目标识别方法和目标识别装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及目标识别方法和目标识别装置。该目标识别方法包括：获得多个检测点，其中每个检测点属于一个目标轨迹；获得多个检测点的属性；获得与检测点关联的目标轨迹的属性；和计算出目标轨迹识别结果。通过根据本发明专利技术的目标识别方法和目标识别装置，可以提高远距离微弱目标的识别概率，从而改进目标识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术总的来说涉及图像识别领域，具体来说涉及用于远距离识别微弱目标的目标识别方法和目标识别装置。
技术介绍
由于海水是一种非均匀有损介质,对声能的吸收和声传播的扩展效应,造成声信号的衰减和畸变。同时在海洋中,除了来自目标的反射信号之外,还有其它散射体的存在,如海洋中大量存在的悬浮物、鱼群、海底的山峦等。声信号在传播时有扩展效应,声信号碰到这些散射体会产生杂乱无章的反射信号,再加上环境噪声，造成了远距离接收到的信号不仅是含噪的，也是时变和空变。比如，在使用成像声呐对蛙人进行探测的情况下，由于蛙人体积小，目标强度低，在远距离的情况下，所得到的回波信号信噪比很低，基本上淹没在噪声里面，所得到的声呐图像很难准确的检测到目标，从而无法准确地对远距离的蛙人等水下小目标进行识别。因此，需要提供能够在远距离识别微弱目标的方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述现有技术中的缺陷和不足，提供能够远距离识别微弱目标的新颖的和改进的目标识别方法和目标识别装置。根据本专利技术的一方面，提供了一种目标识别方法，包括：获得多个检测点，所述多个检测点属于一个或多个目标轨迹；获得所述多个检测点的属性Pdi＝[mi(Ai)mi(A2)…mi(AN)]，N为证据源的个数，A表示检测点对应的证据集Fi的元素，mi(A1)表示第i个检测点的属性是A1的可能性且其值小于等于1；获得与检测点i关联的目标轨迹j的属性Pj＝[mj(Aj)mj(Aj)…mj(AN)]，目标轨迹对应的证据集为Fj；和，通过以下公式生成目标轨迹识别结果：m(φ)＝0m(A)＝p(A)+k×ε×q(A) A≠φ,Θm(Θ)＝p(Θ)+k×ε×q(Θ)+k(1-ε) (1)其中： p ( A ) = Σ A i ∈ F i ∩ 1 N A i = A m 1 ( A 1 ) m 2 ( A 2 ) ... m n ( A n ) - - - ( 2 ) ]]> q ( A ) = 1 n Σ i = 1 N m i ( A ) - - - ( 3 ) ]]>Θ为识别框架，且Θ＝{A1,A2,…AN本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标识别方法，包括：获得多个检测点，所述多个检测点属于一个或多个目标轨迹；获得所述多个检测点的属性Pdi＝[mi(Ai)mi(A2)…mi(AN)]，N为证据源的个数，A表示检测点对应的证据集Fi的元素，mi(A1)表示第i个检测点的属性是A1的可能性且其值小于等于1；获得与检测点i关联的目标轨迹j的属性Pj＝[mj(Aj)mj(Aj)…mj(AN)]，目标轨迹对应的证据集为Fj；通过以下公式生成目标轨迹识别结果：m(φ)＝0m(A)＝p(A)+k×ε×q(A)  A≠φ,Θm(Θ)＝p(Θ)+k×ε×q(Θ)+k(1‑ε)   (1)其中：p(A)=ΣAi∈Fi∩1NAi=Am1(A1)m2(A2)...mn(An)---(2)]]>q(A)=1nΣi=1Nmi(A)---(3)]]>Θ为识别框架，且Θ＝{A1,A2,…AN}ε为证据的可信度；且k为冲突因子，。

【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，包括：获得多个检测点，所述多个检测点属于一个或多个目标轨迹；获得所述多个检测点的属性Pdi＝[mi(Ai)mi(A2)…mi(AN)]，N为证据源的个数，A表示检测点对应的证据集Fi的元素，mi(A1)表示第i个检测点的属性是A1的可能性且其值小于等于1；获得与检测点i关联的目标轨迹j的属性Pj＝[mj(Aj)mj(Aj)…mj(AN)]，目标轨迹对应的证据集为Fj；通过以下公式生成目标轨迹识别结果：m(φ)＝0m(A)＝p(A)+k×ε×q(A) A≠φ,Θm(Θ)＝p(Θ)+k×ε×q(Θ)+k(1-ε) (1)其中： p ( A ) = Σ A i ∈ F i ∩ 1 N A ...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学磊，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11