本发明专利技术适用于图像信息识别技术领域，提供了一种飞机型号识别方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取目标飞机任意视角下的可见光图像；利用预先训练的图像分割模型对可见光图像当中的目标飞机进行粗检测，并提取出目标飞机轮廓；使用内部距离形状上下文描述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征；根据目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将目标飞机轮廓与预设飞机轮廓模板进行相似度匹配，预设飞机轮廓模板和目标飞机轮廓采用相同的特征描述子进行特征描述，且每一预设飞机轮廓模板均关联有预设的飞机型号；根据相似度匹配结果，识别出目标飞机的型号。本发明专利技术实现了基于多视角下可见光图像来有效、精准识别出飞机型号。精准识别出飞机型号。精准识别出飞机型号。
【技术实现步骤摘要】
一种飞机型号识别方法、装置、存储介质及设备
[0001]本专利技术属于图像信息识别
，尤其涉及一种飞机型号识别方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
[0002]飞机型号识别是目标识别领域的一个重要任务。飞机型号的精确识别具备一些十分重要的应用，其不仅是空中交通管制的一项重要任务，还是一项重要的军事任务。
[0003]目前，对飞机型号的识别任务大都基于雷达信号或飞机飞行轨迹信息。由于存在姿态变换导致的类内差异较大等难点，多视角下可见光图像的飞机型号识别相比于传统的飞机型号识别更具挑战性，也正因为其极具挑战性且缺乏实际应用需求，直到目前一直尚未被广泛涉足。
[0004]近年来，随着可见光传感器技术和航空技术的发展，对飞机型号的智能识别提出了迫切需求。因此，基于多视角下可见光图像的飞机型号识别任务也随之成为亟待解决的难题。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供一种飞机型号识别方法、装置、存储介质及设备，旨在提供一种能够基于多视角下可见光图像来识别出飞机型号识别方法。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种飞机型号识别方法，所述方法包括：
[0007]获取目标飞机任意视角下的可见光图像；
[0008]利用预先训练的图像分割模型对所述可见光图像当中的目标飞机进行粗检测，并提取出目标飞机轮廓，所述目标飞机轮廓以坐标点集形式表示；
[0009]使用内部距离形状上下文描述所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征；
[0010]根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将所述目标飞机轮廓与预设飞机轮廓模板进行相似度匹配，所述预设飞机轮廓模板和所述目标飞机轮廓采用相同的特征描述子进行特征描述，且每一所述预设飞机轮廓模板均关联有预设的飞机型号；
[0011]根据相似度匹配结果，识别出所述目标飞机的型号。
[0012]优选地，利用预先训练的图像分割模型对所述可见光图像当中的目标飞机进行粗检测，并提取出目标飞机轮廓的步骤包括：
[0013]利用预先训练的目标检测网络对可见光图像中的目标飞机进行粗检测，并把对目标飞机的粗检测框作为初始轮廓；
[0014]以所述初始轮廓作为图像分割模型输入、且以所述目标飞机的真实轮廓作为训练目标、并以预设的模型损失函数作为模型输出评估，对所述图像分割模型进行迭代训练，以使飞机轮廓向真实轮廓迭代收敛；
[0015]当所述模型损失函数达到预设值时，输出所述图像分割模型的迭代训练结果，以得到所述目标飞机轮廓。
[0016]优选地，所述模型损失函数L
seg
满足以下条件式：
[0017]L
seg
＝L
det
+L
ex
+L
iter
+λ
cp L
cp
[0018]式中，L
det
表示目标飞机检测的损失函数，L
ex
表示初始轮廓选定的损失函数，L
iter
表示轮廓迭代收敛的损失函数，L
cp
为收敛轮廓点分布的损失函数，λ
cp
为超参数。
[0019]优选地，根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将所述目标飞机轮廓与预设飞机轮廓模板进行相似度匹配的步骤包括：
