[发明专利]一种基于机载光子雷达的远距离舰船类型识别方法

说明书

本发明提出一种基于机载光子计数雷达的远距离舰船类型识别方法，所述方法包括：接收机载光子计数雷达探测海上目标的目标原始信息，对目标原始信息执行预处理，所述的预处理包括：点云去噪、海面点云拟合和点云聚类；针对经过预处理的目标信号，提取舰船特征，所述的舰船特征包括：舰船维度特征、舰船的几何特征、甲板形状特征和法向量直方图；所述的舰船维度特征包括舰船的长度，宽度和高度；所述舰船的几何特征是指甲板上建筑物的空间分布特征，所述的甲板形状特征指船头夹角；将提取的舰船特征输入分类器执行舰船识别；输出舰船识别结果。

技术领域

本发明属光学雷达技术领域，涉及一种基于机载光子雷达的远距离舰船类型识别方法。

背景技术

近年来，随着社会的发展，各国海上的活动日益增多，海洋安全关系着国家的安全与稳定，加强对海上舰船的实时识别对于海上救援、船只管理等领域具有重要意义。目前几乎所有的临海国家都在舰船识别领域上投入更多精力，力图开发更远、更实时的识别技术。

光子计数激光雷达是近年来发展的主动三维探测技术，是目前探测领域研究热点之一。光子计数雷达相比于常规激光雷达在探测灵敏度上提高了2-3个数量级，可以探测到远距离目标返回的光子级别微弱信号，进而生成目标三维点云模型。点云模型蕴含目标的三维特征，可以很好的描述目标的特性，而且光子计数雷达受天气影响小，探测距离远，在识别领域具有很大的优势。

舰船识别首先需要利用某种探测手段获得目标相关信息，然后从中提取特征，通过与特征库的对比实现舰船类型识别。目前常用的探测手段有光学摄像、雷达探测、激光雷达等手段，但这些技术存在受天气影响大、实时性较差、工作距离近、识别过程复杂、特征描述性不强等问题。

综上所述，通过机载光子计数雷达对舰船进行识别相比于以往的舰船识别方法具有全天候工作、实时性强、工作距离远的优点， 在识别精度上也有很大的提升。

通过对舰船识别领域的文献调研可知，目前的舰船识别技术主要有：1.针对舰船二维图像提取特征通过深度学习实现舰船识别；2.通过雷达对舰船的回波信号提取特征通过传统分类器实现舰船识别；3.通过激光雷达对目标生成三维点云模型，提取三维特征后通过传统分类器实现舰船识别。

现有技术中舰船识别技术通用的算法步骤如图1所示。

目前的识别技术都遵循上述流程。首先通过已有的探测手段对目标进行探测，获得目标原始信息，然后对目标原始信息进行预处理，去除部分无用信息或者调整目标信息的格式。对预处理后的信息提取特征，将提取的特征输入分类器，与特征库进行对比后，输出可能性最大的结果。

现有技术的缺点是：

1.依靠图像识别舰船：在实际应用中存在受不良天气影响较大的缺点，而且神经网络需要大规模数据进行训练，过程复杂耗时长。

2.依靠雷达回波信号识别舰船：从雷达回波信号中提取的特征大部分都是一维特征、二维特征，对目标描述性不强，或者需要长时间监测目标动态，实时性较差。

3.依靠激光雷达回波信号识别舰船：受限于雷达工作距离的限制，无法对2km以外远距离的舰船进行识别。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于机载光子计数雷达的远距离舰船类型识别方法，所述方法包括如下

步骤1，接收机载光子计数雷达探测海上目标的目标原始信息，

步骤2，对目标原始信息执行预处理，所述的预处理包括：点云去噪、海面点云拟合和点云聚类；

步骤3，针对经过预处理的目标信号，提取舰船特征，所述的舰船特征包括：舰船维度特征、舰船的几何特征、甲板形状特征和法向量直方图；所述的舰船维度特征包括舰船的长度，宽度和高度；所述舰船的几何特征是指甲板上建筑物的空间分布特征，所述的甲板形状特征指船头夹角；

步骤4，将提取的舰船特征输入分类器执行舰船识别；

步骤5，输出舰船识别结果。