[發明專利]一種群智優化SAR雷達空中飛行目標識別系統

在審

• 申請號: 201810457315.7
• 申請日: 2018-05-14
• 公開（公告）號: CN108681732A
• 公開（公告）日: 2018-10-19
• 發明（設計）人: 劉興高;吳俊;孫元萌
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種群智優化SAR雷達空中飛行目標識別系統，其特征在于：包括SAR雷達、數據庫以及上位機，SAR雷達、數據庫和上位機依次相連，所述SAR雷達對空中進行實時監測，并將SAR雷達獲得的圖像數據存儲到所述的數據庫中，所述的上位機包括圖像預處理模塊、特征提取模塊、分類器訓練模塊、分類器訓練模塊、群智優化模塊和結果顯示模塊，所述圖像預處理模塊、特征提取模塊、分類器訓練模塊、分類器訓練模塊和結果顯示模塊依次相連，分類器訓練模塊與群智優化模塊相連。

2.根據權利要求1所述群智優化SAR雷達空中飛行目標識別系統，其特征在于：所述圖像預處理模塊用以進行SAR雷達圖像數據預處理，采用如下過程完成：

1)從數據庫中傳來的SAR圖像灰度級為L,f(x₀,y₀)為像素點(x₀,y₀)處的灰度值，g(x₀,y₀)為像素點(x₀,y₀)的N×N鄰域內像素的平均值，其中x₀,y₀分別表示像素點的橫坐標和縱坐標；

2)通過計算滿足f＝m和g＝n的像素數目h(m,n)，得到二維聯合概率密度p_mn：

p_mn＝p(m,n)＝h(m,n)/M

其中，M表示圖像像素的總數目；

3)計算二維直方圖的均值向量μ：

4)分別計算圖像中目標和背景出現的概率P_0,1和均值向量μ_0,1：

其中，t、s、下標0、下標1分別表示f分割閾值、g分割閾值、目標區域、背景區域；

5)計算類間方差BCV：

BCV＝P₀(μ₀-μ)(μ₀-μ)′+P₁(μ₁-μ)(μ₁-μ)′；

其中，μ表示均值向量，上標’表示矩陣的轉置。

6)最佳閾值即為使得BCV為最大值時的二維閾值向量[s₀,t₀]：