航空成像技术提高了通过茂密的树叶探测和跟踪移动目标的能力

在树叶茂密的森林中，使用当前收集航空图像和视频的技术来检测和跟踪移动目标(例如人和动物)可能具有挑战性。研究人员开发了一种无人机操作的一维相机阵列，该阵列使用机载光学切片来检测和跟踪茂密森林中移动的人。这种新技术可以成为搜索和救援任务中使用的技术的有益补充。

该团队于2022年4月22日在《遥感杂志》上发表了他们的发现。

该团队使用机载光学切片，这是一种宽合成孔径成像技术，使用传统无人机在森林上空飞行时对图像进行采样。在合成孔径成像中，研究人员可以使用电磁信号远程绘制环境图。机载光学切片技术提供实时计算性能、高空间分辨率，也适用于其他波长。机载光学切片仅限于目标是静态的应用。使用它来检测移动目标会导致图像中的运动模糊。

该研究团队的轻型、无人机操作的一维相机阵列支持并行机载光学切片采样，克服了这些挑战。过去，一维和二维相机阵列已用于各种视觉效果，但由于其尺寸和重量，它们尚未用于航空成像，尤其是与无人机一起使用。该团队的一维相机非常轻巧，重量不到1公斤。

该团队表明，与传统的原始图像相比，使用机载光学切片积分图像的颜色异常检测器显着受益。颜色异常检测是一种在搜索和救援应用中用于航空图像分析的技术，因为它不依赖于环境温度，如热成像.颜色异常检测可在图像中找到与其相邻像素相比具有显着颜色差异的像素或像素簇。但是，如果有茂密的树叶或植被，颜色异常检测就会失败。该团队证明，他们的技术可以通过茂密的森林树叶检测和跟踪移动的人。在他们的现场实验中，与使用传统原始图像或视频帧时的42%相比，颜色异常检测平均提高了97%。

他们的相机有效载荷安装在无人机上，可在对森林环境进行采样时捕获多张航拍图像。一些图像被遮挡，视线被树叶遮挡。其他图像未被遮挡。该团队整合了被遮挡和未被遮挡的图像，从而在地面上形成了一个共同的目标点。图像集成提供了颜色异常检测的好处，使研究人员可以更清晰地看到在地面上移动的任何人，但由于树叶的缘故，人眼无法看到。RakeshJohnAmalaArokiaNathan说：“虽然在常规航拍图像或视频中通过树叶检测和跟踪移动目标很困难，甚至通常是不可能的，但通过图像集成(这是机载光学切片的核心原理)实际上变得可行，”

除了可用于检测人员外，该技术还有助于跟踪其他目标，例如车辆或动物。“这可能会影响许多应用领域，例如搜索和救援、监视、边境控制和野生动物观察，”内森说。

此时颜色异常检测仅限于可检测的目标颜色。展望未来的研究，该团队可能会探索颜色、热和时间(或运动)通道的组合以进行异常检测。“此外，必须探索并行顺序采样策略和其他采样设备的影响，例如可重新配置的无人机群而不是具有固定采样模式的相机阵列，”内森说。