设区域的颜色直方图进行归一化处理，计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒子集加权和 确定当前观测帧图像中的目标状态。
[0019] 实施例2: 一种基于粒子滤波的输电线跟踪装置，包括： 第一模块，用于设定粒子集合为
其中#表示视频第#帧，i表示当前帧 的第i个粒子，况表示粒子总数，0、/?为直线的参数，沒表示直线的宽度；设定目标状态模型 为
其中％为目标在P寸刻的状态向量，:?是转换矩阵，g为矩阵常数，％为 系统噪声； 第二模块，用于采集视频中的第一帧图像，识别第一帧图像中的目标输电线，计算目标 输电线预设区域的颜色直方图； 第三模块，用于初始化粒子，计算粒子预设区域的颜色直方图，计算粒子权值和粒子集 加权和，根据粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态； 第四模块，用于对粒子集进行重采样，采集视频中位于第一帧图像下一帧的第二帧图 像，更新粒子集，计算第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和目标输电线预设区域的 颜色直方图； 第五模块，用于对第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和第一帧图像中目标输电 线预设区域的颜色直方图进行归一化处理，计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒子集加 权和确定当前观测帧图像中的目标状态。
[0020] 实施例3 : 一种无人机，包括设置在无人机上的摄像装置以及与摄像装置相连的处理器，摄像装 置用于实时拍摄输电线路视频，处理器包括： 第一模块，用于设定粒子集合为i
，其中表示视频第贞，i表示当前帧 的第i个粒子，况表示粒子总数，0、#为直线的参数，沒表示直线的宽度；设定目标状态模型 + ，其中巧为目标在此时刻的状态向量，进是转换矩阵，g为矩阵常数，％为 系统噪声； 第二模块，用于采集视频中的第一帧图像，识别第一帧图像中的目标输电线，计算目标 输电线预设区域的颜色直方图； 第三模块，用于初始化粒子，计算粒子预设区域的颜色直方图，计算粒子权值和粒子集 加权和，根据粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态； 第四模块，用于对粒子集进行重采样，采集视频中位于第一帧图像下一帧的第二帧图 像，更新粒子集，计算第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和目标输电线预设区域的 颜色直方图； 第五模块，用于对第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和第一帧图像中目标输电 线预设区域的颜色直方图进行归一化处理，计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒子集加 权和确定当前观测帧图像中的目标状态。
[0021] 以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发 明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱 离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。
【主权项】
1. 一种基于粒子滤波的输电线跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤： 设定粒子集合为其中#表示视频第;^帧，i表示当前帧的第i个 粒子，M表示粒子总数，为直线的参数，邊表示直线的宽度；设定目标状态模型为其中^为目标在时刻的状态向量，M是转换矩阵，S为矩阵常数，％为系 统噪声； 采集视频中的第一帧图像，识别第一帧图像中的目标输电线，计算目标输电线预设区 域的颜色直方图； 初始化粒子，计算粒子预设区域的颜色直方图，计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒 子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态； 对粒子集进行重采样，采集视频中第一帧图像下一帧的第二帧图像，更新粒子集，计算 第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和目标输电线预设区域的颜色直方图； 对第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和第一帧图像中目标输电线预设区域的 颜色直方图进行归一化处理，计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒子集加权和确定当前 观测帧图像中的目标状态。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于： 所述计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标 状态，具体为： 计算粒子与目标输电线的Bhattacharrya距离，计算Bhattacharrya距离的公式为：其中，为粒子预设区域的颜色直方图函数，1^为当前观测的目标输电线的颜色直方 图函数； 再计算概率密度函数：再计算粒子权值 :利用粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态：:将权值较小的粒子丢弃，用权值为1:/前的粒子替换丢弃的粒子。