空间态势感知方法和计算机可读存储介质技术

本发明专利技术提供了一种空间态势感知方法和计算机可读存储介质，其中感知方法包括采集步骤、处理步骤、输出步骤、识别步骤以及特征点匹配步骤；处理步骤还包括多采集源信号整合子步骤；所述多采集源信号整合子步骤采用OpenCV拼接算法；所述特征点匹配步骤还包括误匹配消除子步骤；本发明专利技术能够实现八路摄像无缝拼接功能，360度无死角观测，视频流畅,在50m内能辨别人员外形轮廓，同时增加了静止平台条件下的移动目标检测功能，可以帮助乘员及时了解周围环境。有助于对复杂环境的预判；另外，对于城市环境，本发明专利技术可以辅助车辆，扩大巡逻及控制范围。

Space Situation Awareness Method and Computer Readable Storage Media

The invention provides a spatial situational awareness method and a computer readable storage medium, in which the sensing method includes acquisition step, processing step, output step, recognition step and feature point matching step; the processing step also includes multi-acquisition source signal integrator step; the multi-acquisition source signal integrator step adopts OpenCV splicing algorithm; and the feature point matching step is also packaged. The invention can realize seamless stitching function of eight-way camera, 360-degree dead angle observation, video smoothness, and can distinguish the outline of a person within 50m, at the same time, it adds the moving target detection function under the condition of a stationary platform, which can help the crew to understand the surrounding environment in time. In addition, the invention can assist vehicles, expand patrol and control range for urban environment.

