[发明专利]低空目标的识别方法、装置、存储介质及电子设备有效
申请号: | 201910611810.3 | 申请日: | 2019-07-08 |
公开(公告)号: | CN110414375B | 公开(公告)日: | 2020-07-17 |
发明(设计)人: | 关超;孙晓锋;冯文龙;朱言成 | 申请(专利权)人: | 北京国卫星通科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 北京慧智兴达知识产权代理有限公司 11615 | 代理人: | 李丽颖;李田 |
地址: | 100070 北京市丰台区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 低空 目标 识别 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种低空目标的识别方法,其特征在于,所述方法包括:
对预设区域进行可疑目标的探测;
当探测到可疑目标时,对所述可疑目标进行探测跟踪,以获取所述可疑目标在探测跟踪过程中的视频信息,所述视频信息包括可见光视频信息和红外视频信息;
根据所述视频信息提取所述可疑目标的行为特征;
采用预设的深度学习分类模型对所述行为特征对应的特征参数进行识别分类,根据识别分类结果识别所述可疑目标是否为无人机,若所述可疑目标的识别结果为无人机时,根据所述视频信息获取所述可疑目标的声音特征;根据所述可疑目标的声音特征与预设的声音库中对应的无人机的声音特征是否一致,若一致,则确认所述可疑目标为无人机;
在根据视频信息提取可疑目标的行为特征之前,包括:通过视频稳像算法对视频信息进行处理,补偿光电识别子系统运动,通过低秩矩阵恢复算法从运动补偿后的视频图像中检测运动候选目标区域,去除运动候选目标区域中细小的噪声点;
所述根据所述视频信息提取所述可疑目标的行为特征,包括:基于预设的神经网络模型解析所述视频信息中的各个图像帧对于当前视频信息的行为识别的重要性,根据各个图像帧对于当前视频信息的行为识别的重要性匹配各个图像帧在预设的行为识别模型中的权重;基于权重调整后的行为识别模型提取所述可疑目标的行为特征;
在所述根据识别分类结果识别所述可疑目标是否为无人机之后,所述方法还包括:若所述可疑目标的识别结果为地面车辆时,根据所述视频信息预测所述可疑目标的行驶轨迹;获取所述预设区域的城市建设信息,根据所述城市建设信息解析所述预设区域中各个道路的路径配置;判断所述预设区域的各个道路中是否存在路径配置与所述可疑目标的行驶轨迹一致的道路,若一致,则确认所述可疑目标为地面车辆。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述可疑目标的识别结果的不同,采用不同的颜色对所述可疑目标进行标识。
3.一种低空目标的识别装置,其特征在于,所述装置包括:
探测模块,用于对预设区域进行可疑目标的探测;
获取模块,用于当探测到可疑目标时,对所述可疑目标进行探测跟踪,以获取所述可疑目标在探测跟踪过程中的视频信息,所述视频信息包括可见光视频信息和红外视频信息;
提取模块,用于根据所述视频信息提取所述可疑目标的行为特征,在根据视频信息提取可疑目标的行为特征之前,还用于通过视频稳像算法对视频信息进行处理,补偿光电识别子系统运动,通过低秩矩阵恢复算法从运动补偿后的视频图像中检测运动候选目标区域,去除运动候选目标区域中细小的噪声点;
识别模块,用于采用预设的深度学习分类模型对所述行为特征对应的特征参数进行识别分类,根据识别分类结果识别所述可疑目标是否为无人机;若所述可疑目标的识别结果为无人机时,根据所述视频信息获取所述可疑目标的声音特征;根据所述可疑目标的声音特征与预设的声音库中对应的无人机的声音特征是否一致,若一致,则确认所述可疑目标为无人机;
所述提取模块,包括:
配置单元,用于基于预设的神经网络模型解析所述视频信息中的各个图像帧对于当前视频信息的行为识别的重要性,根据各个图像帧对于当前视频信息的行为识别的重要性匹配各个图像帧在预设的行为识别模型中的权重;
提取单元,用于基于权重调整后的行为识别模型提取所述可疑目标的行为特征;
所述装置还包括:
预测模块,用于在所述根据识别分类结果识别所述可疑目标是否为无人机之后,若所述可疑目标的识别结果为地面车辆时,根据所述视频信息预测所述可疑目标的行驶轨迹;
解析模块,用于获取所述预设区域的城市建设信息,根据所述城市建设信息解析所述预设区域中各个道路的路径配置;
校验模块,用于判断所述预设区域的各个道路中是否存在路径配置与所述可疑目标的行驶轨迹一致的道路,若一致,则确认所述可疑目标为地面车辆。
4.根据权利要求3所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
标识模块,用于根据所述可疑目标的识别结果的不同,采用不同的颜色对所述可疑目标进行标识。
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