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于： 基于如下公式对直方图进行归一化处理：4. 一种基于粒子滤波的输电线跟踪装置，其特征在于：包括： 第一模块，用于设定粒子集合为其中#表示视频第f帧，i表示当前帧 的第i个粒子，厭表示粒子总数，设、P为直线的参数，沒表示直线的宽度；设定目标状态模型 为其中％为目标在时刻的状态向量，激是转换矩阵，g为矩阵常数，％为 系统噪声； 第二模块，用于采集视频中的第一帧图像，识别第一帧图像中的目标输电线，计算目标 输电线预设区域的颜色直方图； 第三模块，用于初始化粒子，计算粒子预设区域的颜色直方图，计算粒子权值和粒子集 加权和，根据粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态； 第四模块，用于对粒子集进行重采样，采集视频中位于第一帧图像下一帧的第二帧图 像，更新粒子集，计算第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和目标输电线预设区域的 颜色直方图； 第五模块，用于对第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和第一帧图像中目标输电 线预设区域的颜色直方图进行归一化处理，计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒子集加 权和确定当前观测帧图像中的目标状态。5. 根据权利要求4所述的装置，其特征在于： 第三模块用于计算粒子与目标输电线的Bhattacharrya距离，计算Bhattacharrya距 离的公式为：其中，为粒子预设区域的颜色直方图函数，1?为当前观测的目标输电线的颜色直方 图函数； 计算概率密度函数：计算粒子权值％ :利用粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态：将权值较小的粒子丢弃，用权值为1:/:況的粒子替换丢弃的粒子。6. 根据权利要求5所述的装置，其特征在于： 第五模炔基于如下公式对直方图进行归一化处理：7. -种无人机，包括设置在无人机上的摄像装置以及与摄像装置相连的处理器，摄像 装置用于实时拍摄输电线路视频，其特征在于：处理器包括： 第一模块，用于设定粒子集合为其中表示视频第g帧，i表示当前帧 的第i个粒子，况表示粒子总数，0、累为直线的参数，沒表示直线的宽度；设定目标状态模型 为其中％为目标在此时刻的状态向量，是转换矩阵，S为矩阵常数， vS为 系统噪声； 第二模块，用于采集视频中的第一帧图像，识别第一帧图像中的目标输电线，计算目标 输电线预设区域的颜色直方图； 第三模块，用于初始化粒子，计算粒子预设区域的颜色直方图，计算粒子权值和粒子集 加权和，根据粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态； 第四模块，用于对粒子集进行重采样，采集视频中位于第一帧图像下一帧的第二帧图 像，更新粒子集，计算第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和目标输电线预设区域的 颜色直方图； 第五模块，用于对第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和第一帧图像中目标输电 线预设区域的颜色直方图进行归一化处理，计算粒子权值和粒子集加权和，根据粒子集加 权和确定当前观测帧图像中的目标状态。8. 根据权利要求7所述的无人机，其特征在于： 第三模块用于计算粒子与目标输电线的Bhattacharrya距离，计算Bhattacharrya距 离的公式为：其中，11,为粒子预设区域的颜色直方图函数，1?为当前观测的目标输电线的颜色直方 图函数； 计算概率密度函数：计算粒子权值％ :利用粒子集加权和确定当前观测帧图像中的目标状态：将权值较小的粒子丢弃，用权值为1:_?的粒子替换丢弃的粒子。9. 根据权利要求8所述的无人机，其特征在于： 第五模炔基于如下公式对直方图进行归一化处理：
【专利摘要】一种基于粒子滤波的输电线跟踪方法，包括以下步骤：设定粒子集合和目标状态模型；采集第一帧图像并识别目标输电线，初始化粒子，分别计算目标输电线预设区域和粒子预设区域的颜色直方图，确定当前观测帧图像中的目标状态；对粒子集进行重采样，采集第二帧图像，更新粒子集，计算第二帧图像中粒子预设区域的颜色直方图和目标输电线预设区域的颜色直方图，进行归一化处理，计算粒子权值和粒子集加权和，确定当前观测帧图像中的目标状态。本申请还公开了一种基于粒子滤波的输电线跟踪装置以及一种无人机。本申请使得输电线跟踪不易受背景影响，提高了抗干扰能力。
【IPC分类】G06T7/00, G06T7/40
【公开号】CN105354818
【申请号】CN201510619657
【发明人】林靖宇, 孙实超, 高鹏宇, 覃俏云, 黄志鹄
【申请人】广西大学, 广西电网有限责任公司梧州供电局
【公开日】2016年2月24日
【申请日】2015年9月25日