[发明专利]基于空间编码的目标智能感知及识别系统及方法有效

专利信息
申请号: 202110008122.5 申请日: 2021-01-05
公开(公告)号: CN112750174B 公开(公告)日: 2023-09-22
发明(设计)人: 陈硕;王东升;张冯頔 申请(专利权)人: 东北大学
主分类号: G06T9/00 分类号: G06T9/00;G06N3/0464;G06N3/088;G06N3/09
代理公司: 大连理工大学专利中心 21200 代理人: 陈玲玉
地址: 110819 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 基于 空间 编码 目标 智能 感知 识别 系统 方法
【权利要求书】:

1.基于空间编码的目标智能感知及识别系统,其特征在于,包括编码模块和成像模块;其中,编码模块是将目标识别模型编码为空间中每个像素单元所对应的权重值,并将各像素单元的权重值输入至成像模块中的空间光调制器;成像模块包括成像透镜(2)、空间光调制器(3)、汇聚透镜组(4)、单通道光电探测器(5)、数据采集卡(6)和计算机(7);目标物体(1)经成像透镜(2)后成像于空间光调制器(3)上,基于编码模块中获得的线性模型,即空间中各像素单元的权重值,控制空间光调制器(3)上各像素单元处于“开”状态的时间,实现对光信号的空间编码,经空间编码的光信号由汇聚透镜组(4)汇聚后,由单通道光电探测器(5)采集,并通过数据采集卡(6)将单通道测量值传输至计算机(7),并基于该单通道测量值对目标进行识别,或基于多个不同空间的单通道测量值获得经空间编码后的图像;

所述系统用于实现下述方法,具体步骤如下:

步骤一、获取空间编码所需的权重值;用于空间编码的目标识别模型为线性模型,且该线性模型通过无监督特征提取或有监督学习的方式获得;其中,无监督特征提取方式为直接将纹理、形状、空间特征的提取过程编码为线性模型,即空间中各像素单元的权重值;有监督学习方式通过训练数据集,即利用已知识别结果的图像建立线性模型,获得空间中各像素单元的权重值;

步骤二、控制空间光调制器进行空间编码;根据步骤一中所获得的空间中各像素单元的权重值,控制空间光调制器上对应的微镜单元处于“开”状态的时间,实现对光信号的空间编码,经空间编码的光信号由汇聚透镜组汇聚后,由单通道光电探测器采集,并通过数据采集卡将单通道测量值传输至计算机;

步骤三、获取识别结果或经空间编码后的图像;若获取识别结果,则直接根据步骤二所获得的单通道测量值对目标进行识别;若获取经空间编码后的图像,则重复步骤一和步骤二对目标的不同位置进行局部空间编码并获取不同空间位置的单通道测量值,直至遍历整个空间,获得目标经空间编码后的图像,即获得等效于经图像后处理后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于空间编码的目标智能感知及识别系统,其特征在于,所述编码模块中用于空间编码的目标识别模型为线性模型,所述线性模型通过无监督特征提取或有监督学习的方式获得。

3.根据权利要求2所述的基于空间编码的目标智能感知及识别系统,其特征在于,其中,无监督特征提取方式为直接将纹理、形状、空间特征的提取过程编码为线性模型,即空间中各像素单元的权重值;所述有监督学习方式为通过训练数据集,利用已知识别结果的图像建立线性模型,获得空间中各像素单元的权重值。

4.根据权利要求1所述的基于空间编码的目标智能感知及识别系统,其特征在于,利用线性模型对目标进行局部空间编码,并通过单通道光电探测器两次以上曝光,采集两组以上不同空间位置的单通道测量值,进而获得目标经空间编码后的图像,即获得等效于经图像后处理后的图像。

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