一种舰船检测与识别方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种舰船检测与识别方法和装置，该方法包括：获取至少一种类型的卫星提供遥感数据中的海面图像；基于特征级融合方法获取所述海面图像中的待识别目标；基于海上多目标关联技术确定所述待识别目标中的舰船，用于实现对舰船实现准确识别。

【技术实现步骤摘要】
一种舰船检测与识别方法和装置
本专利技术一般涉及计算机
，具体涉及信息安全领域，尤其涉及一种舰船检测与识别方法和装置。
技术介绍
随着各种遥感技术的发展，越来越多的国家利用遥感图像来进行对地观测和监控。军事上，经常要对海上目标进行监测，海上目标一般是指船舶。由于每个卫星都有特定的重访周期，为了达到对某一区域进行长期连续监测的目的，通常要用到多种卫星的遥感数据以及不同时相数据。现有技术中一般采用下述方式实现舰船检测和识别：第一种方式：光学影像。光学影像可以提供目标的纹理、形状等细节信息，便于目视解译，利用专家知识直接对目标进行辨别。例如通过光学影响的方式，获取海上的船只纹理、形状等细节信息，然后利用专家知识直接识别。第二种方式：高光谱图像。高光谱图像具有光谱分辨率高，图谱合一的数据特性，支持多种光谱特征的计算，可以定量分析目标的光谱特性。例如，可以通过高光谱图像方式定量分析海上船只的光谱特性，进行根据光谱特性对船只进行检测和识别。第三种方式：热红外图像。热红外图像可以提供目标的温度、热惯量等信息，可以全天时进行探测，弥补高光谱和可见光遥感夜晚不能工作的缺陷。现代战场充满了光电对抗与反对抗，侦察与反侦察，仅仅利用上述三种方式进行舰船跟踪，获取目标情报信息具有极大的不可靠性和不确定性，而且每个卫星都有固定的重访周期，无法达到对某一区域进行长期连续监测的目的。
技术实现思路
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种具有高可靠性以及确定性、且能长期连续检测目标的方案。一种舰船检测与识别方法，所述方法包括：获取至少一种类型的卫星提供遥感数据中的海面图像；基于特征级融合方法获取所述海面图像中的待识别目标；基于海上多目标关联技术确定所述待识别目标中的舰船。一种舰船检测装置，包括：存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于按照所述存储器中存储的计算机程序，执行：获取至少一种类型的卫星提供遥感数据中的海面图像；基于特征级融合方法获取所述海面图像中的待识别目标；基于海上多目标关联技术确定所述待识别目标中的舰船。一种舰船检测与识别装置，包括：获取单元，用于获取至少一种类型的卫星提供遥感数据中的海面图像；执行单元，用于基于特征级融合方法获取所述海面图像中的待识别目标；基于海上多目标关联技术确定所述待识别目标中的舰船。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现舰船检测与识别方法的步骤。采用上述技术方案，通过多种类型的卫星提供的遥感数据，基于特征级融合方法、多目标关联技术确定舰船，克服了单个卫星无法对某一区域进行长期连续监测的缺陷，能够根据多卫星提供的遥感数据，实现舰船识别。提升舰船识别的准确性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出了舰船检测与识别方法流程图；图2示出了舰船检测与识别装置结构组成示意图之一；图3示出了舰船检测与识别装置结构组成示意图之二。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。请参考图1，其示出了可以应用本申请实施例的示例性方法。步骤11，获取至少一种类型的卫星提供的遥感数据。考虑到每个卫星都有固定的重访周期，无法达到对某一区域进行长期连续监测的目的，因此在本专利技术实施例提出的技术方案中，对每个待进行舰船识别的区域，获取至少一种类型的卫星，针对该待进行舰船识别的区域提供的遥感数据。具体地，随着通信技术的不断发展，遥感影像数据正以几何级的速度增长，并且具有多种来源、多种类型、多种分辨率、多种时态和多种版本，在本专利技术实施例提出的技术方案中，对每个待进行舰船识别的区域，获取至少一种类型的卫星针对该待进行舰船识别的区域提供的遥感数据。步骤12，将获取至少一种类型的卫星提供遥感数据进行预处理。步骤13，将预处理后的遥感数据进行海陆分割，分离陆地遥感数据。在上述步骤12-步骤13中，对获取的遥感数据进行预处理，将待进行舰船检测的区域中的陆地分离。具体实施中，基于预处理后的遥感数据，进行海陆分离过程中，可以首先获取海面图像并将其分块，利用基于可扩展区域能量模型RSF的水平集演化方法对每个子图像进行边缘分割，拼接分割后的子图像，根据拼接后的图像获取候选目标，筛选满足预设形状特征参数阈值要求的候选目标。具体地，形状特征参数包括以下各项中的一种或多种：面积，宽度，长宽比例，紧致度。步骤14，基于特征级融合方法获取海面图像中的待识别目标。特征级融合方法包含全局特征和局部特征相结合的方法。在上述步骤14中，基于全局特征和局部特征相结合的方法，获取海面图像中的待识别目标，一种可实施方式为：在遥感数据中，获取包含活动目标的前景目标图像，从该包含活动目标的前景目标图像中提取具有多个特征维度的全局特征，该全局特征包括颜色特征和纹理特征，将该前景目标图像的全局特征保存于数据库中。