[發明專利]流星檢測方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110492642.8
• 申請日: 2021-05-06
• 公開（公告）號: CN113096122A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 張寧;曾令旗
• 申請（專利權）人: 中國科學院地質與地球物理研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 徐麗

本發明提供了一種流星檢測方法、裝置及電子設備，首先獲取雷達的回波數據；然后根據回波數據，確定待檢測的可識別圖像；進而將可識別圖像輸入至預先訓練的流星檢測模型，得到回波數據對應的流星信號。該方式中，通過訓練好的基于神經網絡的流星檢測模型對回波數據轉換而成的可識別圖像進行目標檢測，得到回波數據對應的流星信號，提高了雷達檢測數據中流星信號檢測的準確度，同時提高了檢測效率。

技術領域

本發明涉及信號檢測技術領域，尤其是涉及一種流星檢測方法、裝置及電子設備。

背景技術

相關技術中，在對雷達監測的回波數據的處理過程中，通常以人工的方式查找回波數據中與流星信號相關的數據，然而該方式人工成本較高，且效率較低。此外，也會采用傳統算法確定回波數據中的流星數據，該方式準確度較低，容易產生漏檢的情況。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于提供一種流星檢測方法、裝置及電子設備，以提高對雷達檢測的回波數據中流星信號檢測的準確度，同時提高了檢測效率。

第一方面，本發明實施例提供了一種流星檢測方法，包括：獲取雷達的回波數據；根據回波數據，確定待檢測的可識別圖像；將可識別圖像輸入至預先訓練的流星檢測模型，得到回波數據對應的流星信號。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第一種可能的實施方式，其中，上述流星檢測模型通過以下方式訓練：獲取訓練樣本；訓練樣本包括多個訓練圖像和對應的標注信息；標注信息包括訓練圖像中的流星信號；訓練圖像基于雷達的回波數據確定；基于YOLO算法，建立神經網絡的網絡結構，設置網絡結構對應的訓練參數；將訓練圖像輸入至網絡結構中，得到檢測結果；根據預設的損失函數及訓練圖像對應的標注信息，確定檢測結果的損失值；根據損失值對網絡進行訓練，直至網絡結構中的參數收斂，得到流星檢測模型。

結合第一方面，本發明實施例提供了第一方面的第二種可能的實施方式，其中，根據回波數據，確定待檢測的可識別圖像的步驟，包括：對回波數據進行預處理；將預處理過的回波數據按照預設的文件格式保存為數據文件；基于流星檢測模型的分辨率對數據文件進行分割，得到多個子數據文件；基于子數據文件，得到子數據文件對應的待檢測的可識別圖像。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第三種可能的實施方式，其中，對回波數據進行預處理的步驟，包括：對回波數據進行脈沖壓縮處理；對經過脈沖壓縮處理的回波數據進行波束合成處理。

結合第一方面的第二種可能的實施方式，本發明實施例提供了第一方面的第四種可能的實施方式，其中，基于子數據文件，得到子數據文件對應的待檢測的可識別圖像的步驟，包括：基于子數據文件，生成子數據文件對應的初始圖像；基于流星檢測模型的圖像輸入參數，對初始圖像進行歸一化及剪裁處理，得到子數據文件對應的待檢測的可識別圖像。

第二方面，本發明實施例還提供一種流星檢測裝置，包括：數據獲取模塊，用于獲取雷達的回波數據；可識別圖像確定模塊，用于根據回波數據，確定待檢測的可識別圖像；檢測模塊，用于將可識別圖像輸入至預先訓練的流星檢測模型，得到回波數據對應的流星信號。

結合第二方面，本發明實施例提供了第二方面的第一種可能的實施方式，其中，上述裝置還包括模型訓練模塊；模型訓練模塊還用于：獲取訓練樣本；訓練樣本包括多個訓練圖像和對應的標注信息；標注信息包括訓練圖像中的流星信號；訓練圖像基于雷達的回波數據確定；基于YOLO算法，建立神經網絡的網絡結構，設置網絡結構對應的訓練參數；將訓練圖像輸入至網絡結構中，得到檢測結果；根據預設的損失函數及訓練圖像對應的標注信息，確定檢測結果的損失值；根據損失值對網絡進行訓練，直至網絡結構中的參數收斂，得到流星檢測模型。