基于视觉图像的震区人员搜救方法研究

传统基于信号传感技术的震区人员搜救方法,利用惯性导航传感技术融合移动距离和方向角对待搜救人员进行定位,容易受到天气状况不理想以及局部遮挡的影响,其搜救效率和精度低。提出基于视觉图像的震区人员搜救方法,利用图像采集设备采集震区初始视觉图像,采用小波降噪法降噪处理,提升可辨程度。通过色彩对比方法提取降噪后震区人员视觉图像的特征,并与震区原始图像特征对比,获取震区待搜救人员候选图像;根据候选图像分别采用Kalman滤波跟踪算法和Mean shift跟踪算法,在天气状况不理想以及局部遮挡的复杂震区环境中跟踪搜救人员目标。实验结果表明,所提方法查全率保持在98.5%以上,平均准确率约为98%,人员搜救平均时间约为23 s,说明所提方法能够进行高效、准确的震区人员搜救。