具体地，对前景目标图像的全局特征进行降维处理，生成前景目标图像的图像目标向量；将该前景目标图像的图像目标向量保存于数据库中。进一步地，可以利用主成分分析法，对所述前景目标图像的全局特征进行降维处理。其中，提取全局特征的方法是：对包含活动目标的前景目标图像进行预处理，包括对该前景目标图像进行颜色增强处理，然后进行归一化处理，将归一化处理后的前景目标图像从上到下均匀分成N个水平条区域图像；从预处理后的前景目标图像中提取具有多个特征维度的颜色特征；从预处理后的前景目标图像中提取具有多个特征维度的纹理特征。另一种方式为：基于全局特征，确定在海面图像中的待识别目标的ROI区域；基于局部特征，确定ROI区域中是否包含待识别舰船目标。其中，在确定出的ROI区域中提取待识别目标区域的纹理、方向和几何特征，获取ROI区域的局部特征；计算局部特征的马氏距离测度；根据计算结果，确定ROI区域是否包含待识别目标。具体实施中，通过全局特征和局部特征相结合的建模方法对待识别目标的形状、边界、颜色、纹理、角点等系列特征进行提取和检测。其实施过程为：首先，通过全局特征进行粗略分类。具体的，利用图像全局特征，例如颜色、纹理等，可以将图像分割成若干个小区域，从而可以得到目标所在ROI的大致范围，为目标的精确提取提供先验知识。具体实施中，可以采用基础LPB方法进行基于全局特征的图像初步分类，通过计算亮度均值、亮度方差等特征，提取出待识别目标可能出现的ROI空间范围。其次，通过局部特征对确定出的ROI区域内目标的精细分类。局部特征一般包括目标物体的边缘点、边缘线、几何特征等。经过全局特征提取后，得到的ROI有较多的虚警，因此利用局部特征可以通过寻找未被遮挡的特征点还原目标的重要信息。具体地，利用局部特征进行目标检测时，针对确定出的ROI区域，首先在ROI区域中提取目标区域的纹理、方向和几何特征。其中几何特征包括目标的长、宽、面积、形状复杂度等指标。目标区域的长、宽利用最小外接矩形算法来估计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种舰船检测与识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一种类型的卫星提供遥感数据中的海面图像；基于特征级融合方法获取所述海面图像中的待识别目标；基于海上多目标关联技术确定所述待识别目标中的舰船。

【技术特征摘要】
1.一种舰船检测与识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一种类型的卫星提供遥感数据中的海面图像；基于特征级融合方法获取所述海面图像中的待识别目标；基于海上多目标关联技术确定所述待识别目标中的舰船。2.权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取至少一种类型的卫星提供遥感数据中的海面图像之前，还包括：将获取至少一种类型的卫星提供遥感数据进行预处理；将预处理后的遥感数据进行海陆分割，分离陆地遥感数据。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征级融合方法包含全局特征和局部特征相结合的方法；基于特征级融合方法获取所述海面图像中的待识别目标，包括：基于全局特征，确定在所述海面图像中的待识别目标的ROI区域；基于局部特征，确定所述ROI区域中是否包含待识别舰船目标。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于局部特征，确定所述ROI区域中是否包含待识别舰船目标，包括：在确定出的ROI区域中提取待识别目标区域的纹理、方向和几何特征，获取ROI区域的局部特征；计算局部特征的马氏距离测度；根据计算结果，确定ROI区域是否包含待识别目标。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于海上多目标关联技术确定所述待识别目标中的舰船，包括：基于目标不变特征匹配和关联代价矩阵最优化的遥感图像多目标关联算法，确定所述待识别目标中的舰船。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述待识别目标中的舰船，包括：基于仿射不变特征对目标图像的不变特征进行构造，获取目标关联的关联量；基于所述关联量，构建多目标关联代价矩阵；根据所述多目标关联代价矩阵构造目标函数；基于模拟退火算法求解所述目标函数的极值，获取最优ACM，确定待识别目标中的舰船。7.一种舰船检测装置，其特征在于，包括：存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于按照所述存储器中存储的计算机程序，执行：获取至少一种类型...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁新，李淑敏，赵正健，
申请(专利权)人：中电科海洋信息技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：海南,46