[发明专利]基于ATSM模型的高分影像飞机类型识别方法

权利要求书

1.基于ATSM模型的高分影像飞机类型识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)对高分遥感影像进行预处理；

2)对预处理后的高分遥感影像进行自动分类处理，确定机场区域位置；

3)对机场区域位置内的待识别飞机的参数进行测量，所述参数包括飞机ATSM模型参数，所述ATSM模型参数由若干个描述飞机上表面基本形状和尺度特征的参数构成；

4)将得到的待识别飞机的ATSM模型参数与ATSM模型样本库中的样本参数进行逐一相似度计算，对相似度结果进行处理得到飞机类型识别结果；

所述步骤4中具体包括如下步骤：

41)计算待识别飞机ATSM模型每个参数值F_j与每个样本S_i，i∈(1,k)对应参数值S_ij的偏差值r_ij；

其中，i∈(1,k)，j∈(1,n)，

k代表样本个数，n代表参数个数；

42)计算k组偏差值中，每一组的最大偏差值R_i，R_i所对应的参数值即为待识别飞机与第i个样本差异最大的参数；R_i中的最小值R_min所对应的样本即为与待识别飞机参数偏差最小的样本；

其中，i∈(1,k)，j∈(1,n)；

43)预设的阈值T，T∈[0,1]，取差异值最小值R_min，R_min对应样本个数为m，m∈(1,k)，根据如下条件进行判断：

(a)若R_min＝T，且m＝1；则R_min所对应样本型号，即为待识别飞机的型号，且置信度不低于α，α＝1-T；

(b)若R_min＝T，且m1，则计算m个对应样本的偏差值均值均值最小值所对应的样本型号，即为待识别飞机的型号，且置信度不低于α，α＝1-T；

其中，i∈(1,m)，j∈(1,n)；

(c)若R_minT，则表明ATSM模型样本库中还没有该型号的飞机。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1中的预处理包括对高分遥感影像进行融合和几何精校正处理，并根据遥感影像的具体位置进行投影转换。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述ATSM模型参数包括：机长L_a、翼展长L_w、机翼梢弦长度L_wr、机翼根弦长度L_we、机翼前夹角∠α、机翼后夹角∠β、机翼面积S_aw、飞机上表面面积S_at和飞机最大外接矩形面积S_ar。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述ATSM模型样本库的构建方法为：收集不同型号飞机的公开信息计算ATSM模型参数，或者通过已知型号飞机的高分遥感影像对ATSM模型参数进行量算。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤1中采用PanSharpening融合法进行影像融合处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在步骤2中，采用最大似然法进行自动分类确定机场区域位置。

7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。