[发明专利]少样本条件下基于三维特效仿真的火箭残骸高空检测方法在审
申请号: | 202011567899.7 | 申请日: | 2020-12-25 |
公开(公告)号: | CN112859907A | 公开(公告)日: | 2021-05-28 |
发明(设计)人: | 兰子柠;张华君;张紫龙;周子鸣;李磊;张达;李康伟;黄晓龙 | 申请(专利权)人: | 湖北航天飞行器研究所 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10 |
代理公司: | 武汉智汇为专利代理事务所(普通合伙) 42235 | 代理人: | 李恭渝 |
地址: | 430040 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 样本 条件下 基于 三维 特效 仿真 火箭 残骸 高空 检测 方法 | ||
1.少样本条件下基于三维特效仿真的火箭残骸高空检测方法,其特征在于包括如下步骤:
S1、基于三维特效仿真进行数据增强,具体方法是基于开源的虚幻引擎Unreal Engine建立一套火箭残骸三维场景模拟图像生成软件,该软件使用“全三维合成”和“三维模型+实景合成”两种方式生成不同背景、不同高空视角下的火箭残骸图片;Unreal Engine是一款流行的游戏开发引擎,在其上进行二次开发可以制作出逼真的三维场景;
S2、构成火箭残骸目标检测数据集,对所述残骸图片进行标注,用标注工具LabelImage在每帧图片上标注火箭残骸的区域及类别,每帧图片都有一个对应的标注文件,所有图片和标注文件构成了火箭残骸目标检测数据集;
S3、生成残骸检测模型,对所述火箭残骸目标检测数据集选用最新的One-Stage端到端目标检测算法YOLOv5进行训练,生成残骸检测模型;
S4、压缩裁剪残骸检测模型,对所述残骸检测模型进行压缩裁剪得到轻量化的精简模型,植入到资源受限的无人机载芯片上;
S5、使用无人机作为飞行平台,在飞行过程中实时检测地面环境中是否存在火箭残骸并在机载CPU或在地面端解算残骸具体位置。
2.根据权利要求1所述的火箭残骸高空检测方法,其特征在于所述步骤S1中的火箭残骸三维场景模拟图像生成软件,该软件使用“全三维合成”方式生成不同背景、不同高空视角下的火箭残骸图片的具体方法步骤实现过程分为三个阶段:三维建模、UE优化、视角转换。
3.根据权利要求1所述的火箭残骸高空检测方法,其特征在于所述步骤S1中的火箭残骸三维场景模拟图像生成软件,该软件使用“三维模型+实景合成”方式生成不同背景、不同高空视角下的火箭残骸图片的具体方法步骤三个阶段:三维建模、引入实景图片UE优化、真实的无人机视角转换。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的火箭残骸高空检测方法,其特征在于所述步骤S4对所述残骸检测模型进行压缩裁剪的具体方法是对训练好的残骸检测模型进行逐层剪枝,检测模型的每一层中有都大量的卷积核,通过计算权重绝对值的和来衡量卷积核的相对重要性,与该层中其他卷积核相比,权重绝对值和越小表示该卷积核越不重要,设定一个阈值,小于该阈值的卷积核可视为冗余参数;或者根据卷积神经元激活值来修剪冗余神经元,每个卷积核在卷积计算后都会进入激活层,激活值越小表示该神经元对模型的影响越小,设定一个阈值,激活值小于阈值的卷积神经元被视为冗余。
5.少样本条件下基于三维特效仿真的火箭残骸高空检测装置,其特征在于包括无人机平台、光电吊舱、嵌入式AI自主识别芯片、CPU、导航控制模块、数据链、地面监控端,所述光电吊舱和CPU之间电连接进行数据交互,所述光电吊舱传输数据给所述嵌入式AI自主识别芯片两者之间电连接,所述嵌入式AI自主识别芯片和CPU之间电连接进行数据交互,所述导航控制模块传输数据给所述CPU两者之间电连接,
所述数据链通讯连接所述CPU和所述地面监控端;所述数据链还通讯连接所述嵌入式AI自主识别芯片和所述地面监控端;所述数据链还通讯连接所述导航控制模块和所述地面监控端;
所述无人机平台,用于搭载光电吊舱、嵌入式AI自主识别芯片、CPU、导航控制模块;
所述光电吊舱包括可见光/红外摄像头、云台、激光测距仪,用于实现采集地面视频、目标对准、激光测距;
所述嵌入式AI自主识别芯片,包括嵌入式FPGA开发板和目标检测算法模型软件,用于实时检测视频图像中的火箭残骸目标;
所述CPU用于控制云台对准目标残骸中心,并根据激光测距得到的残骸距离信息、无人机实时位置、姿态信息解算出目标残骸的具体物理坐标;
所述导航控制模块,用于控制无人机的飞行,将无人机的实时位置、姿态、高度信息传给CPU;
所述数据链,将视频图像数据与目标残骸的具体物理坐标信息下传至地面监控端;
所述地面监控端,用于监控无人机的状态,接收无人机传回的火箭残骸信息,对火箭残骸目标识别效果和准确性进行实时评估。
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