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[發(fā)明專利]基于智能體群體演化的海洋分布目標(biāo)檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 200910084164.6 申請日: 2009-05-20
公開(公告)號: CN101893711A 公開(公告)日: 2010-11-24
發(fā)明(設(shè)計)人: 胡希馳;朱敏慧 申請(專利權(quán))人: 中國科學(xué)院電子學(xué)研究所
主分類號: G01S13/90 分類號: G01S13/90;G06T7/00;G06N3/00
代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司 11021 代理人: 周國城
地址: 100080 *** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 智能 群體 演化 海洋 分布 目標(biāo) 檢測 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于智能體群體演化的海洋分布目標(biāo)檢測方法,其特征在于,包括:

步驟1:預(yù)先根據(jù)不同海域海況條件選取海洋背景圖像,計算海洋背景的灰度分布曲線的差異度;統(tǒng)計差異度分布,給定虛警概率,得下層智能體的判斷閾值;將海洋差異度分布曲線和海洋背景平均灰度分布,按照雷達(dá)參數(shù)建立模板庫;

步驟2:以待檢測的合成孔徑雷達(dá)圖像為活動環(huán)境,上下層智能體按照一定的行為規(guī)則進(jìn)行群體演化,檢測分布目標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能體群體演化的海洋分布目標(biāo)檢測方法,其特征在于,所述統(tǒng)計差異度分布,包括:

計算所有選取的海洋背景圖像的灰度分布曲線,對于任意兩個分布,其差異度計算公式為:

D=ΣiP(xi)logP(xi)/Q(xi)+ΣiQ(xi)logQ(xi)/P(xi)---(1)]]>

其中D代表差異度,P、Q代表兩個灰度分布函數(shù),xi代表第i個灰度值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于智能體群體演化的海洋分布目標(biāo)檢測方法,其特征在于:所述上下層智能體,其下層智能體進(jìn)行視覺知覺過程,按一定的行為演化,得到初步檢測結(jié)果;在下層智能體檢測的基礎(chǔ)上產(chǎn)生上層智能體,計算目標(biāo)參數(shù),聯(lián)想預(yù)連,重新啟動下層智能體;最終完成檢測。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于智能體群體演化的海洋分布目標(biāo)檢測方法,其特征在于,所述下層智能體的一定行為,包括:

(1)通信:每個下層智能體都在自己的活動范圍內(nèi)尋找其他下層智能體,通信內(nèi)容為各個下層智能體的檢測結(jié)果、移動方向和使用閾值;

(2)繼承:每個子智能體都會從父智能體繼承其檢測相關(guān)知識;

(3)判斷:每一個下層智能體都在感知鄰域中搜集信息,并根據(jù)灰度分布曲線差異度進(jìn)行判斷其所在點是背景還是可疑目標(biāo);

(4)移動:下層智能體在當(dāng)前點做出判斷后,在圖像環(huán)境內(nèi)移動到其他位置;

(5)繁殖:當(dāng)智能體判斷當(dāng)前點為可疑目標(biāo)后,為擴(kuò)大檢測速度會在一定范圍和一定方向上進(jìn)行子代繁殖;

(6)死亡:每個智能體在移動或繁殖后,年齡均會增加1,當(dāng)年齡到達(dá)設(shè)定最大年齡后即死亡消失。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于智能體群體演化的海洋分布目標(biāo)檢測方法,其特征在于:所述(3)步的下層智能體的判斷行為,是:

A)下層智能體計算其所在像素的鄰域灰度分布,與模板中的海洋平均灰度分布作比較,計算差異度;

B)依據(jù)給定的虛警概率和差異度分布,計算閾值,如果此差異度大于閾值,則判斷此點為目標(biāo);如果差異度小于閾值,則判斷此點為背景。

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