视觉信息辅助无人机侦察目标定位技术

练倩倩 袁琛

摘 要：无人机侦察是一项对技术要求很高的工作，而目标定位作为无人侦察作业中的一项重要内容，其对于工作的开展会造成直接影响。从以往的经验来看，传统无人侦察目标定位受量测设备、平台等多项因素影响，这都降低了定位的精准度。下面，针对视觉信息辅助无人机侦察目标定位技术进行全面分析，希望文中内容对于相关工作人员，以及整个行业的发展都可以有所作用。

关键词：无人机;视频信息;侦察目标;定位技术

随着科技的快速发展，无人机技术变得更加成熟，其在许多行业中都得到了广泛应用。从目前的情况来看，无人机广电侦察在具体应用期间与卫星侦察相比，其具有效率高、成本低、侦察区域灵活等多项优势，这也使该项技术得到了的广泛应用，并且从实际应用情况来看，也取得了不错的应用效果。

1 无人机

无人机就是无人驾驶飞机的简称，其是现代科技快速发展的一种参悟，其可以通过自备程序和无线遥设备进行飞行。无人飞机与有人驾驶飞机相比，其更加适合在危险、愚钝等类型任务中应用[1]。目前，无人机飞机已经被应用到了不同领域，例如在侦察领域中就得到了合理应用，并且取得了不错的成绩。

2 以拓扑地图为基础的视觉辅助目标定位

拓扑地图中的每个节点都对应指定的环境区域或特征，在实际问题分析期间，若将具有全局节点关联方位信息内容和参考坐标加入到地图中，此时，可以对绝对地理位置加以利用，若没有引进节点、坐标系空间，可以用于路径规划。通过对拓扑地图的分析可以发现，其在具体应用期间具有占用计算机内存少、紧凑、简单等特点[2]。在进行侦察目标定位时，需要让跟踪目标始终都在视野范围内，从而实现对目标的全面跟踪，实现对侦察目标的精准定位。此外，需要施工人员注意的是，如果侦察作业是在视觉特征十分丰富的城市范围内，在进行目标定位时，可以多个匹配特征点空间的具体位置，完成对观测点与目标位置的推算，确保最终位置的准确性与合理性[3]。

综上所述，以拓扑地图为基础的方法在具体应用期间，在快速粗定位上的应用优势更明显，特别是在一些航线已经明确的路径上开展相应的侦察任务，更加容易實现侦察目的，但是，该方法在具体应用过程中也存在一定缺点就是匹配速度会对侦察的实时性产生制约，这也是在对该方法应用时需要工作人员特别注意的一项内容。

3 以特征跟踪为基础的视觉辅助目标定位

该方法在具体应用期间主要包括两个子问题，具体内容如下：

（1）运动检测

对被跟踪特征进行明确，在下一帧中对特征可能出现的具体区域进行精准识别，进而为后续工作的顺利开展提供支持，确保侦察目标定位的准确性。

（2）特征匹配

在侦察作业期间，在指定区域内找到相应的匹配特征。需要工作人员注意的是，当侦察作业期间采用的无人机处于高速飞行状态时，为了保证作业的顺利进行，在条件允许的情况下，要尽量缩短问题的处理时间，并且要提高跟踪准确度，为了达到这一目标，在侦察作业开展期间，要快速获取到精准运动模型，同时，能够准确预估后续帧的特征。

运动与测时可以引入滤波算法，通过对滤波算法的应用，能够更加精准的体现运动状态[4]。例如，可以将GPS定位算法与特征跟踪进行适当融合，对二值化操作和图像分割方法进行应用，完成对预定义特征的京族还能识别。例如，针对房建工程上的窗户，通过（卡尔曼滤波）KF算法匹配，实现对建筑工程中的这些窗户的跟踪。此外，在侦察目标定位时，为了降低长期积累产生的误差，可以依据具体情况，安排航线重访点，通过对扩展卡尔曼滤波（EKF）法进行应用，实现闭环控制。在勘测目标定位时，也可以采取环绕方式对目标进行观测，在该期间可以采取Recursive Least Squares Filtering（RLS）滤波，完成吊舱标定后，依据具体情况，进行有偏估计、测风、选择环绕路径等多项措施，完成相应的分析工作，从而达到降低误差，提高侦察目标定位的准确性。从以往实际应用情况来看，对该方法进行应用，能够将地理定位误差控制在5.0m以内，可以满足应用需求。

4 两种视觉目标辅助定位的对比分析

以拓扑地图为基础的视觉辅助目标定位，该方法在应用的优势就是实现了高精度绝对定位，并且，在实际作业期间定位精度不会受采用的传感器器的具体精度，以及平台性能的影响，但是，要想确保该方法的作用能够得到全面发挥，要体现存储大量的知识和经验，在此基础上对鲁棒性匹配方法进行应用，这也导致该方法的实时匹配性相对较差，因此，适合应用在地面景物特征丰富环境下[5]。以特征跟踪为基础的视觉辅助目标定位，该方法能够在短时间内完成对相邻帧运动量的计算，快速实现精确定位，同时，为了实现对随着时间不断积累的误差，在对该方法进行应用时，可以同其他量测值融合，完成相应的滤波处理，对该方法进行应用时，不需要对侦察目标所在区域内进行全局性表达，也正是因为如此，使该方法具有实时性好、储量小的特点，需要注意的是，该方法并不适合在快速运动侦察现场中应用。因此，在具体作业开展期间，应当通过合理方法，对这两种方法进行组合，取长补短，这不仅缩小了随着时间推移误差的积累，而且也大幅度降低了匹配数据库的难度，实现高精度航拍定位。

5结束语：

现代人们对无人机侦察任务需求变得更加广泛，侦察任务变得更加艰巨，这也就对无人机的智能化、小型化提出了更高的要求。在利用无人机侦察时，为了提高目标定位的准确性，要加强对各种先进信息技术的应用，从而使侦察水平得到进一步提升。

参考文献

[1]权家乐，钱杭.基于指数模型的无人机侦察能力评估[J].科技创新与应用，2020（09）：65-66.

[2]盛碧琦，孙盛智，侯妍.美国无人机在局部作战行动中的运用及发展趋势[J].飞航导弹，2020（02）：51-54+59.

[3]张立丰，井立.自主无人侦察飞机典型综合飞行品质试飞评估技术浅析[J].江苏航空，2020（01）：31-34.

[4]庞强伟，胡永江，李文广.多无人机多目标协同侦察航迹规划算法[J].中国惯性技术学报，2019，27（03）：340-348.

[5]张清亮，沈寿林，张国宁.基于深度学习的无人机侦察图像目标识别[J].信息与电脑（理论版），2019，31（19）：46-48.