微型无人自主直升机目标识别系统研究
摘要
微型无人自主直升机在侦察和巡逻、建筑物勘察、航空地图绘制、危险环境下的清障等军事和民用特殊领域显示出了巨大的应用潜力，国外对微型无人自主直升机展开了广泛而深入的研究，每年一次的国际空中机器人比赛吸引了众多的参加者。视频图像处理系统作为微型无人自主直升机的重要组成部分，主要负责进行目标检测和定位，为导航控制提供参考依据。
本文通过对一些典型系统的分析，建立了一套完整的微型无人自主直升机视频图像处理系统，包括硬件组成和软件开发。硬件组成详细探讨了系统结构，并对所采用的CCD摄像机、视频采集卡等硬件单元作了描述；在软件设计中，首先对不同操作系统环境下的视频捕获做了讨论；接着，重点研究了针对机载摄像机拍摄图像的目标检测方法，提出并实现了基于模板匹配和不变矩的目标检测算法，以及基于机器学习的目标检测算法。文章最后，列举了实验结果，对两种目标检测算法的优劣做了比较。
Precise maneuverability of the Mini unmanned helicopter makes them useful for many critical tasks ranging from rescue and security to inspection and aerial mapping. Therefore, the Mini unmanned helicopter systems have recently attracted considerable attention. For instance, more and more universities and institutes enter the international aerial robotics competition to show their new advanced UAV systems annually.
Image processing system is a very important part of Mini unmanned helicopter, which mainly dealing with how to detect the object and supply the navigation computer with location information of the object. However, the varied background and the moving of the camera make the image processing become difficult. To solve these problems, this thesis introduces an object detection algorithm based on contour retrieving, template match and HU moments invariant. A cascade classifier based on HAAR like features and ADABOOST algorithm is compared with the former. Using these two object detection algorithms, a real-time image processing system for UAV is constructed. The frame rate of the two algorithms both can reach 6-7 Hz. In the end, the experimental results show the system effectiveness.
本文通过对一些典型系统的分析，建立了一套完整的微型无人自主直升机视频图像处理系统，包括硬件组成和软件开发。硬件组成详细探讨了系统结构，并对所采用的CCD摄像机、视频采集卡等硬件单元作了描述；在软件设计中，首先对不同操作系统环境下的视频捕获做了讨论；接着，重点研究了针对机载摄像机拍摄图像的目标检测方法，提出并实现了基于模板匹配和不变矩的目标检测算法，以及基于机器学习的目标检测算法。文章最后，列举了实验结果，对两种目标检测算法的优劣做了比较。
Precise maneuverability of the Mini unmanned helicopter makes them useful for many critical tasks ranging from rescue and security to inspection and aerial mapping. Therefore, the Mini unmanned helicopter systems have recently attracted considerable attention. For instance, more and more universities and institutes enter the international aerial robotics competition to show their new advanced UAV systems annually.
Image processing system is a very important part of Mini unmanned helicopter, which mainly dealing with how to detect the object and supply the navigation computer with location information of the object. However, the varied background and the moving of the camera make the image processing become difficult. To solve these problems, this thesis introduces an object detection algorithm based on contour retrieving, template match and HU moments invariant. A cascade classifier based on HAAR like features and ADABOOST algorithm is compared with the former. Using these two object detection algorithms, a real-time image processing system for UAV is constructed. The frame rate of the two algorithms both can reach 6-7 Hz. In the end, the experimental results show the system effectiveness.
引文
[1] O. Amidi, T. Kanade, and J.R. Miller. Vision-Based Autonomous Helicopter Research at Carnegie Mellon Robotics Institute 1991-1997.American Helicopter Society International Conference, Hell, japan, April, 1998.
[2] J.R. Miller, O. Amidi, and M. Delouis, Arctic Test Flights of the CMU Autonomous Helicopter, Proceedings of the Association for Unmanned Vehicle Systems International 1999, 26th Annual Symposium, July, 1999.
[3] Association for Unmanned Vehicle Systems International's, International's Aerial Robotics Competition, http://avdil.gtri.gatech.edu/AUVS/IARCLaunchPoint.html, 2003
[4] Bill Dirks, Michael H. Schimek, Video for Linux Two API Specification, 2003
[5] USC Autonomous Flying Vehicle Project, Autonomous Flying Vehicles of University of Southem California, http://www-robotics.usc.edu/～avatar/, 2003
[6] Berkeley Aerobot (BEAR) Project homepage, http://robotics.eecs.berkeley.edu/bear.
[7] Georgia Tech Aerial Robotics, http://controls.ae.gatech.edu/gtar/, 2003
[8] Carnegie Mellon University Autonomous Helicopter (HELI) Project, http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/chopper/www/
[9] University of Texas, Aerial Robotics, http://iarcl.ece.utexas.edu/
[10] M. Musial, U. W. Brandenburg, G Hommel. "MARVIN: Technische Universitt Berlin's Flying Robot for the IARC Mellennial Event.", http://pdv.cs.tu-berlin.de/MARVIN/ .2001.
