(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 202211034634.X (22)申请日 2022.08.26 (71)申请人 复旦大学 地址 200433 上海市杨 浦区邯郸路2 20号 (72)发明人 姚沐风　王嘉琦　池明旻　刘超　 (74)专利代理 机构 上海正旦专利代理有限公司 31200 专利代理师 陆飞　陆尤 (51)Int.Cl. G06V 20/17(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 用于无人机视频目标追 踪的数据增强方法 (57)摘要 本发明属于无人机监管与追踪技术领域， 具 体为用于 无人机视频目标追踪的数据增强方法。 本发明方法以无人机掩膜图像为基础， 通过指定 运动条件来模拟无人机的高速运动； 通过随机旋 转来模拟无人机运动过程中向运动方向倾斜的 姿态； 通过随机模糊来模拟无人机运动过程中的 运动模糊； 所述指定运动条件是指人为地设定当 前时刻运动速度， 然后根据运动速度计算下一时 刻无人机位置； 所述随机旋转根据二维平面旋转 公式将无人机掩膜 图像旋转一个随机角度来得 到； 所述随机模糊根据高斯核函数对 无人机掩膜 图像进行卷积来得到。 本发明可应用于无人机追 踪任务的数据采集过程； 亦可应用在其他类别的 目标追踪数据集制作过程。 本发明方法快速、 有 效、 可拓展性强。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115410101 A 2022.11.29 CN 115410101 A 1.用于无人机视频目标追踪的数据增强方法， 其特征在于， 以无人机掩膜图像为基础， 通过指定运动条件来模拟无人机的高速运动； 通过随机旋转来模拟无人机运动过程中向运 动方向倾斜的姿态； 通过随机模糊来模拟无人机运动过程中的运动模糊； 所述指定运动条 件是指人为地设定当前时刻运动速度， 然后根据运动速度计算下一时刻无人机位置； 所述 随机旋转根据二 维平面旋转 公式将无人机掩膜图像旋转一个随机角度来得到； 所述随机模 糊根据高斯核函数对无 人机掩膜图像进行 卷积来得到； 具体步骤如下： S1： 采集无 人机目标的图像若干， 构建无 人机目标图像库； S2： 提取无人机目标图像中的无人机轮廓； 勾绘出的轮廓以每个关键点的坐标按顺序 进行存储； S3： 根据步骤S2构绘到的轮廓， 提取无人机掩膜图像； 提取到的无人机掩膜图像， 其无 人机区域保持原 始像素值， 非无 人机区域像素值 为0； S4： 采集视频若干， 构建原始视频库； 采集到的视频为自然场景下使用普通摄像头拍摄 的视频； S5： 对步骤S3提取到的无人机掩膜图像进行旋转变换， 使模拟无人机在往某个方向运 动时必须向该 方向倾斜的特点； S6： 对步骤S5得到的无 人机掩膜图像进行高斯模糊； S7： 对步骤S4得到的原始视频库中的每一个视频， 按时间顺序遍历视频中的每一帧， 将 步骤S6得到的无人机掩膜覆盖到原始视频中的指 定位置， 得到增强后的无人机目标追踪视 频。 2.根据权利要求1所述的用于无人机视频目标追踪的数据增强方法， 其特征在于， 步骤 S5所述对步骤S3提取到的无 人机掩膜图像进行旋转变换， 其 流程为： S51： 生成一个[ ‑45,45]之间的随机数θ， 作为旋转角度； S52： 对步骤S3获得的无 人机掩膜图像进行旋转θ角的变换， 变换公式如下,： xdst＝xsrccosθ +ysrcsinθ，    (1) ydst＝‑xsrcsinθ +ysrccosθ，    (2) 其中， (xsrc,ysrc)分别为变换 前横纵坐标， (xdst,ydst)分别为变换后横纵坐标。 3.根据权利要求2所述的用于无人机视频目标追踪的数据增强方法， 其特征在于， 步骤 S6所述对步骤S5得到的无 人机掩膜图像进行高斯模糊， 具体流 程为： S61： 根据卷积核窗口大小计算高斯核函数， 公式如式3所示： 其中， σ 为高斯核函数的标准差， 设定为[1,4]区间内的随机数； S62： 使用步骤S61计算好的高斯函数模板对步骤S3获得的无人机掩膜图像进行卷积， 公式如式4所示： 其中， g为步骤S61计算得到的高斯核函数， f(x,y)表示原始无人机图像在(x,y)位置上 的像素值。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115410101 A 24.根据权利要求1所述的用于无人机视频目标追踪的数据增强方法， 其特征在于， 步骤 S7的具体流 程为： S71： 根据 无人机上一时刻位置以及运动速度， 计算出无人机在当前视频帧应该所处 的 位置， 计算公式如下： St＝St‑1+Vt                     (5) S72： 根据步骤S6得到的无人机图像大小以及S71步骤得到的无人机位置， 判断当前位 置是否触碰到视频当前帧图像的边缘； 如果 发生触碰， 则将位置修正为刚好与边缘相接， 将 速度设置为与原来相反； S73： 遍历视频的每一帧， 重复步骤S71、 步骤S72。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115410101 A 3