[发明专利]自动化探测驱逐目标方法及其系统有效

专利信息
申请号: 201810211282.8 申请日: 2018-03-14
公开(公告)号: CN108710126B 公开(公告)日: 2020-12-18
发明(设计)人: 林德银 申请(专利权)人: 上海鹰觉科技有限公司
主分类号: G01S13/86 分类号: G01S13/86;G01S13/89
代理公司: 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 代理人: 庄文莉
地址: 200433 上海市浦东新区中国(*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 自动化 探测 驱逐 目标 方法 及其 系统
【权利要求书】:

1.一种自动化探测驱逐目标方法,其特征在于,包括如下步骤:

目标探测步骤:获取目标探测图像;根据数据库数据和/或建模参数,对目标探测图像进行图像处理;

目标捕捉步骤:获取目标捕捉图像,根据目标捕捉图像捕捉目标地理坐标,并根据目标地理坐标对目标进行驱逐;

信息融合步骤:将目标探测图像与目标捕捉图像融合,确定目标位置;

还包括如下步骤:

天气干扰步骤:安装气象仪,或者通过互联网的天气信息,对整体系统进行控制;

若当天天气为雨雪雾天,则目标捕捉图像作为参考信息;

信息综合处理步骤:当确认目标位置时,自动触发驱鸟设备;驱鸟设备跟整体系统有连接,通过上述整体系统,调动驱鸟设备进行驱鸟操作;

目标数据积累步骤:根据目标探测图像、目标捕捉图像,对目标识别信息进行统计,并储存至数据库中;

其中,所述目标识别信息包括目标种类信息、目标活动地点信息、目标飞行高度信息、目标活动时间信息、目标行为信息以及目标数量信息中的任一种或任多种信息;

所述目标探测步骤包括:

数据积累步骤:连续收集预设时间内的雷达信号数据,并获取雷达信号数据规律作为所述数据库数据;其中,所述雷达信号数据包括多个雷达信号;

逐像素建模步骤:根据雷达信号的像素,建立第一模型,并获取第一模型的平均值和标准差作为建模参数;对于相邻两个像素,将雷达信号的相邻两个像素归一化后,建立第二模型;根据第二模型,获取第二模型的平均值和标准差作为建模参数;

实时检测步骤:根据建模参数,在已获取的目标探测图像中提取前景像素;

相邻像素分析步骤:根据前景像素,确定背景像素,即图像处理;

所述目标捕捉步骤包括可见光目标捕捉步骤、红外目标捕捉步骤以及远目标捕捉步骤;

所述可见光目标捕捉步骤:通过可见光相机,获取目标捕捉图像;

所述红外目标捕捉步骤:通过红外相机,获取目标捕捉图像;

所述远目标捕捉步骤:通过可变焦相机,获取目标捕捉图像;随时对可疑目标进行放大观测,自动转动云台,对准飞鸟;

所述可见光目标捕捉步骤包括如下子步骤:

布控设置步骤:在预设区域安装可见光相机,形成布控;

背景建模步骤:对可见光相机进行背景建模、实时背景更新,来获取实时图像;

前景像素获取步骤:根据当前实时图像,提取前景像素点;

形态学操作步骤:对前景像素点进行形态学操作,滤噪,修补漏洞;

连通域处理步骤:对实时图像中的前景连通域进行扫描,来对前景连通域进行目标跟踪;

确定目标位置步骤:记录目标所在方位角;根据目标的方位角、可见光相机坐标信息,获取目标地理坐标;

控制执行步骤:根据目标地理坐标,触发驱逐目标装置进行目标驱逐;

所述信息融合步骤包括如下子步骤:

目标定位步骤:当检测到目标时,根据检测到的当前目标的位置所对应的全景相机的位置,来获取当前目标地理位置坐标;所述全景相机包括能够获取目标捕捉图像的可见光相机、红外相机;

飞机过滤步骤:在已获取的目标探测图像中,过滤飞机连通域,保留目标连通域作为最终目标探测图像;在已获取的目标捕捉图像中,截取图像,对飞机进行过滤,获取最终目标捕捉图像;

图像融合步骤:将已获取的最终目标探测图像、最终目标捕捉图像进行融合,得到融合图像,确定目标位置。

2.一种自动化探测驱逐目标系统,其特征在于,包括如下模块:

目标探测模块:获取目标探测图像;根据数据库数据和/或建模参数,对目标探测图像进行图像处理;

目标捕捉模块:获取目标捕捉图像,根据目标捕捉图像捕捉目标地理坐标,并根据目标地理坐标对目标进行驱逐;

信息融合模块:将目标探测图像与目标捕捉图像融合,确定目标位置;

还包括如下模块:

天气干扰模块:若当天天气为雨雪雾天,则目标捕捉图像作为参考信息;

信息综合处理模块:当确认目标位置时,自动触发驱鸟设备;

目标数据积累模块:根据目标探测图像、目标捕捉图像,对目标识别信息进行统计,并储存至数据库中;

其中,所述目标识别信息包括目标种类信息、目标活动地点信息、目标飞行高度信息、目标活动时间信息、目标行为信息以及目标数量信息中的任一种或任多种信息;

所述目标探测模块包括:

数据积累模块:连续收集预设时间内的雷达信号数据,并获取雷达信号数据规律作为所述数据库数据;其中,所述雷达信号数据包括多个雷达信号;

逐像素建模模块:根据雷达信号的像素,建立第一模型,并获取第一模型的平均值和标准差作为建模参数;对于相邻两个像素,将雷达信号的相邻两个像素归一化后,建立第二模型;根据第二模型,获取第二模型的平均值和标准差作为建模参数;

实时检测模块:根据建模参数,在已获取的目标探测图像中提取前景像素;

相邻像素分析模块:根据前景像素,确定背景像素,即图像处理;

所述目标捕捉模块包括可见光目标捕捉模块、红外目标捕捉模块以及远目标捕捉模块;

所述可见光目标捕捉模块:通过可见光相机,获取目标捕捉图像;

所述红外目标捕捉模块:通过红外相机,获取目标捕捉图像;

所述远目标捕捉模块:通过可变焦相机,获取目标捕捉图像;

所述可见光目标捕捉模块包括如下子模块:

布控设置模块:在预设区域安装可见光相机,形成布控;

背景建模模块:对可见光相机进行背景建模、实时背景更新,来获取实时图像;

前景像素获取模块:根据当前实时图像,提取前景像素点;

形态学操作模块:对前景像素点进行形态学操作,滤噪,修补漏洞;

连通域处理模块:对实时图像中的前景连通域进行扫描,来对前景连通域进行目标跟踪;

确定目标位置模块:记录目标所在方位角;根据目标的方位角、可见光相机坐标信息,获取目标地理坐标;

控制执行模块:根据目标地理坐标,触发驱逐目标装置进行目标驱逐;

所述信息融合模块包括如下子模块:

目标定位模块:当检测到目标时,根据检测到的当前目标的位置所对应的全景相机的位置,来获取当前目标地理位置坐标;所述全景相机包括能够获取目标捕捉图像的可见光相机、红外相机;

飞机过滤模块:在已获取的目标探测图像中,过滤飞机连通域,保留目标连通域作为最终目标探测图像;在已获取的目标捕捉图像中,截取图像,对飞机进行过滤,获取最终目标捕捉图像;

图像融合模块:将已获取的最终目标探测图像、最终目标捕捉图像进行融合,得到融合图像,确定目标位置。

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