【技术实现步骤摘要】
空间态势感知方法和计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像处理和图像识别领域，具体地，涉及一种空间态势感知方法和计算机可读存储介质。
技术介绍
在图像态势感知方面，美国F35战机、欧洲主战坦克，都已经展开了这方面的研发工作。针对我国反恐形势的日加严峻，360度态势感知系统完全可以应用到反恐的武器装备上面，形成一套车载全视景处理系统。使得反恐现场的指挥人员可以实时观测暴乱现场、对特定目标做近景观察并拍照、对现场的全景和近景的观察做实时视频记录，根据现场态势，指挥和布置打击行动。因此，提供一种空间态势感知方法，尤其是能够实现人脸或车辆捕捉追踪功能的空间态势感知方法具有重要的意义和实用性。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种空间态势感知方法和计算机可读存储介质。根据本专利技术提供的一种空间态势感知方法，包括采集步骤、处理步骤以及输出步骤；采集步骤：通过采集源采集目标区域的空间态势；处理步骤：将采集源采集到的空间态势数据处理为输出设别能够识别的信号；输出步骤：利用输出设备输出处理步骤得到的信号。优选地，所述采集源包括视频采集源和/或可见光传感器，并且：-所述采集步骤中的采集源数量为一个；或者-所述采集步骤中的采集源数量为多个，处理步骤还包括多采集源信号整合子步骤；所述多采集源信号整合子步骤能够将多个采集源采集的空间态势数据组合为同一坐标参数下的一组数据。优选地，所述多采集源信号整合子步骤采用OpenCV拼接算法；所述OpenCV拼接算法具体如下：(1)将彩色图像转换为灰度图像，并根据设定的计算时间决定是否采用金字塔算法；所述金字塔算法能够通过降低分辨率的方法提升计算速度；(2)根据采集源配置选取一组空间态势数据作为基础数据确定坐标参数，其余数据作为待匹配数据；随后选取基础数据的一部分或全部作为匹配模板，并分别选取待匹配数据的一部分或全部作为该待匹配数据的待匹配区域；(3)调用opencv中的匹配模板函数cvMatchTemplate()，分别对每个待匹配区域相对匹配模板进行匹配，并分别选取匹配结果的最大值作为最佳匹配位置，从而得到最佳匹配坐标；(4)根据最佳匹配坐标，将多个采集源采集的空间态势数据组合为同一坐标参数下的一组数据。优选地，所述多采集源信号整合子步骤采用SIFT提取算法；所述SIFT提取算法能够捕捉多个采集源采集数据的特征点，并且能够通过对齐重叠区域内相对应的特征点进行对齐，从而将多个采集源采集的空间态势数据组合为同一坐标参数下的一组数据；所述特征点的生成方法如下：(1)建立图像金字塔，采用高斯差分核对采集的图像进行卷积操作，通过以下公式得到高斯差分尺度空间D(x,y,σ)，并以此检测高斯差分空间特征点；D(x,y,σ)＝[G(x,y,kσ)-G(x,y,σ)]×I(x,y)＝L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)其中，σ是尺度坐标，(x,y)为空间坐标，G(x,y,σ)为尺度可变高斯函数，L(x,y,σ)为图像尺度空间，I(x,y)为原始图像，k为常数，指图像所处金字塔中层位置；(2)检测尺度空间极值，通过将检测点和它同尺度的8个相邻点和上相邻尺度对应的9×2个相邻点，共计26个相邻点比较，检测尺度空间极值点；(3)确定关键点位置、尺度及方向，利用关键点邻域像素的梯度及方向分布的特性，可以得到梯度模值m(x,y)和方向θ(x,y)如下：(4)生成关键点描述子，利用梯度方向直方图，对所得每一个关键点的位置、尺度以及方向信息，用4×4共16个种子点来描述，得到该关键点的128维SIFT特征描述子。优选地，本专利技术提供的空间态势感知方法还包括识别步骤；识别步骤：利用处理步骤得到的信号，对预设特定目标进行捕捉和跟踪，并将识别结果输出。优选地，本专利技术提供的空间态势感知方法还包括特征点匹配步骤，所述特征点匹配步骤通过如下子步骤实现：(1)为高维特征点数据空间的每一维选择一个关键值作为分隔阈值，根据设定的条件选择指定数量的维；(2)对数据空间的每一个点，计算其在各个维上的数据分布情况，如果有两个数据在这些维上的数据分布相同，或将它们散列到同一个桶(buckets)里；(3)将每一个查询数据散列到特定桶中，计算该桶中所有数据点的欧式距离情况并进行比较；(4)在内存中建立一个哈希函数，进行循环的散列和查询，以提高查询精度；(5)对于查询得到的匹配关键点中，如果最近的距离除以次近的距离少于设定比例阈值，则接受这一对匹配点。优选地，所述特征点匹配步骤还包括误匹配消除子步骤，所述误匹配消除子步骤通过如下方法实现：(1)依据概率，求取得最大采样次数N,重复N次随机采样；(2)选取四对匹配点，使得样本中的任意三点不共线，计算变换矩阵H；(3)计算经过矩阵变换后每个匹配点到对应匹配的距离；(4)计算内点距离小于距离阈值的内点个数，并比较，选择一个包含点最多的点集，作为去错匹配后角点对集合；(5)利用消除误匹配后的角点对集合，可以计算得到最优透视变换矩阵。根据本专利技术提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的空间态势感知方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：1、本专利技术提供的空间态势感知方法，能够采集融合多源图像，进而实现360度视场范围内无死角观测；2、本专利技术提供的空间态势感知方法，算法优化使得图像更为清晰，50m内能辨别人员外形轮廓；3、本专利技术提供的空间态势感知方法，算法优化使得视频更为流畅，肉眼观测下无明显的停顿；4、本专利技术提供的空间态势感知方法，能够特定目标的捕捉、识别以及跟踪。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术提供的空间态势感知方法的总体构架示意图；图2为本专利技术提供的空间态势感知方法所使用的硬件体系示意图；图3为本专利技术提供的空间态势感知方法中图像融合处理的示意图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。根据本专利技术提供的一种空间态势感知方法，包括采集步骤、处理步骤以及输出步骤；采集步骤：通过采集源采集目标区域的空间态势；处理步骤：将采集源采集到的空间态势数据处理为输出设别能够识别的信号；输出步骤：利用输出设备输出处理步骤得到的信号。优选地，所述采集源包括视频采集源和/或可见光传感器，并且：-所述采集步骤中的采集源数量为一个；或者-所述采集步骤中的采集源数量为多个，处理步骤还包括多采集源信号整合子步骤；所述多采集源信号整合子步骤能够将多个采集源采集的空间态势数据组合为同一坐标参数下的一组数据。优选地，所述多采集源信号整合子步骤采用OpenCV拼接算法；所述OpenCV拼接算法具体如下：(1)将彩色图像转换为灰度图像，并根据设定的计算时间决定是否采用金字塔算法；所述金字塔算法能够通过降低分辨率的方法提升计算速度；(2)根据采集源配置选取一组空间态势数据作为基础数据确定坐标参数，其余数据作为待匹配数据；随后选取基础数据的一部分或全部作为匹配模板，并分别选取待匹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空间态势感知方法，其特征在于，包括采集步骤、处理步骤以及输出步骤；采集步骤：通过采集源采集目标区域的空间态势；处理步骤：将采集源采集到的空间态势数据处理为输出设别能够识别的信号；输出步骤：利用输出设备输出处理步骤得到的信号。

