基于无人机视觉的人体检测跟踪技术研究

由于运动人体的随意性、姿态的多样性、人体服饰的差异性,加之可能存在的遮挡等问题,使人体检测存在着一定的难度和挑战。针对固定摄像机监控系统对移动行人检测的局限性问题,对基于空中移动平台小型四旋翼无人机的目标人体检测和跟踪进行了研究。在人体检测方面,利用主成分分析法(PCA)降维后的方向梯度直方图(HOG)特征,由于人体的头肩部在行人运动过程中具有良好的不变性,结合头部和肩部的模板匹配算法,提高了人体检测的准确性。在人体跟踪方面,采用连续自适应的均值漂移算法(CamShift)进行跟踪,当人体被完全遮挡时,容易出现在跟踪过程中丢失目标的情况。利用连续自适应的均值漂移算法与粒子滤波算法相结合,提高了算法的跟踪效果。实验结果表明,人体检测和跟踪具有良好的效果,并且能够满足实时的要求。