否
2.改进空中小目标的跟踪，采用改进的背景建模
或随机超过一定阈值的跳动
如何确定此刻云台已经转到预置位1以便继续开始检测？加4秒延时默认认为已经转到？或是联系技术，转动完成后反馈一条指令，串口监测该指令。
进行STC跟踪
targetLostFlg==1?
是
如何判断是无人机？根据连续几帧中目标位置判断？？？此处待定
是否检测到目标？
开始差分检测检测
云台上电转至预置位1，摄像头视频实时显示。初始化目标丢失标志targetLostFlg=0;丢失持续监测帧计数lostStillDetectNum=0;
targetLostFlg=0;
连续10帧检测目标位置不动，或者目标位置变化太大
3.跟踪过程中判断目标丢失
lostStillDetectNum200?
后期采用双摄像头，一个负责跟踪，一个负责拉近识别
云台跟随
目标在视场中心？
系统开启
返回预置位1targetLostFlg=0;lostStillDetectNum=0；
是不是无人机？通过判断多帧运动轨迹？
发送角度命令，直接3D控制。但是无法获得是否转动完成的指令。或者需要转动完成以后主动发给主机一条命令
targetLostFlg=1;
在目标丢失位置持续检测10秒左右。如果检测不到则云台返回预置位1，继续检测。
发送转动命令，每一帧检测是否位于中心，直至成功。
目标丢失？
lostStillDetectNum+1
1.深度学习识别无人机
反无人机系统分为三大流程：无人机检测；无人机识别；无人机跟踪。无人机检测功能：在图像中找出疑似无人机的运动目标。实现方法：之前采用的是简单差分，现拟改进背景建模的差分的无人机检测。无人机识别功能：对检测到的可疑目标进行识别，确认是否是无人机。实现方法：拟采用双摄像头，一个主摄像头负责小目标跟踪，另一个从摄像头拉近场景，应用深度学习对无人机进行识别。无人机跟踪功能：使用主摄像头对识别确认的无人机进行跟踪。实现方法：无人机跟踪仍采用小目标stc跟踪算法。改进点：为判断出何时目标丢失，增加尺度变化。另附加可疑目标速度的估计计算。
