从空间和光谱对象模型进行识别的方法技术

一种引用被成像对象的方法其中还包括得到图像(410)系列，观测图像(420)系列的每个中的对象的关键特性，将所观测的关键特性与对象(442)关联；以及基于所关联的关键特性(444)向对象指配唯一识别符。图像系列包括光谱(203)和空间图像(209)。关键特性中的一些处于光谱图像中，并且关键特性中的一些处于空间图像中。

【技术实现步骤摘要】
从空间和光谱对象模型进行识别的方法
技术介绍
高光谱照相装置能够以视频帧速率来捕获高光谱图像帧或者数据立方体。这些照相装置获取高空间和光谱分辨率图像。结合与计算机视觉和光谱分析相关的技术，高光谱照相装置的操作者参加与被成像对象的检测、跟踪和识别相关的监控应用。
技术实现思路
本专利技术的一个方面涉及一种引用被成像对象的方法。该方法包括：得到图像系列，其中图像中的至少一些是光谱的，并且图像中的一些是空间的；观测图像系列的每个中的对象的关键特性，其中关键特性中的一些处于光谱图像中，并且关键特性中的一些处于空间图像中；将所观测的关键特性与对象关联；以及基于所关联的关键特性向对象指配唯一识别符。本专利技术的另一方面涉及一种用于引用被成像对象的系统。该系统包括：至少一个成像装置，配置成记录对象的光谱和空间图像系列；处理器，配置成处理光谱和空间图像；以及处理器中的软件。软件包括指令以：观测图像系列的每个中的对象的关键特性，其中关键特性中的一些处于光谱图像中，并且关键特性中的一些处于空间图像中；将所观测的关键特性与对象关联；以及基于所关联的关键特性向对象指配唯一识别符。提供一种引用被成像对象的方法，其包括：得到所述对象的图像系列，其中所述图像中的至少一些是光谱的，并且所述图像中的一些是空间的，观测所述图像系列的每个中的所述对象的关键特性，其中所述关键特性中的一些处于所述光谱图像中，并且所述关键特性中的一些处于所述空间图像中，将所观测的关键特性与所述对象关联，以及基于所关联的关键特性向所述对象指配唯一识别符。在一个实施例中，所述关键特性包括形状、大小、位置、速度、颜色、材料组成、外观、识别标签、行为和历史中的至少一个。在一个实施例中，存储所述唯一识别符供以后用作用于添加新关键特性或者检索被成像对象的已知特性的引用。在一个实施例中，所述方法还包括下列步骤：从一个以上系统得到所述对象的一个以上图像系列，并且聚合来自各系统的图像的关键特性。在一个实施例中，存储所述唯一识别符供以后用于系统之间的移交。在一个实施例中，存储所述唯一识别符，供以后用来建立跨所述对象的所观测生存期的时间相关性。提供一种引用被成像对象的系统，包括：至少一个成像装置，配置成记录对象的光谱和空间图像系列，处理器，配置成处理所述光谱和空间图像，以及所述处理器中的软件，包括指令以：观测所述图像系列的每个中的所述对象的关键特性，其中所述关键特性中的一些处于所述光谱图像中，并且所述关键特性中的一些处于所述空间图像中；将所观测的关键特性与所述对象关联；以及基于所关联的关键特性向所述对象指配唯一识别符。在一个实施例中，所述关键特性包括形状、大小、位置、速度、颜色、材料组成、外观、识别标签、行为和历史中的至少一个。在一个实施例中，存储所述唯一识别符供以后用作用于添加新关键特性或者检索被成像对象的已知特性的引用。在一个实施例中，所述系统是连接到相同第二系统的第一系统，其中所述第一和第二系统的每个相互无关地起作用，以得到所述对象的一个以上的图像系列，并且各配置成与另一个共享信息，包括所述唯一识别符，以便聚合来自各系统中的所述对象的图像的关键特性。附图说明在图中：图1示出按照本专利技术的一实施例的系统包括捕获车辆的图像的两个示范移动平台的情形。图2示出按照本专利技术的一实施例的系统包括捕获移动车辆的图像的示范平台的情形。图3是示出从例如图1中描述的系统等的系统所捕获的图像来生成空间和光谱对象模型的方法的流程图。图4示范用来生成光谱和空间对象模型的被成像车辆的空间划分。图5是示出从空间和光谱对象模型进行识别的方法的流程图。具体实施方式为了便于说明，在背景和以下描述中提出了大量具体细节，以便提供透彻地理解本文所述的技术。然而，本领域的技术人员将会清楚地知道，即使没有这些具体细节也可实施示范实施例。在其它情况下，结构和装置以简图形式示出，以便于示范实施例的描述。参照附图来描述示范实施例。这些附图示出实现本文所述的模块、方法或计算机程序产品的具体实施例的某些细节。但是，附图不应当被理解为施加附图中可存在的任何限制。方法和计算机程序产品可在任何机器可读介质上提供以用于实现其操作。实施例可使用现有计算机处理器、或者通过为这个或另一个目的所结合的专用计算机处理器、或者通过硬连线系统来实现。如上所述，本文所述的实施例可包括计算机程序产品，其中包括用于携带或具有其上存储了机器可执行指令或数据结构的机器可读介质。这类机器可读介质能够是任何可用介质，其能够由通用或专用计算机或者具有处理器的其它机器来访问。作为举例，这类机器可读介质能够包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或者其它磁存储装置、或者能够用于携带或存储采取机器可执行指令或数据结构形式的预期程序代码并且能够由通用或专用计算机或者具有处理器的其它机器来访问的其它任何介质。当信息通过网络或另一种通信连接(硬连线、无线或者硬连线或无线的组合)传递或提供给机器时，机器将连接适当地看作是机器可读介质。因此，任何这种连接都适当地称作机器可读介质。以上所述的组合也包含在机器可读介质的范围之内。机器可执行指令例如包括使通用计算机、专用计算机或者专用处理机来执行某个功能或某组功能的指令和数据。将在方法步骤的一般上下文中描述实施例，方法步骤在一个实施例中可通过程序产品来实现，程序产品包括例如采取由组网环境中的机器所执行的程序模块形式的机器可执行指令、如程序代码。一般来说，程序模块包括具有执行特定任务或者实现特定抽象数据类型的技术效果的例程、程序、对象、组件、数据结构等。机器可执行指令、关联数据结构和程序模块表示用于运行本文所公开方法的步骤的程序代码的示例。这类可执行指令或关联数据结构的特定序列表示用于实现在这类步骤中所述的功能的对应动作的示例。实施例可在使用到一个或多个远程计算机(其具有处理器)的逻辑连接的组网环境中实施。逻辑连接可包括局域网(LAN)和广域网(WAN)(其在此作为举例而不是限制来提供)。这类组网环境是办公范围或企业范围的计算机网络、内联网和因特网中常见的，并且可使用大量不同的通信协议。本领域的技术人员将会理解，这类网络计算环境通常将包含许多类型的计算机系统配置，其中包括个人计算机、手持装置、多处理器系统、基于微处理器或者可编程消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机等等。实施例还可在分布式计算环境中实施，在这些环境中，任务由通过通信网络链接(通过硬连线链路、无线链路或者通过硬连线或无线链路的组合)的本地和远程处理装置来执行。在分布式计算环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储装置中。一种用于实现示范实施例的整体或部分的示范系统可包括采取计算机形式的通用计算装置，其中包括处理单元、系统存储器以及将包括系统存储器的各种系统组件耦合到处理单元的系统总线。系统存储器可包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM)。计算机还可包括用于对磁硬盘进行读取和写入的磁硬盘驱动器、对可移动磁盘进行读取或写入的磁盘驱动器以及用于对可移动光盘、如CDROM或其它光介质进行读取或写入的光盘驱动器。驱动器及其关联的机器可读介质提供对机器可执行指令、数据结构、程序模块和用于计算机的其它数据的非易失性存储。实施例中公开本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种引用被成像对象(30)的方法，其特征在于：    得到所述对象的图像系列，其中所述图像中的至少一些是光谱的(203)，并且所述图像中的一些是空间的(209)，    观测所述图像系列的每个中的所述对象(30)的关键特性(422，424，426，428，430，432，434，436，438，440)，其中所述关键特性中的一些处于所述光谱图像中，并且所述关键特性中的一些处于所述空间图像中，    将所观测的关键特性与所述对象(30)关联，以及    基于所关联的关键特性向所述对象(30)指配唯一识别符(444)。

