[发明专利]电磁图像的层次化知识模型构建方法及目标识别方法在审
申请号: | 202010842242.0 | 申请日: | 2020-08-20 |
公开(公告)号: | CN111950646A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
发明(设计)人: | 党训旺;闫华;殷红成 | 申请(专利权)人: | 北京环境特性研究所 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人: | 张莉瑜 |
地址: | 100854*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电磁 图像 层次 知识 模型 构建 方法 目标 识别 | ||
1.一种电磁图像的层次化知识模型构建方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、针对电磁图像的部件-目标-环境中的结构知识,使用句法语义知识模型将不同层次的电磁散射参数化模型用树状图表示,得到与或树;
S2、针对电磁图像的部件-目标-环境电磁散射过程中的上下文知识,使用随机句法知识模型进行表示,将目标与环境的相互作用关系量化融入到所述与或树,形成与或图;
S3、在所述与或图的拓扑关系基础上,使用知识模型参数学习方法得到知识模型的参数,完成部件-目标-环境层次化知识模型的构建。
2.根据权利要求1所述的层次化知识模型构建方法,其特征在于:
所述步骤S1中,所述与或树以电磁图像的场景作为起始的根节点,根节点下面有分别代表目标、环境和阴影3大类别的3个子节点构成第二层,第二层的各个子节点下面分别由根据电磁散射参数化模型的标签进行细分的子节点构成第三层,其中代表单个目标的子节点与代表单个阴影的子节点对应。
3.根据权利要求2所述的层次化知识模型构建方法,其特征在于:
所述与或树的第三层中,每个代表单个目标的子节点下面还有该目标的固定部分节点和可选部分节点作为第四层,各个第四层的节点下面分别有根据电磁散射参数化模型中单个部件进行细分的子节点作为第五层,第五层的子节点为终端节点,存储各部件的电磁散射参数化模型的参数。
4.根据权利要求3所述的层次化知识模型构建方法,其特征在于:
所述步骤S2中,将目标与环境的相互作用关系量化融入到所述与或树时,相互作用关系包括目标遮挡关系与部件耦合关系。
5.根据权利要求4所述的层次化知识模型构建方法,其特征在于:
目标遮挡关系包括:第三层中,代表单个目标的子节点与对应的、代表单个阴影的子节点之间相应的遮挡关系;
部件耦合关系包括:第五层中,固定部分节点下面,各代表单个部件的子节点中任意两个子节点之间的耦合关系,以及可选部分节点下面,各代表单个部件的子节点中任意两个子节点之间的耦合关系。
6.根据权利要求1所述的层次化知识模型构建方法,其特征在于:
所述步骤S1中,使用句法语义知识模型将不同层次的电磁散射参数化模型用树状图表示时,所有目标的最基本的部件构成该知识模型对应的句法的终端节点,除终端节点之外的节点为非终端节点,句法定义为四元组G=(VN,VT,S,R),其中VN是非终端节点的有限集合,VT是终端节点的有限集合,S∈VN是根节点的起始标记,R是一个规则集合,满足R={r:α→β},α,β∈VN∪VT,r表示规则集合里的一条关联关系。
7.根据权利要求6所述的层次化知识模型构建方法,其特征在于:
所述步骤S3中,使用知识模型参数学习方法得到知识模型的参数时,由最大似然估计指导学习并遵循最大熵学习机制进行学习。
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