[发明专利]一种基于涨落分析的极暗弱运动目标关联检测方法在审
申请号: | 202010564687.7 | 申请日: | 2020-06-19 |
公开(公告)号: | CN111784738A | 公开(公告)日: | 2020-10-16 |
发明(设计)人: | 郑伟;杨震;彭晓东;牛文龙;邓昊 | 申请(专利权)人: | 中国科学院国家空间科学中心 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06T7/49;G06K9/62 |
代理公司: | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人: | 杨青;刘振 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 涨落 分析 暗弱 运动 目标 关联 检测 方法 | ||
1.一种基于涨落分析的极暗弱运动目标关联检测方法,所述方法包括:
步骤1)对高帧频图像序列在时序上做归一化预处理,得到图像上每个像元的时序信号;
步骤2)根据帧频以及信号驻留时间,将每个像元的时序信号划分为多个等长的时间窗口,在相邻两个时间窗口上提取第一次关联特征;
步骤3)基于第一次关联特征,重新进行时间窗口划分,设置能量参数和速度参数,在相邻两个时间窗口上提取第二次关联特征;
步骤4)基于每个像元的时序信号的第二次关联特征,寻找第二关联特征变化异常的位置,作为空间轨迹判别的依据;
步骤5)根据目标速度和跨越像元的距离,划出一定大小空间窗口,若空间窗口内检测出的目标存在,则判断为目标轨迹,否则,转入步骤3)。
2.根据权利要求1所述的基于涨落分析的极暗弱运动目标关联检测方法,其特征在于,所述根据帧频以及信号驻留时间,将每一个像元的时序信号划分为多个等长的时间窗口,在每两个相邻时间窗口上提取第一次关联特征;具体包括:
将一个整个向量长度为T的时序信号划分为N个窗口;
计算第n个窗口和第n+1个窗口的第一关联特征Δ1(xn-xτn):
其中,n表示窗口的序号,1≤n≤N-1,k表示一个窗口内的采样点,T=N*k;xni表示第n个窗口的第i个采样点,xτni表示第n+1窗口的第i个采样点,η为相机固定参数,和像元的响应率曲线有关,e1是第一次提取关联特征的能量参数,和目标能量大小相关;σ1是第一次提取关联特征的速度参数,和目标速度和像元大小相关。
3.根据权利要求2所述的基于涨落分析的极暗弱运动目标关联检测方法,其特征在于,所述基于第一次关联特征,重新进行时间窗口划分,设置能量参数和速度参数,在相邻两个时间窗口上提取第二次关联特征;具体包括:
基于第一次关联特征,对时序信号重新进行时间窗口划分,m表示窗口的序号,1≤m≤N-2;s表示一个窗口内的采样点;
则第m个窗口和第m+1个窗口的第二次关联特征为
其中,表示为第一次提取特征后的向量中第m个窗口的第j个采样点,表示相邻的第m+1个窗口的第j个采样点,η为相机固定参数,和像元的响应率曲线有关,e2是第二次提取关联特征的能量参数,和目标能量大小相关;σ2是第二次提取关联特征的速度参数,和目标速度和像元大小相关。
4.根据权利要求3所述的基于涨落分析的极暗弱运动目标关联检测方法,其特征在于,所述空间窗口的大小为:3×3或9×9。
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