基于搜索目标置信度的主动视觉跟踪方法研究及低空飞行跟踪实验研究

Based on our understanding to the actual process of human visual .tracking, this project proposed and will develop a high mobility bionic eye camera device, with which one can set up actually operational bionic eye motion tracking system, which is essentially intelligent closed-loop control system included image acquisition, information processing, PTZ camera calibration and prediction of .tracking object action trajectory, in this system, first of all,our study focuses on bionic visual search mechanism and method of bi-mode motion（camera motion-target motion）, and then the second is to put forward the concept of confidence level of the target image and tracking method based on particle filtering algorithm, and finally combined with actual tracking features of the closed-loop intelligent control system, we study predictive correlation theory and method of the adaptive neural network in order to achieve bionic vision system's motion tracking of ground targets under the low flying altitude conditions.

本项目以人类视觉跟踪的实际过程为基础，提出并研制一种高机动性仿生眼摄像装置，由此建立一个能够实际运行的仿生眼运动跟踪系统，它包括图像采集、分析处理，云台摄像机定标以及对跟踪目标行动轨迹的预测等组成部分，本质上是一个闭环智能跟踪控制系统。在该系统中，首先研究双运动模式下（摄像机运动-目标运动）的仿生视觉搜索机理和方法，然后提出目标图像置信度的概念和基于粒子滤波算法的跟踪方法 ，最后结合闭环智能控制系统的实际跟踪特性，研究自适应神经网络预测的相关理论与方法，实现仿生眼视觉系统在低空飞行条件下对地面目标的运动跟踪。

本项目主要开展了4个方面的研究工作：（1）基于目标特征的视觉搜索算法与方法研究；（2）认知仿生模型的目标置信度与跟踪算法研究；（3）基于显著性的自适应PTG主动视觉跟踪方法研究；（4）认知心理记忆模型的仿生视觉跟踪与控制方法研究。项目研究过程中，围绕主要研究内容和创新点，分别开展了9项研究工作：仿生敏捷眼运动控制方法研制、基于单目标跟踪的在线学习方法、模拟生物视觉的运动目标锁定与动态跟踪方法研究、复合深度信息的动态目标跟踪置信度特征提取算法、融合视觉注意模型的目标置信度算法研究、基于粒子滤波的目标定位算法研究、运动目标跟踪方法研究和低空飞行实验研究、低空飞行实验与视觉跟踪实现方法研究以及类人脑视觉跟踪模型研究。通过上述研究工作，获得了基于目标显著新的视觉识别与跟踪方法, 将所研制的置信度算法用于目标显著性的标注，在仿生视觉运动跟踪和识别过程中，能够快速、准确的铺货到目标，并实施跟踪。获得了利用认知心理学模型解决跟踪过程中目标丢失问题的识别方法，利用长时记忆和短时记忆机理，建立了目标识别与更新模型，当目标在视觉范围内丢失后，能够借助于记忆模型，重新搜索目标，恢复跟踪过程。获得了基于PTZ视觉结构的移动载体的运动视觉跟踪控制方法，移动载体包括包括无人机、移动机器人，利用视觉信息，采用目标显著性原理、或者目标建议框架，建立了基于多个跟踪器的跟踪控制框架，实现了具体控制系统，验证了控制方法的有效性。本项目的研究成果，对于视觉信息处理、仿人控制策略与实施、智能机器人结构与控制具有理论意义与工程应用价值，取得的成果具有广阔的市场应用前景。