[发明专利]跟踪目标突发关键事件自动判决方法及系统

权利要求书

1.一种跟踪目标突发关键事件自动判决方法，其特征在于，包括以下步骤：

从地面光学测量系统获取跟踪目标的当前跟踪目标图像；

提取所述当前跟踪目标图像的当前跟踪目标特征量；

根据所述跟踪目标的当前目标类型、当前气象条件和当前观测状态获取跟踪目标特征库中突发关键事件对应的突发关键事件前特征集和突发关键事件时特征集；

根据所述突发关键事件前特征集和所述突发关键事件时特征集对所述当前跟踪目标特征量进行分类决策；

当所述当前跟踪目标特征量的分类决策结果为属于所述突发关键事件时特征集时，判决所述跟踪目标发生所述突发关键事件；

将所述当前目标类型、当前气象条件和当前观测状态、当前跟踪目标特征量和所述当前跟踪目标图像的时间标志添加至所述跟踪目标特征库，对所述跟踪目标特征库进行更新；

在预设的模型库中搜索与所述当前跟踪目标图像相匹配的分离图像训练样本，所述分离图像训练样本包括所述跟踪目标的各个部件的可见光分离图像训练样本和红外分离图像训练样本；

根据与所述当前跟踪目标图像相匹配的分离图像训练样本识别所述突发事件的发生节点。

2.根据权利要求1所述的跟踪目标突发关键事件自动判决方法，其特征在于，提取所述当前跟踪目标图像的当前跟踪目标特征量的过程包括：

利用形态学滤波法去除所述当前跟踪目标图像的背景噪声，并基于连通性分析提取去除背景噪声后的当前跟踪目标图像的当前跟踪目标特征量。

3.根据权利要求1所述的跟踪目标突发关键事件自动判决方法，其特征在于，

所述当前跟踪目标图像包括所述跟踪目标当前的可见光图像和所述跟踪目标当前的红外图像，所述红外图像包括中波红外图像和长波红外图像。

4.一种跟踪目标突发关键事件自动判决系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于从地面光学测量系统获取跟踪目标的当前跟踪目标图像；

特征提取模块，用于提取所述当前跟踪目标图像的当前跟踪目标特征量；

特征集获取模块，用于根据所述跟踪目标的当前目标类型、当前气象条件和当前观测状态获取跟踪目标特征库中突发关键事件对应的突发关键事件前特征集和突发关键事件时特征集；

分类决策模块，用于根据所述突发关键事件前特征集和所述突发关键事件时特征集对所述当前跟踪目标特征量进行分类决策；

判决模块，用于当所述当前跟踪目标特征量的分类决策结果为属于所述突发关键事件时特征集时，判决所述跟踪目标发生所述突发关键事件；

更新模块，用于将所述当前目标类型、当前气象条件和当前观测状态、当前跟踪目标特征量和所述当前跟踪目标图像的时间标志添加至所述跟踪目标特征库，对所述跟踪目标特征库进行更新；

识别模块，用于在预设的模型库中搜索与所述当前跟踪目标图像相匹配的分离图像训练样本，所述分离图像训练样本包括所述跟踪目标的各个部件的可见光分离图像训练样本和红外分离图像训练样本，并根据与所述当前跟踪目标图像相匹配的分离图像训练样本识别所述突发事件的发生节点。

5.根据权利要求4所述的跟踪目标突发关键事件自动判决系统，其特征在于，

所述特征提取模块利用形态学滤波法去除所述当前跟踪目标图像的背景噪声，并基于连通性分析提取去除背景噪声后的当前跟踪目标图像的当前跟踪目标特征量。

6.根据权利要求4所述的跟踪目标突发关键事件自动判决系统，其特征在于，

所述当前跟踪目标图像包括所述跟踪目标当前的可见光图像和所述跟踪目标当前的红外图像，所述红外图像包括中波红外图像和长波红外图像。