,得到降采样图像;对降采样图像进行水平和垂直投影操作,计算出目标区域范围;在得到的目标区域范围内,对当前帧图像进行圆投影计算操作,得到圆投影后图像;对圆投影后图像进行自适应阈值处理,得到分割目标边缘的阈值;根据得到的阈值计算圆投影后图像的边缘信息;对边缘信息,采用并行计算的方式,计算其曲率;对得到的曲率进行平滑处理;求出平滑处理后的曲率中的最大值,标记该最大值对应的图像像素序号,经过坐标转换求出目标要害点在当前帧图像中的坐标点。本发明能够对高帧频复杂背景下的典型非合作目标进行要害点的定位。

    一种高帧频条件下典型非合作目标要害点实时定位方法

    公开(公告)号:CN109410274A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201811168238.X

    申请日:2018-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种高帧频条件下典型非合作目标要害点实时定位方法,包括以下步骤:对当前帧图像做降采样处理,得到降采样图像;对降采样图像进行水平和垂直投影操作,计算出目标区域范围;在得到的目标区域范围内,对当前帧图像进行圆投影计算操作,得到圆投影后图像;对圆投影后图像进行自适应阈值处理,得到分割目标边缘的阈值;根据得到的阈值计算圆投影后图像的边缘信息;对边缘信息,采用并行计算的方式,计算其曲率;对得到的曲率进行平滑处理;求出平滑处理后的曲率中的最大值,标记该最大值对应的图像像素序号,经过坐标转换求出目标要害点在当前帧图像中的坐标点。本发明能够对高帧频复杂背景下的典型非合作目标进行要害点的定位。

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