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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明提出了面向追捕目标的无人机多源传感群智动态跟踪方法，包括：对待追捕目标从车型外观、车牌号以及驾驶员进行多维特征识别，锁定追捕目标。然后建立无人机的驾驶状态与追捕目标实时运动状态的动态关系，基于两者运动状态动态差值对比实时动态调整跟踪策略和驾驶状态，并基于无人机的动态驾驶调整对追捕目标的轨迹进行预测，根据预测结果进行自适应跟踪，确保对目标的持续监视跟踪，保持与目标的适当距离，并在可能的情况下重新获取目标的跟踪，确保不会因目标的躲避逃脱等变化而丢失目标。无人机对特定追捕目标进行识别、追踪，并不断调整优化提高了目标识别的准确性和鲁棒性，智能应对各种复杂环境，为目标的精准追踪和识别提供有力支持。
主权项：1.面向追捕目标的无人机多源传感群智动态跟踪方法，其特征在于，具体操作步骤如下：步骤1：将无人机检测到的各搜索目标视觉特征与待追踪目标的视觉特征进行基于点云的特征匹配算法，比较两个点云并寻找点云之间的最佳匹配，进而判断外观相似性，初步锁定待追捕目标；步骤2：解决追捕目标驾驶车辆在行驶过程中车牌号遮挡问题，采用双三次插值法对车牌号码被遮挡的部分进行补全恢复；；步骤3：解决由于不同光照强度变化导致的对车辆驾驶员面部三维几何信息进行人脸识别；步骤4：解决由无人机的速度角速度及视角映射计算目标的运动特征，获取特定目标的运动位移及其运行速度；步骤5：提出基于运动状态对比的无人机驾驶控制调整策略，对特定追捕目标进行唯一确定识别后，动态计算差值，由动态差值不断调整无人机的运行驾驶状态；步骤6：提出基于追捕目标轨迹预测的自适应跟踪，根据实时动态驾驶调整后无人机监测到的追捕目标的历史运动轨迹，对追捕目标未来的运动轨迹进行预测，将无人机的动态驾驶调整与追捕目标的实时运动相结合；步骤7：通过偏差程度评估追捕目标的预测结果与实际结果，对预测效果不好的结果做修正处理，最后无人机根据实时的预测轨迹对车辆进行动态跟踪调整。
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百度查询： 南京邮电大学 面向追捕目标的无人机多源传感群智动态跟踪方法
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