[11] Intel Open Source Computer Vision Library, http://www.intel.com/research/mrl/research/opencv/
[12] MING-KUEI HU, Visual Pattern Recognition by Moment Invariants, PROC IRE(Correspondence), vol. 49, p. 1428, September 1961
[13] Viola P, Jones M, Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. In: Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Kauai, Hawaii: USA ,2001
[14] Rainer Lienhart and Jochen Maydt, An Extended Set of Haar like Features for Rapid Object Detection. IEEE ICIP 2002, Vol. 1, pp. 900-903.
[15]Srikanth Saripalli, James F. Montgomery, and Gaurav Sukhatme, Visually-guided Landing of an Autonomous Aerial Vehicle. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 19(3), pp. 371-380.
[16]A.Mohan, C.Papageorgiou,T.Poggio, Example-based object detection in images by components, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.23, No.4, pp.349-361, April 2001
[17]Sharp, C.S., Shakernia, O., Sastry, S.S.. Vision System for Landing an Unmanned Aerial Vehicle.Robotics and Automation, 2001. Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on, Volume: 2,2001 Pages:1720-1727 vol.2
[18]Saripalli, S., Montgomery, J.F, Sukhatme, G.S.. Vision-based autonomous landing of an unmanned aerial vehicle. Robotics and Automation, 2002. Proceedings. ICRA '02. IEEE International Conference on, Volume: 3,11-15 May 2002 Pages:2799-2804
[19]Bruno Sinopoli, Mario Micheli, Gianluca Donato, T. John Koo, Vision Based Navigation for an Unmanned Aerial Vehicle. Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Robotics & Automation, Seoul, Korea, May 21-26, 2001
[20]Parag H. Batavia, M. Anthony Lewis, George A. Bekey, A Reduced Complexity Vision System for Autonomous Helicopter Navigation, IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1995
[21]Stephen M. Rock, Eric W. Erew, Hank Jones, Edward A. LeMaster, Bruce R. Woodley, Combined CDGPS and Vision-Based Control of a Small Autonomous Helicopter, Proceedings of the American Control Conference, Philadelphia, Pennsylvania, June 1998
[22]Rafael C．Gonzalez，Richard E．Woods，阮秋琦，阮宇智等译，数字图像处理(第二版)，电子工业出版社，2003年3月
[23]Kenneth R．Castleman，朱志刚，石定机等译，数字图像处理，电子工业出版社，2002年2月
[24]边肇祺，张学工等编著．，模式识别(第二版)，清华大学出版社，2000年1月
[25]Tom M．Mitchell著，曾华军，张银奎等译，机器学习，机械工业出版社，2003年1月
[26]谷口庆治编，朱虹，廖学成，乐静等译，数字图像处理(基础篇)，科学出版社，2002年2月
[27]谷口庆治编，朱虹，廖学成，乐静等译，数字图像处理(应用篇)，科学出版社，2002
年7月
[28]陆系群，陈纯编著，图像处理原理、技术与算法，浙江大学出版社，2001年8月
[29]杨枝灵，王开等编著，Visual C++数字图像获取、处理及实践应用，人民邮电出版社，2003年1月
[30]朗锐等编写，数字图像处理学Visual C++实现，北京希望电子出版社，2003年1月
[31]陆其明编著，DirectShow开发指南，清华大学出版社，2003年12月
[31]潘爱民，COM原理与应用，清华大学出版社，1999年11月
[32]David J．Kruglinski著，潘爱民，王国印译，Visual C++技术内幕(第四版)，清华大学出版社，2001年4月
[33]H．M．Deitel，P．J．Deitel著，薛万鹏等译，C／C++程序设计大全，机械工业出版社，1997年8月
[34]Stanley B．Lippman，Josée Lajoie著，潘爱民，张丽译，C++Primer中文版(第三版)，中国电力出版社，2002年5月
[35]Brian Overland著，董梁，李君成，李自更等译，C++语言命令详解(第二版)，电子工业出版社，2000年11月
[36]W．Richard Stevens著，尤晋元等译，UNIX环境高级编程，机械工业出版社，2000年2月
[37]Neil Matthew,Richard Stones著，杨晓云，王建桥，杨涛，高文雅等译，Linux程序设计，机械工业出版社，2002年1月
[38]John Lombardo著，吴雨农译，嵌入式Linux，中国电力出版社，2003年9月
[39]王学龙编著，嵌入式Linux系统设计与应用，清华大学出版社，2001年8月
[40]范影乐，杨胜天，李轶编著，MATLAB仿真应用详解，人民邮电出版社，2001年7月
[41]艾海舟，肖习攀，徐光佑，人脸检测与检索，计算机学报，2003年7月，第26卷第7期
