近期的发展趋势
近期的发展趋势是统一光轴，结构合并，数据融合，多波长、多波段工作，定制热成像吊舱，多目标处理能力。
①光学系统将朝着光轴合一的方向发展；
②跟踪测量电视将朝着全相关、多目标、昼夜合一的方向发展；
③红外系统将朝着多频谱、多波段、多元面阵成像方向发展；
④激光装置将具备多波长识别、多目标处理能力；
⑤多传感器探测系统以及的数据融合；
⑥闭环校正火控原理的应用；
⑦系统整合的方向是分布孔径红外系统的发展方向。
机器视觉系统已经从传统的单色相机发展到现在利用全彩色成像，而多光谱相机是在此基础上的进一步发展，它是一种利用目标不同谱段光辐射，来执行复杂的目标检查和分析的成像系统。当今机器视觉行业，相机颜色输出主要依赖拜耳滤镜（bayer，见下图）。但是在实际应用中，对光谱的成像需求远远超出了传统的标准RGB颜色：一些应用需要非常规的 RGB 波段，而另一些应用则需要可见光和不可见光波长的组合，甚至，还有一些应用只需要人眼不可见的波长，如紫外线、近红外或短波红外。
今天我们来讲一讲P600室外无人机亮点功能之一“吊舱框选跟踪”。该平台配置USB接口的Q10F十倍变焦单光吊舱，并开发了其ROS驱动；通过机载系统中内置的KCF框选算法，基于*图像视觉实现对特定目标（人/车/其他无人机等…）的框选、与跟随。下面将分别从原理说明和实机操作两方面进行描述。
一、原理说明
1、KCF原理
KCF（Kernelized Correlation Filters）是一种鉴别式方法，这类方法一般都是在过程中训练一个目标检测器，使用目标检测器去检测下一帧预测位置是否是目标，然后再使用新检测结果去更新训练集进而更新目标检测器。而在训练目标检测器时一般选取目标区域为正样本，目标的周围区域为负样本，当然越靠近目标的区域为正样本的可能性越大。KCF相对于其他的tracking-by-detection方法速度得到了极大的提升，效果也相对较好。
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