2文 献 综 述 1、选题的目的和意义： 无人机视觉识别与移动追踪是环境信息感知、数据融合、目标辨识、飞行控制、远程通信等多项关键技术的融合，该技术不仅可以为无人机自主飞行决策提供辅助信息，还能够极大程度地拓展无人机终端应用。

随着各项关键技术的快速发展，无人机视觉识别与移动跟踪技术势必会在消防救援、安防反恐、跟踪监控、协同作战等多领域发挥重要作用。

2.1 移动目标视觉识别技术 移动目标视觉识别技术是基于视觉识别原理，对连续图像帧进行检测、特征提取、目标识别与追踪，获得追踪目标的位置、速度、运动轨迹等参数的过程，并分析目标的行为与动作，完成对目标的更高级任务拓展。

视觉识别技术是通过将外界真实信息转化为数字模拟量，并完成数据信息的采集、数据后处理及图像分析，使机器感知外部世界的信息。

目前较为领先的机器视觉技术是基于视差原理的双目立体识别( Binocular Stereo Vision) 技术，成像设备在不同位置获取被测物体的两幅图像，通过图像中对应点的位置偏差计算物体三维几何信息和与被测物体间距离。

双目立体识别技术为无人机移动追踪任务中的实时立体图像回传提供保障，也为追踪目标的进一步精准打击提供精确位置支持。

牛津大学Helble H［1］等研制了一套无人机视觉跟踪系统，命名为牛津空中跟踪系统( Oxford AerialTracking System，OATS) 。

该系统具有目标区域扫描、地理定位、3D 路径规划和目标轨迹预测功能，并通过一架小型无人直升机对地面目标进行视觉跟踪验证。

这套系统通过重启目标搜索策略解决了移动目标丢失后的重新快速锁定问题。

昆士兰科技大学Hinas A［2］等提出了一种基于OODA( 观察、定位、决策和行为) 循环的目标检测与扫描算法，用于多旋翼无人机搜寻并识别地面目标。