(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210687775.5 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 湖南中科助英智能科技研究院有限 公司 地址 410000 湖南省长 沙市岳麓区桐梓坡 路96号 (72)发明人 谢剑斌　贾冕　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 专利代理师 彭小兰 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/194(2017.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种融合运动特征的低空飞行器鲁棒检测 方法 (57)摘要 本发明涉及一种融合运动特征的低空飞行 器鲁棒检测方法， 包括： S1.基于监控视频 获取其 中运动目标的运动目标轨迹； S2.基于预训练的 低空飞行器目标检测模型从所述运动目标轨迹 中抽取出候选目标轨迹； S3.将所述候选目标轨 迹划分为多个轨迹分段， 并获取候选目标在每个 所述轨迹分段的轨迹特征； S4.基于所述轨迹特 征计算出所述候选目标运动到第i段时刻的整体 类别置信度， 若所述整体类别置信度大于预设的 阈值， 则判定第i时刻轨迹分段中的候选目标为 低空飞行器。 本发明的方案通过采用区分运动特 征并融合的方式可以有效的分辨出各类低空飞 行器， 极大的提高了本方案的分辨能力和分辨效 率。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 114973143 A 2022.08.30 CN 114973143 A 1.一种融合 运动特征的低空飞行器鲁棒检测方法， 包括： S1.基于监控视频获取其中运动目标的运动目标轨 迹； S2.基于预训练的低空飞行器目标检测模型从所述运动目标轨迹中抽取出候选目标轨 迹； S3.将所述候选目标轨迹划分为多个轨迹分段， 并获取候选目标在每个所述轨迹分段 的轨迹特征； S4.基于所述轨迹特征计算出所述候选目标运动到第 i段时刻的整体类别置信度， 若所 述整体类别置信度大于预设的阈值， 则判定第i时刻轨 迹分段中的候选目标为低空飞行器。 2.根据权利要求1所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S1中， 基于监控 视频获取其中运动目标的运动目标轨 迹的步骤中， 包括： S11.截取多帧所述监控视频中的监控图像， 基于获取的所述监控图像采用高斯背景建 模方法建立当前 所述监控视频的背景模型； S12.利用所述背景模型对所述监控视频中的每帧监控图像进行去背景处理， 提取所述 监控图像中的运动像素区域； S13.对所述 运动像素区域进行去噪处 理， 并提取保留下的连通区域； S14.采用相关滤波法对相邻帧的所述连通区域进行跟踪， 确定不同帧所提取的所述连 通区域的隶属度关系， 基于所述隶属度关系确定出不同所述连通区域的帧序列； S15.获取不同帧所提取的所述连通区域的质心坐标和空间尺度信息， 并基于所述连通 区域的帧序列构建出 所述运动目标轨 迹。 3.根据权利要求2所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S11中， 截取所述 监控视频中的前N帧所述 监控图像建立所述背景模型； 步骤S12中， 利用所述背景模型对所述监控视频中第 N帧后的所述监控图像进行去背景 处理， 并提取 所述运动像素区域。 4.根据权利要求3所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S3中， 所述轨迹 特征包括： 航向变化幅度和航速变化幅度； 步骤S3中， 包括： S31.基于所述连通区域的质心坐标和空间尺度信息确定出所述候选目标轨迹上的轨 迹点， 并按照预设数量的所述轨 迹点对所述 候选目标轨 迹进行划分； S32.选取所述轨迹分段中的多个所述轨迹点获取所述航向变化幅度和所述航速变化 幅度。 5.根据权利要求4所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S32中， 选取所述 轨迹分段中的多个所述轨 迹点获取 所述航向变化幅度的步骤中， 包括： S321.在同一所述轨迹分段上选取具有先后顺序的第一轨迹点和第二轨迹点， 并分别 获取在先的所述第一轨 迹点至在后的所述第二轨 迹点的第一 航向和第一 航速； S322.在同一所述轨迹分段上继续选取在后的第三轨迹点， 并分别获取在先的所述第 二轨迹点至在后的所述第三轨迹点的第二航向和 第二航速， 并基于所述第一航向和所述第 二航向获取所述轨迹分段的航向变化关系， 以及基于所述第一航速和所述第二航速获取所 述轨迹分段的航速变化关系； S323.基于所述航向变化关系和所述航速变化关系分别计算同一所述轨迹分段中的航权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114973143 A 2向变化均值和航速变化均值， 以获取 所述航向变化幅度和所述 航速变化幅度。 6.根据权利要求5所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S321中， 所述第 一航向表示 为： 其中， 表示所述第一轨迹点至所述第二轨迹点的第一航向； i表示所述轨迹分段 的序号； j表示轨 迹点的帧序列编号， 且j1＜j2； x、 y分别为所述轨 迹点的坐标； 所述第一 航速表示 为： 其中， 表示所述第一轨迹点至所述第二轨迹点的第一航速； i表 示所述轨迹 分段 的序号； j表示轨 迹点的帧序列编号， 且j1＜j2； x、 y分别为所述轨 迹点的坐标。 7.根据权利要求6所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S322中， 所述航 向变化关系表示 为： 其中， Δθ[i][j1][j2][j3]表示航向变化关系， Δθ[i][j1][j2]表示第一航向,Δθ[i][j2][j3]表示 第二航向； 所述航速变化关系表示 为： 其中， ΔS[i][j1][j2][j3]表示航速变化关系， ΔS[i][j1][j2]表示第一航速,ΔS[i][j2][j3]表示 第二航速。 8.根据权利要求7所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S323中， 基于所 述航向变化关系和所述航速变化关系分别计算同一所述轨迹分段中的航向变化均值和 航 速变化均值的步骤中， 选取三组不同帧序列间隔的所述轨迹点并基于所述航向变化关系和 所述航速变化关系分别计算出相应的航向变化均值和 航速变化均值， 其中， 第一组所述轨 迹点之间的帧序列间隔小于第二组所述轨迹点之间的帧序列间隔， 第二组所述轨迹点之间 的帧序列间隔小于第三组所述轨 迹点之间的帧序列间隔。 9.根据权利要求8所述的低空飞行器鲁棒检测方法， 其特征在于， 步骤S4中， 基于所述 轨迹特征计算出所述候选目标运动到第i段时刻的整体类别置信度， 若所述整体类别置信 度大于预设的阈值， 则判定第i时刻轨 迹分段中的候选目标为低空飞行器的步骤中， 包括： 获取第i段轨迹分段的所述轨迹特征中所述航向变化幅度和所述航速变化幅度 所对应 的类别置信度； 其中， 以获得的所述航向变化均值和所述航速变化均值计算所述类别置信 度； 基于所述类别置信度获取 所述候选目标运动到第i段时刻的整体 类别置信度； 将所述整体类别置信度与所述阈值相比较， 若所述整体类别置信度大于预设的阈值， 则判定序列中第i时刻的候选目标为低空飞行器。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114973143 A 3