【技术特征摘要】
2013.10.15 US 14/0547421.一种引用被成像对象(30)的方法，其特征在于：得到所述对象的图像系列，其中所述图像中的至少一些是光谱的(203)，并且所述图像中的一些是空间的(209)，观测所述图像系列的每个中的所述对象(30)的关键特性(422，424，426，428，430，432，434，436，438，440)，其中所述关键特性中的一些处于所述光谱图像中，并且所述关键特性中的一些处于所述空间图像中，将所观测的关键特性与所述对象(30)关联，以及基于所关联的关键特性向所述对象(30)指配唯一识别符(444)；其中，分析所述对象的多维光谱反射率分布得出所述对象的所述关键特性。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述关键特性包括形状(422)、大小(424)、位置(426)、速度(428)、颜色(430)、材料组成(432)、外观(434)、识别标签(436)、行为(438)和历史(440)中的至少一个。3.如权利要求1所述的方法，其中，存储所述唯一识别符(444)供以后用作用于添加新关键特性或者检索被成像对象的已知特性的引用。4.如权利要求1所述的方法，还包括下列步骤：从一个以上系统得到所述对象的一个以上的图像系列，并且聚合来自各系统的图像的关键特性。5.如权利要求1所述的方法，其中，存储所述唯一识别符(444)供以后用于系统之间的移交。6.如权利要求1所述的方法，其中，存储所述唯一识别符(44...

【专利技术属性】
技术研发人员：ED比勒，BT奧基平蒂，KR库琴斯基，TB塞巴斯蒂安，SAM拉西尼，AI德尔阿莫，RS凯莉，
申请(专利权)人：通用电气航空系统有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US