[發明專利]一種人機協作自主等級毀傷評估方法

在審

• 申請號: 202011453012.1
• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112446874A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發明（設計）人: 牛軼峰;王菖;王治超;蔣邦海;吳立珍;馬兆偉;李杰
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/33;G06T5/00;G06F30/20
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務所(普通合伙) 43008
• 代理人: 周長清;胡君

1.一種人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于，步驟包括：

S1.獲取目標在具有毀傷效力的指定爆炸物下的毀傷前后圖像以及預設模擬參數；

S2.根據所述預設模擬參數對目標在指定爆炸物下的毀傷效能進行模型仿真，計算出第一毀傷評估結果，以及對獲取的所述毀傷前后圖像進行圖像變化檢測，構造出毀傷前后圖像的差異圖像，根據所述差異圖像計算第二毀傷評估結果、以及根據所述差異圖像將變化結果使用圖像增強方式疊加在目標毀傷前圖像上以接收外部輸入的輔助評估結果；

S3.融合所述第一毀傷評估結果、第二毀傷評估結果以及輔助評估結果得到最終的毀傷測量結果。

2.根據權利要求1項所述的人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于：所述步驟S2中計算出第二毀傷評估結果的步驟包括：

圖像配準：對所述毀傷前后圖像分別進行圖像配準與校正，以將所述毀傷前后圖像表示在同一坐標系下，得到配準后的毀傷前后圖像；

目標分割：對所述配準后的毀傷前后圖像分別進行目標分割，獲取到圖像中的目標區域；

圖像變化檢測：對所述配準后的毀傷前后圖像中目標區域進行圖像變化檢測，構造得到所述差異圖像；

圖像變化識別：對所述差異圖像進行形態學處理和灰度閾值分割，得到圖像的變化信息；

毀傷評估：從所述圖像的變化信息中提取毀傷信息，并統計計算物理毀傷比例及功能毀傷程度，得到所述第二毀傷評估結果。

3.根據權利要求1所述的人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于：所述步驟S2中接收外部輸入的輔助評估結果的具體步驟包括：

圖像配準：對所述毀傷前后圖像分別進行圖像配準與校正，以將所述毀傷前后圖像表示在同一坐標系下，得到配準后的毀傷前后圖像；

圖像變化檢測：所述配準后的毀傷前后圖像中目標區域進行圖像變化檢測，構造得到所述差異圖像；

圖像變化識別：對所述差異圖像進行形態學處理和灰度閾值分割，得到圖像的變化信息；

圖像增強：將圖像的變化信息使用圖像增強的方式疊加在原始毀傷后圖像上；

輔助評估接收：接收外部輸入的輔助評估結果。

4.根據權利要求2或3所述的人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于：所述圖像配準采用基于SURF特征點的圖像配準方法。

5.根據權利要求2所述的人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于：所述目標分割使用基于圖論算法中的GrabCut算法。

6.根據權利要求2或3所述的人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于：所述圖像變化檢測使用圖像數值法，具體步驟包括：基于比值法將圖像矩陣中對應元素相除，并對偶兩幅輸入圖像的關系，將輸出圖像的灰度范圍限制在0到1之間，通過線性變換將值域拓展至[0，255]，并在比值的分子分母同時加1，構建得到差異圖像計算的表達式具體為：

其中，A(x,y)、B(x,y)分別為兩幅輸入圖像在一對應點處的灰度值，C(x,y)為差異圖像在所述對應點處的灰度值。

7.根據權利要求2或3所述的人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于：所述形態學處理具體使用基于ROI的閉運算處理差異圖像，所述閾值分割采用基于OTSU算法的閾值分割方法。

8.根據權利要求1或2或3所述的人機協作自主等級毀傷評估方法，其特征在于：所述步驟S2中計算第一毀傷評估結果的具體步驟包括：預先對各類型爆炸物的毀傷效力進行建模得到各類型爆炸物毀傷效力模型，以及對各類型目標的易損性進行建模得到各類目標易損性模型并加入模型數據庫中，所述目標易損性模型包括目標外觀幾何建模、用于對目標的物理力學參數建模的物理易損性建模以及用于分析目標中各子系統、組件、單元中毀傷類型與毀傷結果之間對應關系的目標功能易損性建模，從所述模型數據庫中調用所需的所述目標易損性模型、爆炸物毀傷效力模型進行毀傷效應仿真，并使用所述預設模擬參數計算出所述第一毀傷評估結果。