[42]祝海龙，屈梁生，张海军，基于小波变换和支持向量机的人脸检测系统，西安交通大学学报，2002年9月，第36卷第9期
[43]徐瑞鑫，刘伟宁，基于自适应模板的实时跟踪算法，光学精密工程，2002年8月，第10卷第4期
[44]张虎，李自田，CCD测量系统中基于自适应相关算法的动态目标跟踪，电子技术应用，2002年第8期
[45]柳强，赵宗涛，遥感图像识别中目标特征点提取方法研究，微电子学与计算机，2002年第12期
[46]刑宏伟，谢桂海，王寅龙，基于PCI总线图像采集卡的数字视频监控系统，军械工程学院学报，2002年12月，第14卷第4期
[47]陈亮，张雄伟，Microsoft VFW在视频处理中的应用，电视技术，2002年第8期
[48]陈锻生，谢志鹏，刘政凯，复杂背景下彩色图像车牌提取与字符分割技术，小型微型计算机系统，2002年9月，第23卷第9期
[49]冷何英，王敬儒，张启衡，张覃平，基于TMS320C6202的实时多目标识别跟踪系统处理平台设计，信号处理，2002年4月，第18卷第2期
[50]肖志涛，国澄明，朱永松，基于TMS320C6701的图像匹配处理机的设计与实现，天津大学学报，2002年7月，第35卷第4期
[51]张星明，基于VFW视频捕获的运动检测技术，计算机工程与设计，2002年6月，第23卷第6期
[52]曲仕茹，史忠科，基于飞行器图像的目标跟踪方法研究，飞行力学，2001年12月，第19卷第4期
[53]朱俊青，王林泉，葛元，基于模板匹配的快速人脸定位，计算机工程，2002年9月，第28卷第9期
[54]韩毅，沈怡，图像数据的存贮与检索技术综述，情报技术，2003年第1期
[55]张江山，朱光喜，一种基于Kalman滤波的视频对象跟踪方法，中国图象图形学报，2002年6月，第7卷(A版)第6期
[56]范志刚，潘晓露，李一民，一种快速、鲁棒的人脸检测方法，计算机应用研究，2002年第9期
[57]丁艳，赵一帆，运动目标的检测技术研究，光学技术，2002年7月，第28卷第4期
[58]刘明刚，侯朝焕，运动目标的自动分割与跟踪，电子与信息学报，2002年8月，第24卷第8期
[59]涂承胜，刁力力，鲁明羽，陆玉昌，Boosting家族AdaBoost系列代表算法，计算机科学，2003年，第30卷第3期
[2] J.R. Miller, O. Amidi, and M. Delouis, Arctic Test Flights of the CMU Autonomous Helicopter, Proceedings of the Association for Unmanned Vehicle Systems International 1999, 26th Annual Symposium, July, 1999.
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[12] MING-KUEI HU, Visual Pattern Recognition by Moment Invariants, PROC IRE(Correspondence), vol. 49, p. 1428, September 1961
[13] Viola P, Jones M, Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. In: Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Kauai, Hawaii: USA ,2001
[14] Rainer Lienhart and Jochen Maydt, An Extended Set of Haar like Features for Rapid Object Detection. IEEE ICIP 2002, Vol. 1, pp. 900-903.
[15]Srikanth Saripalli, James F. Montgomery, and Gaurav Sukhatme, Visually-guided Landing of an Autonomous Aerial Vehicle. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 19(3), pp. 371-380.
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[17]Sharp, C.S., Shakernia, O., Sastry, S.S.. Vision System for Landing an Unmanned Aerial Vehicle.Robotics and Automation, 2001. Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on, Volume: 2,2001 Pages:1720-1727 vol.2
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[19]Bruno Sinopoli, Mario Micheli, Gianluca Donato, T. John Koo, Vision Based Navigation for an Unmanned Aerial Vehicle. Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Robotics & Automation, Seoul, Korea, May 21-26, 2001
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年7月
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[31]潘爱民，COM原理与应用，清华大学出版社，1999年11月
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[49]冷何英，王敬儒，张启衡，张覃平，基于TMS320C6202的实时多目标识别跟踪系统处理平台设计，信号处理，2002年4月，第18卷第2期
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[51]张星明，基于VFW视频捕获的运动检测技术，计算机工程与设计，2002年6月，第23卷第6期
[52]曲仕茹，史忠科，基于飞行器图像的目标跟踪方法研究，飞行力学，2001年12月，第19卷第4期
[53]朱俊青，王林泉，葛元，基于模板匹配的快速人脸定位，计算机工程，2002年9月，第28卷第9期
[54]韩毅，沈怡，图像数据的存贮与检索技术综述，情报技术，2003年第1期
[55]张江山，朱光喜，一种基于Kalman滤波的视频对象跟踪方法，中国图象图形学报，2002年6月，第7卷(A版)第6期
[56]范志刚，潘晓露，李一民，一种快速、鲁棒的人脸检测方法，计算机应用研究，2002年第9期
[57]丁艳，赵一帆，运动目标的检测技术研究，光学技术，2002年7月，第28卷第4期
[58]刘明刚，侯朝焕，运动目标的自动分割与跟踪，电子与信息学报，2002年8月，第24卷第8期
[59]涂承胜，刁力力，鲁明羽，陆玉昌，Boosting家族AdaBoost系列代表算法，计算机科学，2003年，第30卷第3期