[发明专利]一种溯源仿真模型关键影响因素的方法和装置

说明书

本发明提供了一种溯源仿真模型关键影响因素的方法和装置，该方法包括：基于待识别区域所包括的原始参数数据，生成至少两个参数矩阵；原始参数数据中包括至少两个影响因素；利用预先构建的仿真模型，针对至少两个参数矩阵得到待识别区域的至少两个仿真图像；针对至少两个仿真图像中每一个仿真图像分别进行特征计算，得到每一个仿真图像的特征评价结果；识别至少两个仿真图像中每一个仿真图像是否包括指定目标，得到每一个仿真图像的识别结果；根据至少两个参数矩阵、每一个仿真图像的特征评价结果和每一个仿真图像的识别结果，从至少两个影响因素中确定出关键影响因素。本方案能够快速准确地确定出影响仿真模型的关键影响因素。

技术领域

本发明实施例涉及光学图像仿真技术领域，特别涉及一种溯源仿真模型关键影响因素的方法和装置。

背景技术

目前，利用仿真模型仿真红外图像可以生成各种复杂环境和干扰下目标的红外图像。与外场试验方法相比，红外成像仿真不仅能够节约大量试验费用，还能生成各种地理及自然条件下外场试验难以获取的热红外图像，为国防和军事装备的使用和改进奠定了基础，同时还可为探测、定位、分类、识别、跟踪等提供基础数据，可应用于航空航天、航海、农业、地质和气象等领域。

然而，现有很多仿真模型强调关键特征的准确性，并不能确定各输入参数的变化对仿真红外图像的影响强弱，从而缺乏对纹理、目标形状和边缘流畅度等细节特征的描述，导致仿真红外图像与实测红外图像之间存在较大差异，而且实测红外数据包含的信息量更大，因此将仿真红外图像作为训练样本进行目标识别模型的训练时，易使该识别模型学习到伪特征，导致识别准确率下降。因此，急需提供一种溯源仿真模型关键影响因素的方法，以确定现有仿真模型的关键影响因素，从而通过对该关键影响因素进行调节实现对该仿真模型的优化。

发明内容

本发明实施例提供了一种溯源仿真模型关键影响因素的方法和装置，能够快速准确地确定出影响仿真模型的关键影响因素。

第一方面，本发明实施例提供了一种溯源仿真模型关键影响因素的方法，包括：

基于待识别区域所包括的原始参数数据，生成至少两个参数矩阵；其中，所述原始参数数据中包括至少两个影响因素，每一个影响因素具有对应的参数范围，且任意两个参数矩阵之间至少存在一个不同参数；

利用预先构建的仿真模型，针对所述至少两个参数矩阵得到所述待识别区域的至少两个仿真图像；所述至少两个仿真图像与所述至少两个参数矩阵一一对应；

针对所述至少两个仿真图像中每一个仿真图像分别进行特征计算，得到每一个仿真图像的特征评价结果；

识别所述至少两个仿真图像中每一个仿真图像是否包括指定目标，得到每一个仿真图像的识别结果；

根据所述至少两个参数矩阵、每一个仿真图像的特征评价结果和每一个仿真图像的识别结果，从所述至少两个影响因素中确定出关键影响因素。

可选地，所述根据所述至少两个参数矩阵、每一个仿真图像的特征评价结果和每一个仿真图像的识别结果，从所述至少两个影响因素中确定出关键影响因素，包括：

将所述至少两个参数矩阵划分成若干个矩阵组；其中，每一个矩阵组中包括的各参数矩阵对应相同影响因素的不同参数；

针对每一个矩阵组，确定该矩阵组中包括的各参数矩阵的特征评价结果和识别结果，计算该矩阵组中各特征评价结果之间的离散度和各识别结果对应的识别率，根据所述离散度和所述识别率确定是否将该矩阵组对应的影响因素确定为所述关键影响因素。

可选地，根据所述离散度和所述识别率确定是否将该矩阵组对应的影响因素确定为所述关键影响因素，包括：

当所述离散度大于预设离散度阈值且所述识别率小于预设识别率阈值时，确定该离散度对应的该矩阵组的影响因素为关键影响因素。