【技术特征摘要】
1.一种空间态势感知方法，其特征在于，包括采集步骤、处理步骤以及输出步骤；采集步骤：通过采集源采集目标区域的空间态势；处理步骤：将采集源采集到的空间态势数据处理为输出设别能够识别的信号；输出步骤：利用输出设备输出处理步骤得到的信号。2.根据权利要求1所述的空间态势感知方法，其特征在于，所述采集源包括视频采集源和/或可见光传感器，并且：-所述采集步骤中的采集源数量为一个；或者-所述采集步骤中的采集源数量为多个，处理步骤还包括多采集源信号整合子步骤；所述多采集源信号整合子步骤能够将多个采集源采集的空间态势数据组合为同一坐标参数下的一组数据。3.根据权利要求2所述的空间态势感知方法，其特征在于，所述多采集源信号整合子步骤采用OpenCV拼接算法；所述OpenCV拼接算法具体如下：(1)将彩色图像转换为灰度图像，并根据设定的计算时间决定是否采用金字塔算法；所述金字塔算法能够通过降低分辨率的方法提升计算速度；(2)根据采集源配置选取一组空间态势数据作为基础数据确定坐标参数，其余数据作为待匹配数据；随后选取基础数据的一部分或全部作为匹配模板，并分别选取待匹配数据的一部分或全部作为该待匹配数据的待匹配区域；(3)调用opencv中的匹配模板函数cvMatchTemplate()，分别对每个待匹配区域相对匹配模板进行匹配，并分别选取匹配结果的最大值作为最佳匹配位置，从而得到最佳匹配坐标；(4)根据最佳匹配坐标，将多个采集源采集的空间态势数据组合为同一坐标参数下的一组数据。4.根据权利要求2所述的空间态势感知方法，其特征在于，所述多采集源信号整合子步骤采用SIFT提取算法；所述SIFT提取算法能够捕捉多个采集源采集数据的特征点，并且能够通过对齐重叠区域内相对应的特征点进行对齐，从而将多个采集源采集的空间态势数据组合为同一坐标参数下的一组数据；所述特征点的生成方法如下：(1)建立图像金字塔，采用高斯差分核对采集的图像进行卷积操作，通过以下公式得到高斯差分尺度空间D(x,y,σ)，并以此检测高斯差分空间特征点；D(x,y,σ)＝[G(x,y,kσ)-G(x,y,σ)]×I(x,y)＝L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)其中，σ是尺度坐标，(x,y)为空间坐标，G(x,y,σ)为尺度可变高斯函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：高照恒，曾昭周，冷丽萍，朱卯成，
申请(专利权)人：中国兵器装备集团上海电控研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31