[發(fā)明專利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低小慢目標(biāo)的光電識別跟蹤方法

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• 申請日: 2018-10-30
• 公開（公告）號: CN109543553A
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊萌;肖龍;陳俊峰;郭龍穎;張崎
• 申請（專利權(quán)）人: 中國艦船研究設(shè)計(jì)中心
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 胡建平;孫方旭

本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低小慢目標(biāo)的光電識別跟蹤方法，首先確定目標(biāo)的方向，然后調(diào)整相機(jī)的方向角和俯仰角，使得目標(biāo)位于相機(jī)的視野范圍內(nèi)；然后相機(jī)逐幀讀入圖像，目標(biāo)識別的在線檢測，將讀入的圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出，包括目標(biāo)的分類和位置的束縛框；如果輸出的分類屬于低小慢目標(biāo)，則進(jìn)入下一步，否則跳過下一步，直接讀入下一幀圖像，進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。在保證實(shí)時性的同時，提高了自動識別的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)了對光照、目標(biāo)姿態(tài)等影響因素的魯棒性。本發(fā)明可以用于多波段融合的成像設(shè)備，擴(kuò)展了單一識別跟蹤算法的應(yīng)用范圍，提高了算法的適應(yīng)性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于除無線電波外的電磁波跟蹤系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低小慢目標(biāo)的光電識別跟蹤方法。

背景技術(shù)

無人機(jī)、巡航導(dǎo)彈等低空空襲兵器是當(dāng)前空襲作戰(zhàn)的主要攻擊方式，并且無人機(jī)還具有成本低廉、質(zhì)量輕尺寸小、機(jī)動性好、可在危險(xiǎn)條件下執(zhí)行任務(wù)等特點(diǎn)，使得防空系統(tǒng)壓力劇增，嚴(yán)重威脅重大活動、重點(diǎn)區(qū)域的安全保障工作。而探測是攔截與打擊的必要前提，因此針對無人機(jī)等低小慢目標(biāo)的預(yù)警與識別是未來信息化條件下防空作戰(zhàn)奪取戰(zhàn)爭主動權(quán)的重要保障。對于低小慢目標(biāo)的探測，主要有雷達(dá)探測、聲學(xué)探測和光電探測等方法。

對于雷達(dá)探測，由于低小慢目標(biāo)的雷達(dá)反射面積非常小，而且飛行速度慢，其造成的多普勒效應(yīng)也不明顯，所以傳統(tǒng)雷達(dá)對低小慢目標(biāo)的探測效果并不好，存在低空探測盲區(qū)大，回波小且弱，容易與氣象干擾、雜波干擾或鳥群相混淆，角分辨率低等缺點(diǎn)。

對于聲學(xué)探測，低小慢目標(biāo)的噪聲主要是發(fā)動機(jī)噪聲和飛行過程中產(chǎn)生的空氣擾動噪聲，但目前低小慢目標(biāo)的飛行動力很大一部分是電動力，噪聲較小，加上飛行速度較慢，使得其噪聲水平很低，難以探測。

所謂光電探測，利用目標(biāo)反射或直接輻射的光波對目標(biāo)實(shí)施探測的技術(shù)。目標(biāo)在太陽光、星光或人工照明的照射下，由于幾何形狀和表面反射特性的不同，會在光電傳感器上呈現(xiàn)為特定對比度分布的圖像。它的優(yōu)點(diǎn)在于體積小、重量輕、成本低、抗電磁干擾能力強(qiáng)、隱蔽性強(qiáng)、角分辨率高；缺點(diǎn)在于傳統(tǒng)的識別和跟蹤算法的識別準(zhǔn)確性較低，目標(biāo)對比度、目標(biāo)姿態(tài)變化、光照角度、背景的不均勻性及背景亮暗、大氣湍流等對目標(biāo)捕獲概率具有一定的影響。

國內(nèi)外已經(jīng)公布的針對低小慢目標(biāo)的光電識別跟蹤系統(tǒng)中，主要還是使用幀間差分法、背景減除法、光流法、矩不變量等傳統(tǒng)方法。而這些方法在對光照角度、目標(biāo)姿態(tài)等影響因素的魯棒性上存在很大改進(jìn)空間。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低小慢目標(biāo)的光電識別跟蹤方法，利用光電系統(tǒng)采集的圖像，在目標(biāo)有效像素?cái)?shù)很少的情況下，仍能實(shí)現(xiàn)對低小慢目標(biāo)的高精度快速識別。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的低小慢目標(biāo)的光電識別跟蹤方法，該方法包括以下步驟，步驟一，首先確定目標(biāo)的方向，然后(利用云臺)調(diào)整相機(jī)的方向角和俯仰角，使得目標(biāo)位于相機(jī)的視野范圍內(nèi)；步驟二，相機(jī)逐幀讀入圖像；步驟三，目標(biāo)識別的在線檢測，將讀入的圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出，包括目標(biāo)的分類和位置的束縛框；如果輸出的分類屬于低小慢目標(biāo)，則進(jìn)入下一步，否則跳過下一步，直接讀入下一幀圖像；步驟四，進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。

按上述技術(shù)方案，所述步驟四中包括以下步驟：

S1，由第一幀圖像給出的束縛框，擴(kuò)大得到補(bǔ)白束縛框，也就得到了下一幀目標(biāo)可能存在的預(yù)測區(qū)域，以當(dāng)前的補(bǔ)白束縛框作為正樣本，以當(dāng)前正樣本的循環(huán)移位作為負(fù)樣本，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，訓(xùn)練得到一個目標(biāo)檢測分類器；

S2，對接下來的一幀圖像，同樣對上一幀的補(bǔ)白束縛框循環(huán)移位，對得到的樣本束縛框內(nèi)的圖像進(jìn)行分類，選擇響應(yīng)最強(qiáng)(相關(guān)系數(shù)最大)的束縛框作為當(dāng)前幀目標(biāo)所在的補(bǔ)白束縛框；根據(jù)當(dāng)前幀與上一幀的補(bǔ)白束縛框之間位置變化，獲得目標(biāo)的位置變化；