[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

• 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

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)，x_i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。