基于無人機低空遙感圖像的海上空中巡邏方法

劉前峰 樊蓉 劉偉

摘要：無人機的使用簡化了常規空中作業過程，常規海上空中巡邏過程中，使用影像定位技術針對一定目標實施定點式巡邏與路線規劃，但是由于圖像定位限制，造成巡邏目標匹配過程精度有偏差。為此研發基于無人機低空遙感圖像的海上空中巡邏方法。規劃無人機飛行航線，使用遙感圖像技術對航線拍攝圖像實施特征處理，將定點目標與圖像特征相匹配，利用遙感圖像特性對圖像進行濾波處理，最后對圖像目標進行三維數據處理，完成無人機海上空中巡邏方法。實驗結果表明，設計方法與常規方法對比，其巡邏目標匹配準確率更高，更具有效性。

關鍵詞：無人機;低空遙感圖像;海上空中巡邏;飛行航線;特征處理

中圖分類號：V279+.2 文獻標識碼：A

1基于無人機低空遙感圖像的海上空中巡邏方法

1.1航線規劃

無人機在進行低空海上巡邏時，除受到氣象、空中管制等環境條件約束外，同樣會受到自身性能及巡邏任務約束。因此，分析得到無人機可飛行最大高度為：

（1）其中，為無人機載荷相機焦距; 為單位像元大小;為影像地面分辨率。

根據計算結果，實際巡邏拍攝分辨率應優于任務要求分辨率 ，巡邏時航拍高度應小于 。無人機飛行高度越高，影像覆蓋范圍越大，所需飛行航帶數目越少，航程越短，因此根據巡邏目標表制定合適的作業飛行高度[1]。

確定飛行高度后，根據巡邏任務區域形狀確定航行方向，通常取航帶方向以減少無人機轉換次數，節省無人機電量：

（2）其中，為航攝飛行間相鄰航帶距離;為無人機影像旁邊的像元;為旁向重疊度。

根據計算結果規劃出無人機巡邏航線。

1.2圖像濾波處理

在航線路徑上通過數字采集形式獲取圖像特征，將其作為圖形處理最小單位，也是所具有空間特征及屬性特征的整個圖像信息表達關鍵。獲取目標圖像后，對數字圖像作出去噪處理，得到較為清晰目標圖像。

1.3三維數據處理

在所得到圖像上，完成無人機巡邏航向三維數據處理，利用無人機實行三維建模、匹配云點提取以及攝像機標定等[2]。根據三維場景還原，確定航線區域范圍，并根據三維模型平面精度及高程還原三維真實圖像，如表1、2所示：

2實驗

2.1實驗準備

為基于無人機低空遙感圖像的海上空中巡邏方法能否在實際中得到較好的應用效果，利用仿真平臺進行仿真實驗。分別對比人工巡邏方法與基于無人機低空遙感圖像的巡邏方法在同一實驗環境下的巡邏效果。實驗中基于無人機低空遙感圖像的巡邏方法，采用大疆精靈4作為實驗主體，對某一海域進行巡邏。航行高度為400m，影像大小2250×4000，其分辨率為0.17m/像素。實驗環境為64位Windows7，Inter（R） Core（TM） i5-6500 CPU@ 3.2GHz處理器，8G內存。實驗圈定某一海域，在目標海域中隨機設定100個紅色圓圈代表特征帶點，利用兩種巡邏方法對目標區域內目標在不同閾值下進行提取，對比兩組巡邏方法匹配度的準確率。

2.2實驗結果分析

在實驗中，兩組巡邏方法在獲取目標影像序列后，選取待識別影像，影像大小均為2250×4000，利用兩種巡邏方法檢測特征點數，得到匹配結果如表3所示：

分析上表可知，在兩組巡邏方法分別進行特征匹配時，人工巡邏方法匹配到的點數略少于無人機巡邏方法點數。且隨著閾值的不斷增加，匹配特征的點數相應增加，但無人機巡邏方法匹配準確率始終保持在90%以上，而人工巡邏方法匹配準確率明顯下降。通過實驗結果可以看出，基于無人機低空遙感圖像的海上空中巡邏方法能夠有效分析目標區域成分，同時達到對特征點進行去噪、去冗余效果，保留目標區域本質信息。

3結束語

在基于無人機低空遙感圖像的海上空中巡邏方法研究中，利用無人機特點設計巡邏航線，從而獲取目標區域內的圖像信息。在整個方法體系內，首先將無人飛行航跡建模為航點路徑，并確定任務區域多邊形焦點，以航拍任務航程為目標，實現巡邏航線優化。利用遙感圖像技術構建投影矩陣降低描述向量維數，在保證巡邏匹配精準度的同時實現了快速匹配，提高海上低空巡邏工作質量。

參考文獻

[1]張博.淺析無人機巡查助力海關監管[J].科技風，2020（09）：14.

[2]譚坤，虞喬木.無人機在森林公安情報工作中的應用——以森林火災警情情報為例[J].森林公安，2019（05）：6-11.

江蘇省軍區數據信息室，江蘇南京?210009