[发明专利]一种复杂海面环境下的红外舰船目标检测识别方法在审

专利信息
申请号: 201911407089.2 申请日: 2019-12-31
公开(公告)号: CN111626290A 公开(公告)日: 2020-09-04
发明(设计)人: 秦晋;祁友杰;王佩;顾超 申请(专利权)人: 中国航天科工集团八五一一研究所
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06K9/34;G06K9/62
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 赵毅
地址: 210007 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 复杂 海面 环境 红外 舰船 目标 检测 识别 方法
【说明书】:

一种复杂海面环境下的红外舰船目标检测识别方法,包括以下步骤:步骤1:通过目标识别检测方法对采集红外图像进行小目标图像筛选,并将高速目标和船只的区域分离和预分类;步骤2:提取并建立红外图像特征集合,筛选出的有效特征集,搭建基于支持向量机的经典机器学习模型,实现目标船只识别;步骤3:建立基于卷积神经网络的深度学习模型用于红外图像中的船只识别;步骤4:将深度学习的识别结果和机器学习的分类结果进行决策级融合,实现更为精准的目标识别。

技术领域

发明涉及一种图像识别技术,特别是一种复杂海面环境下的红外舰船目标检测识别方法。

背景技术

红外视频的小目标包括舰船和飞机目标,因为其像素点少,特征较模糊的特点,大部分的工作还集中在检测定位上,从国外的方面来看从60年代开始,法国、荷兰美国等国家就陆续开始了红外检测系统的研制工作,之后随着探测器工艺水平、热成像技术和信息处理技术的迅速发展,红外检测系统的功能不断增多,性能也不断提高。近年来,由于各类精确制导武器的投入使用和电子战水平的提升,对防空反导作战提出了新的要求,地面型红外检测系统作为传统雷达防空体系的补充得到迅速发展,法国SAGEM公司研制的SIRENE系统,是一种模块式监视和跟踪系统,为支持中距离、短距离及超短距离防空武器系统而设计的;类似的地面搜索系统还有俄罗斯的“凤凰”新型远程红外搜索防空系统。现代战争要求红外搜索探测系统具备如穿透云层、在杂波环境下正常工作和探测弱小目标等能力,以实现全天候、远距离探测和目标识别,因此对红外探测器提出了更高的要求。美国将长波和多光谱大面积凝视焦平面红外探测器阵列和相关的制冷技术列入了弹道导弹防御技术计划。相对于国外,我国在红外检测系统的研制起步较晚,但已经受到各方面足够的重视,已经有多家单位在进行红外检测系统的研究,并且已经取得了一定成就。

相应地,在红外弱小目标识别的研究,国内外研究都很少见。从前面的研究现状分析中,我们可以看出在普通光学图像和正常尺度红外目标识别中,不论是经典的特征+分类器模式还是深度学习框架,国内外的科研工作者们都进行了很多很好的工作。但是红外弱小目标的识别暂时处于空缺状态。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于红外图像检测识别船只方法。

实现本发明目的的技术方案为:一种复杂海面环境下的红外舰船目标检测识别方法,包括以下步骤:

步骤1:通过目标识别检测方法对采集红外图像进行小目标图像筛选,并将高速目标和船只的区域分离和预分类;

步骤2:提取并建立红外图像特征集合,筛选出的有效特征集,搭建基于支持向量机的经典机器学习模型,实现目标船只识别;

步骤3:建立基于卷积神经网络的深度学习模型用于红外图像中的船只识别;

步骤4:将深度学习的识别结果和机器学习的分类结果进行决策级融合,实现更为精准的目标识别。

进一步地,步骤1具体包括:

步骤1.1,利用高斯分布、瑞利分布、指数分布和Weibull分布模型对采集的红外图像进行了背景杂波拟合构建背景杂波分布模型,去除背景图片中的背景杂波;

步骤1.2,将低速目标作为静止目标,通过抑制背景噪声、提升局部对比度的算法、阈值的自适应选取和形态学图像处理获取静止目标;

步骤1.3,更新背景杂波分布模型,通过帧差类方法检测高速目标在一定时间内的位移以识别高速目标。

进一步地,步骤1.3中更新背景杂波分布模型具体包括:

步骤1.3.1,建立一像素级背景模型M(XK)={S1(XK),S2(XK),L,SN(XK)}

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