多光谱光电自动识别跟踪系统的制作方法
【专利摘要】一种多光谱光电自动识别跟踪系统，它是采用模式识别类帧分析算法系列，对于静止目标、移动目标、遮挡和轨迹预测重建等问题均有专用算法。在视频跟踪系统中采用这些算法可以实现主动锁定目标跟踪和目标闯入跟踪，并且对目标闯入跟踪模式还可以设定跟踪第几个闯入视场的目标。采用神经网络预测算法来对跟踪目标进行轨迹预测。对于瞬间遮挡可以有效通过，如跟踪车辆时电线杆遮挡等。噪音干扰问题比较复杂，引发的原因是背景物及目标相似物的扰动，我们采用目标像素动态分析算法，可以有效解决各种扰动。当跟踪目标过程中出现背景物或者目标相似物的干扰致使目标的图像特征发生变化时，算法能够重新构建目标特征以保证持续跟踪。
【专利说明】
多光谱光电自动识别跟踪系统
技术领域
[0001]本发明型涉及多光谱光电自动识别跟踪系统，适应于各种观察、搜索、精准跟踪等应用需求，广泛应用于边海防监控、机场监控、平安城市、城市高点监控、森林防火、河道、湖泊监控等领域。
【背景技术】
[0002]在现代化信息模式下，利用雷达、红外、可见光等传感设备及时、准确、隐蔽地获取敌方信息在侦察防御系统、精确制导武器打击系统中均发挥着举足轻重的作用。未来高技术条件下的局部战争要求武器系统能够在各种复杂的电子战和光电对抗的作战环境中能够自适应的探测和截获目标，自动识别跟踪和精确打击目标。相对于其它探测技术，红外、CCD成像探测隐蔽性好、抗电子干扰能力强、目标定位精度高，越来越受到各国军方的肯定。目前市面上的视频跟踪系统经常存在目标丢失的问题，主要原因是被遮挡和噪音干扰。本系统在目标丢失问题上有重大突破，性能卓越。
【发明内容】
[0003]视频跟踪系统由视频捕获系统和视频分析处理系统组成。系统之间协同工作，能够适应各种恶劣气候，实现昼夜全天候对地、海、空目标进行搜索、自动跟踪、报警、录像取证。该系统能随时分析目标的方位和运动状态，并实时反馈给后端。
[0004]视频捕获系统为视频分析处理系统并为后端提供高质量的视频图像。该部分由长焦特种高清镜头、高清可见光和非制冷(制冷)热像仪组成，不受雨雾天气影响，能有效降低灰尘、烟雾、雨雪等外界环境对成像质量的影响，实现24小时全天候监控。系统采用嵌入式控制电路，实现对高清可见光与红外热成像仪的变倍、聚焦、视频切换、转台俯仰/旋转等高稳定性控制，在追踪目标的同时可以联动变焦聚焦来清晰显示目标。
[0005]视频分析处理系统从视频图像中获取跟踪目标的运动参数，并传送给伺服转台系统。采用高性能DSP处理器作为视频分析处理系统的硬件基础，嵌入多种跟踪处理算法。其主要任务是捕捉视频源中的目标并分析目标的方位和运动轨迹。本系统中采用模式识别类帧分析算法系列，对于静止目标、移动目标、遮挡和轨迹预测重建等问题均有专用算法。在视频跟踪系统中采用这些算法可以实现主动锁定目标跟踪和目标闯入跟踪，并且对目标闯入跟踪模式还可以设定跟踪第几个闯入视场的目标。
[0006]针对遮挡问题，采用神经网络预测算法来对跟踪目标进行轨迹预测。当目标被遮挡时系统可以根据建立的预测轨迹进行持续跟踪，同时在视场内不断搜寻目标，直到重新捕获目标。经过实际测试，对于瞬间遮挡可以有效通过，如跟踪车辆时电线杆遮挡等。噪音干扰问题比较复杂，引发的原因是背景物及目标相似物的扰动，我们采用目标像素动态分析算法，可以有效解决各种扰动。当跟踪目标过程中出现背景物或者目标相似物的干扰致使目标的图像特征发生变化时，算法能够重新构建目标特征以保证持续跟踪。
【主权项】
1.多光谱光电自动识别跟踪系统，其特征是:采用模式识别类帧分析算法实现主动锁定目标跟踪和目标闯入跟踪，并且对目标闯入跟踪模式还可以设定跟踪第几个闯入视场的目标。2.根据权利要求1所述的多光谱光电自动识别跟踪系统，其特征是:采用神经网络预测算法来对跟踪目标进行轨迹预测。3.根据权利要求1所述的多光谱光电自动识别跟踪系统，其特征是:当跟踪目标过程中出现背景物或者目标相似物的干扰致使目标的图像特征发生变化时，算法能够重新构建目标特征以保证持续跟踪。
【文档编号】G06T7/20GK105898196SQ201410681123
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2014年11月24日
【发明人】朱浩
【申请人】北京高尔智达科技有限公司