反无人机系统

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。