[發明專利]一種多平臺聯合目標自主識別方法在審
| 申請號： | 201711123377.6 | 申請日： | 2017-11-14 |
| 公開（公告）號： | CN107895386A | 公開（公告）日： | 2018-04-10 |
| 發明（設計）人： | 張原;王軍 | 申請（專利權）人： | 中國航空工業集團公司西安飛機設計研究所 |
| 主分類號： | G06T7/73 | 分類號： | G06T7/73;G06T7/50;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京航信高科知識產權代理事務所(普通合伙)11526 | 代理人： | 高原 |
| 地址： | 710089 陜*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 平臺 聯合 目標 自主 識別 方法 | ||
1.一種多平臺聯合目標自主識別方法，其特征在于，所述多平臺聯合目標自主識別方法包括如下步驟：
步驟1：預設多個識別目標，并獲得各個識別目標的含有深度信息的二維圖像；
步驟2：通過各個識別目標的含有深度信息的二維圖像訓練CNN網絡，從而預設CNN網絡參數；
步驟3：飛機探測疑似目標，并獲取疑似目標的含有深度信息的二維圖像；
步驟4：將飛機獲得的疑似目標的含有深度信息的二維圖像傳遞給已經完成訓練的CNN網絡，從而通過CNN網絡判斷出疑似目標是否為預設的多個識別目標中的一個。
2.如權利要求1所述的多平臺聯合目標自主識別方法，其特征在于，所述步驟1具體為：
步驟11：預設多個識別目標，通過各個平臺對各預設目標進行光學采集，確保有2個或兩個以上平臺的光學探測設備從不同觀測角度保證一個或者多個目標在傳感器視場內，對各個預設目標進行光學采集，得到圖像I1、I2…In，形成圖像集合I；
步驟12：將圖像與圖像采集平臺的空間坐標通過數據鏈傳遞給將要實施打擊或偵察任務的平臺；
任務平臺接收到圖像后對圖像集合I中的任意兩圖進行SIFT匹配計算，獲取圖像中匹配的特征點集合S；
對S進行處理，根據S中特征點之間的相對位置關系計算其分布向量V＝[k，d]，其中k為兩圖特征點連線的斜率，d為特征點連線的距離，根據識別的精度要求選定特征點的最大密度區域，拋棄不在該區域內的特征點，形成新的特征點集合Sni；
將所采集的圖像轉化為HSV圖像，取出其中的V通道，并擴展灰度范圍至0～255，從而形成灰度圖像；
對新特征點集Sni進行聚類，根據識別精度聚類數選擇C，得到C個聚類；
步驟13：計算每個聚類的聚類中心，在本聚類的特征點中，計算歐式距離得到與聚類中心距離最小的特征點作為本聚類的中心，并計算兩幅圖像中該點之間的橫向視差及縱向視差；
根據相機特性對對每個特征區域進行深度距離恢復，計算公式如下：
X/U＝Y/V＝L/F
其中：X、Y、L為目標與觀測平臺之間橫向、縱向及平行于光軸的距離，f為當前相機焦距；
步驟14：將得到的深度信息歸一化，按特征區域分布組成與原圖像規模一致的矩陣，與灰度圖像點乘，得到包含深度信息的二維圖像。
3.如權利要求2所述的多平臺聯合目標自主識別方法，其特征在于，所述步驟2為：通過所述步驟14所獲得的二維圖像訓練CNN網絡。
4.如權利要求1所述的多平臺聯合目標自主識別方法，其特征在于，所述步驟4具體為：
通過公式判斷，當結果大于δ時，則認為疑似目標為預設的多個識別目標中的一個；其中，
Ri為CNN網絡對特征區域的識別結果，Si為特征區域的面積；δ為自定義預設值。
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