[發(fā)明專利]流星檢測方法、裝置及電子設(shè)備在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110492642.8 | 申請(qǐng)日: | 2021-05-06 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113096122A | 公開(公告)日: | 2021-07-09 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張寧;曾令旗 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 中國科學(xué)院地質(zhì)與地球物理研究所 |
| 主分類號(hào): | G06T7/00 | 分類號(hào): | G06T7/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 徐麗 |
| 地址: | 100000 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 流星 檢測 方法 裝置 電子設(shè)備 | ||
1.一種流星檢測方法,其特征在于,包括:
獲取雷達(dá)的回波數(shù)據(jù);
根據(jù)所述回波數(shù)據(jù),確定待檢測的可識(shí)別圖像;
將所述可識(shí)別圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的流星檢測模型,得到所述回波數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的流星信號(hào)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述流星檢測模型通過以下方式訓(xùn)練:
獲取訓(xùn)練樣本;所述訓(xùn)練樣本包括多個(gè)訓(xùn)練圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)注信息;所述標(biāo)注信息包括所述訓(xùn)練圖像中的流星信號(hào);所述訓(xùn)練圖像基于雷達(dá)的回波數(shù)據(jù)確定;
基于YOLO算法,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),設(shè)置所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練參數(shù);
將所述訓(xùn)練圖像輸入至所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,得到檢測結(jié)果;
根據(jù)預(yù)設(shè)的損失函數(shù)及所述訓(xùn)練圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)注信息,確定所述檢測結(jié)果的損失值;
根據(jù)所述損失值對(duì)所述網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,直至所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的參數(shù)收斂,得到流星檢測模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,根據(jù)所述回波數(shù)據(jù),確定待檢測的可識(shí)別圖像的步驟,包括:
對(duì)所述回波數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;
將預(yù)處理過的回波數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)的文件格式保存為數(shù)據(jù)文件;
基于所述流星檢測模型的分辨率對(duì)所述數(shù)據(jù)文件進(jìn)行分割,得到多個(gè)子數(shù)據(jù)文件;
基于所述子數(shù)據(jù)文件,得到所述子數(shù)據(jù)文件對(duì)應(yīng)的待檢測的可識(shí)別圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,對(duì)所述回波數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的步驟,包括:
對(duì)所述回波數(shù)據(jù)進(jìn)行脈沖壓縮處理;
對(duì)經(jīng)過脈沖壓縮處理的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行波束合成處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,基于所述子數(shù)據(jù)文件,得到所述子數(shù)據(jù)文件對(duì)應(yīng)的待檢測的可識(shí)別圖像的步驟,包括:
基于所述子數(shù)據(jù)文件,生成所述子數(shù)據(jù)文件對(duì)應(yīng)的初始圖像;
基于所述流星檢測模型的圖像輸入?yún)?shù),對(duì)所述初始圖像進(jìn)行歸一化及剪裁處理,得到所述子數(shù)據(jù)文件對(duì)應(yīng)的待檢測的可識(shí)別圖像。
6.一種流星檢測裝置,其特征在于,包括:
數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取雷達(dá)的回波數(shù)據(jù);
可識(shí)別圖像確定模塊,用于根據(jù)所述回波數(shù)據(jù),確定待檢測的可識(shí)別圖像;
檢測模塊,用于將所述可識(shí)別圖像輸入至預(yù)先訓(xùn)練的流星檢測模型,得到所述回波數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的流星信號(hào)。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括模型訓(xùn)練模塊;所述模型訓(xùn)練模塊還用于:
獲取訓(xùn)練樣本;所述訓(xùn)練樣本包括多個(gè)訓(xùn)練圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)注信息;所述標(biāo)注信息包括所述訓(xùn)練圖像中的流星信號(hào);所述訓(xùn)練圖像基于雷達(dá)的回波數(shù)據(jù)確定;
基于YOLO算法,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),設(shè)置所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練參數(shù);
將所述訓(xùn)練圖像輸入至所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,得到檢測結(jié)果;
根據(jù)預(yù)設(shè)的損失函數(shù)及所述訓(xùn)練圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)注信息,確定所述檢測結(jié)果的損失值;
根據(jù)所述損失值對(duì)所述網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,直至所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的參數(shù)收斂,得到流星檢測模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其特征在于,所述可識(shí)別圖像包括多個(gè);所述可識(shí)別圖像確定模塊還用于:
對(duì)所述回波數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;
將預(yù)處理過的回波數(shù)據(jù)按照預(yù)設(shè)的文件格式保存為數(shù)據(jù)文件;
基于所述流星檢測模型的分辨率對(duì)所述數(shù)據(jù)文件進(jìn)行分割,得到多個(gè)子數(shù)據(jù)文件;
基于所述子數(shù)據(jù)文件,得到所述子數(shù)據(jù)文件對(duì)應(yīng)的可識(shí)別圖像。
9.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括處理器和存儲(chǔ)器,所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有能夠被所述處理器執(zhí)行的機(jī)器可執(zhí)行指令,所述處理器執(zhí)行所述機(jī)器可執(zhí)行指令以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法。
10.一種機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有機(jī)器可執(zhí)行指令,所述機(jī)器可執(zhí)行指令在被處理器調(diào)用和執(zhí)行時(shí),所述機(jī)器可執(zhí)行指令促使所述處理器實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法。
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