高分衛星視頻運動目標檢測與軌跡提取方法研究

《高分衛星視頻運動目標檢測與軌跡提取方法研究》是依託武漢大學，由張過擔任項目負責人的重大研究計畫。

基本介紹

• 中文名：高分衛星視頻運動目標檢測與軌跡提取方法研究
• 項目類別：重大研究計畫
• 項目負責人：張過
• 依託單位：武漢大學

項目摘要

基於衛星視頻的信息提取屬於航天攝影測量與計算機視覺的交叉研究領域，具有廣闊的套用前景。基於視頻衛星平台和有效載荷特徵，針對衛星視頻數據存在的穩定性差、信息難獲取等問題;本項目基於航天攝影測量理論，提出高分衛星視頻運動目標檢測與軌跡提取方法，在深入分析衛星視頻的成像幾何特性基礎上，研究“凝視”衛星視頻穩像方法；研究適用於衛星視頻的剛體運動目標（包括點和面目標）檢測和跟蹤算法；並根據衛星視頻的對地成像嚴密幾何關係，研究物方三維運動目標的軌跡提取和運動速度估計方法。本項目可以為衛星視頻在運動目標識別與檢測追蹤預測等方面套用提供理論基礎，實現運動目標的可發現可跟蹤可預測，對填補國內關於視頻衛星數據處理方法及其套用領域的空白，對探索視頻衛星在遙感領域的套用具有重要意義。

結題摘要

項目針對視頻衛星在運動目標檢測與軌跡提取中存在以下問題①常規在軌輻射定標方法依賴場地不適用於高頻次定標，②視頻衛星彩色重建效率低，③原始視頻影像存在幅面抖動，④視頻多角度投影差導致運動目標檢測存在“偽運動”情況，⑤小目標紋理特徵不足，難以魯棒跟蹤。因此本項目基於視頻衛星高幀頻拍攝特性，提出無場化在軌相對輻射定標方法，實現無場在軌相對輻射定標。通過色差梯度濾波的貝爾插值方法，利用色差及其梯度圖像，實現快速彩色重建。構建衛星視頻幾何模型和幀間配準方法，實現衛星視頻高精度穩像。為消除動目標檢測過程中的“偽運動”，加入背景更新因子，實現動目標高準確率檢測。利用貝葉斯分類，不依賴目標先驗機率，在運動平滑性約束下估計目標的後驗機率，實現目標魯棒跟蹤。針對目標尺寸小、無紋理問題，利用Hu不變矩進行特徵描述，根據跟蹤置信圖，實現小目標跟蹤。針對運動目標的遮擋和旋轉，提出連續相關濾波，連續化目標特徵，實現目標高可靠性跟蹤。研究多測度半全局密集匹配算法生成DSM，並開展基於衛星視頻的運動目標估計。利用本項目研究成果，使用珠海一號和吉林一號視頻數據進行星海同步實驗，穩像精度達到0.3個像素，運動目標檢測率達到85%，跟蹤成功率達到90%，運動目標速度估計達到0.31m/s，軌跡擬合精度1m，本研究可保障基於衛星視頻的運動目標信息自動提取任務，為天基信息支持下的動目標運動狀態感知提供技術支撐和服務。