[发明专利]一种变分辨率目标探测与识别一体化的方法与系统

摘要

本发明公开的一种变分辨率目标探测与识别一体化的方法与系统，涉及探测与识别一体化的方法与系统，属于光学成像技术领域。本发明的方法包括如下步骤：根据变分辨率探测与识别一体化系统的当前状态设置CMOS相机的图像传感器分辨率模式；对采集的图像进行预处理，提高图像质量；根据系统的当前状态，对得到的图像进行目标探测或目标识别算法处理分别实现目标探测或识别；根据系统当前状态和得到的目标探测或目标识别结果，设置系统状态，直至实现一体化目标探测与识别。本发明还公开变分辨率探测与识别一体化的系统包括主控制模块、图像接口、CMOS相机、镜头。本发明要解决的技术问题是实现目标探测与识别一体化，具有精度高、体积小、鲁棒性强等优点。

主权项

1.一种变分辨率目标探测与识别一体化的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：根据变分辨率探测与识别一体化系统的当前状态设置CMOS相机(3)的图像传感器分辨率模式；根据变分辨率探测与识别一体化的系统(以下简称系统)当前状态，设置CMOS相机(3)的图像传感器分辨率模式；若系统处于目标探测状态，则设为低分辨率模式，所述的低分辨率模式通过合并相邻像素的方法实现；如系统处于目标识别状态，则设为高分辨率模式；步骤二：对采集的图像进行预处理，以去除噪声，提高图像质量；步骤三：根据系统的当前状态，对步骤二得到的图像进行目标探测或目标识别算法处理分别实现目标探测或识别；若系统的当前状态为目标探测，则运行目标探测算法，实现目标探测；目标探测算法首先采用基于图论的视觉显著性模型(Graph‑Based Visual Saliency,GBVS)实现图像的显著性分析，得到显著图，并利用区域生长法进行显著性区域分割，得到感兴趣区域；然后以感兴趣区域和目标模板图像的灰度直方图作为图像特征，计算归一化相关系数，其计算公式为：其中：α和β分别为感兴趣区域和模板的特征向量，和分别为向量α和β的均值；由于灰度直方图特征对光照变化敏感，因此为提高系统对光照变化的鲁棒性，先利用相关匹配算法对两个向量进行配准，得到两个向量的最佳匹配位置，并根据该位置进行向量对准，再计算两个特征向量的归一化相关系数γ(α,β)；所得的归一化相关系数γ(α,β)用于判断是否存在疑似目标，即完成目标探测；若系统的当前状态为目标识别，则运行目标识别算法，实现目标识别；目标识别算法首先提取输入图像的显著性区域分割，得到新的感兴趣区域；然后利用稀疏编码算法，对感兴趣区域进行稀疏编码，所得向量即为相应图像的特征向量；然后将特征向量输入到线下训练好的支持向量机，所得结果用于判断是否发现真实目标，即完成目标识别；步骤四：根据系统当前状态和步骤三得到的目标探测或目标识别结果，设置系统状态，直至基于变分辨率实现一体化目标探测与识别；当系统处于目标探测状态时，如果步骤三的目标探测算法发现疑似目标，则系统进入目标识别状态，返回步骤一；若未发现疑似目标，则系统继续保持目标探测状态，返回步骤一；当系统处于目标识别状态时，若经过步骤三未发现真实目标，则系统进入目标探测状态，返回步骤一；如果发现真实目标，则系统进入目标跟踪任务，即基于变分辨率实现一体化目标探测与识别。