宋昭玮　梁天谊　顾佳欣　苏婷婷

摘 要 四旋翼无人机目标的检测与跟踪是当前机器视觉领域中的一个研究热点，本文给出了一种基于改进Mean-Shift算法的四旋翼无人机目标检测与跟踪方案。首先根据目标的外观及其运动特征等信息建立相应的目标函数，然后计算彩色空间的直方图特征，结合改进Mean-Shift算法和模板匹配法对目标进行检测与跟踪。实验结果表明，本文所提的方案能够有效检测目标，并能较稳定地跟踪目标。

关键词 四旋翼无人机 Mean-Shift 模板匹配法 彩色空间

0 引言

随着信息技术的不断发展，四旋翼无人机逐渐成为了机器视觉领域的一个研究热点，各國也都在研究如何让四旋翼无人机更加智能化，四旋翼飞行器拥有控制灵活、体积小、重量轻、稳定性好等优点，无论是在军事上还是民用上都能有广泛的应用前景，其中比较热门的应用就是四旋翼无人机与机器视觉相结合。机器视觉是当前人工智能方面的一个重要的分支学科，主要是将被检测物体转换为图像信号传送给图像处理系统，利用机器视觉代替人眼对目标物体进行摄取和检测。图像处理和模式识别等技术的快速发展有力推动了机器视觉的发展，这些科技的进步为无人机的应用奠定了良好的基础。

Mean-Shift算法属于热门目标跟踪算法之一，它的优点是不需要任何先验知识，比较简单，而且可以快速的完成整个过程，Mean-Shift算法作为一种非参数估计的方法不需要给出聚类中心个数，对聚类形状也没有要求，有效减少了目标检测的难度和时间，在目标区域固定的情况下，完全可以做到实时跟踪，对边缘遮挡、目标旋转、变形和背景运动不敏感，是目标检测与跟踪的一个性能良好的算法。……