[0020]根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将所述目标飞机轮廓与飞机轮廓数据库中各个视角下的预设飞机轮廓模板进行相似度匹配。
[0021]优选地，将所述目标飞机轮廓和所述预设飞机轮廓模板进行相似度匹配的步骤包括：
[0022]根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点，计算出所述目标飞机轮廓的每个轮廓点到预选的中心轮廓点的内部距离图；
[0023]根据所述内部距离图计算出以所述中心轮廓点为中心的形状上下文统计直方图，合并所有轮廓点的形状上下文统计直方图，得到所述目标飞机轮廓的形状上下文统计直方图；
[0024]计算所述目标飞机轮廓和所述预设飞机轮廓模板的形状上下文统计直方图之间的直方图距离，得到距离矩阵；
[0025]根据所述距离矩阵使用动态规划匹配算法，找到所述目标飞机轮廓和所述预设飞机轮廓模板当中相匹配的轮廓点，得到轮廓点匹配图；
[0026]根据所述轮廓点匹配图，计算出所述目标飞机轮廓的各轮廓点与所述预设飞机轮廓模板上对应匹配的轮廓点的直方图距离之和，得到述目标飞机轮廓和所述预设飞机轮廓模板的相似度距离；
[0027]将所述目标飞机轮廓与所有所述预设飞机轮廓模板的相似度距离组合，得到所述目标飞机轮廓的模板匹配代价矩阵。
[0028]优选地，根据相似度匹配结果，识别出所述目标飞机的型号的步骤包括：
[0029]采用预设的匹配评价算法对目标飞机轮廓的模板匹配代价矩阵进行评价，以从各个预设飞机轮廓模板当中找到轮廓匹配代价最小的最优匹配轮廓模板；
[0030]获取与所述最优匹配轮廓模板对应关联的预设的飞机型号，得到所述目标飞机的飞机型号。
[0031]优选地，所述匹配评价算法满足以下条件式：
[0032][0033]式中，R表示最优匹配轮廓模板，C
Matching
表示模板匹配代价矩阵，N
Matching
表示匹配成功的轮廓点数量。
[0034]本专利技术实施例还提供了一种飞机型号识别装置，所述装置包括：
[0035]图像获取模块，用于获取目标飞机任意视角下的可见光图像；
[0036]轮廓提取模块，用于利用预先训练的图像分割模型对所述可见光图像当中的目标飞机进行粗检测，并提取出目标飞机轮廓，所述目标飞机轮廓以坐标点集形式表示；
[0037]轮廓描述模块，用于使用内部距离形状上下文描述所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征；
[0038]相似度匹配模块，用于根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将所述目标飞机轮廓与预设飞机轮廓模板进行相似度匹配，所述预设飞机轮廓模板和所述目标飞机轮廓采用相同的特征描述子进行特征描述，且每一所述预设飞机轮廓模板均关联有预设的飞机型号；
[0039]型号识别模块，用于根据相似度匹配结果，识别出所述目标飞机的型号。
[0040]本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的飞机型号识别方法。
[0041]本专利技术实施例还提供了一种飞机型号识别设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述的飞机型号识别方法。
[0042]本专利技术所达到的有益效果为：通过利用预先训练的图像分割模型对可见光图像当中的目标飞机进行粗检测、提取出目标飞机轮廓，并采用特定描述方式对目标飞机轮廓进行描述，最后将描述好的目标飞机轮廓与预设的飞机轮廓模板进行相似度匹配，以识别出目标飞机的型号，从而提出了一种能够基于多视角下可见光图像来有效、精准识别出飞机型号的方法。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种飞机型号识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标飞机任意视角下的可见光图像；利用预先训练的图像分割模型对所述可见光图像当中的目标飞机进行粗检测，并提取出目标飞机轮廓，所述目标飞机轮廓以坐标点集形式表示；使用内部距离形状上下文描述所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征；根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将所述目标飞机轮廓与预设飞机轮廓模板进行相似度匹配，所述预设飞机轮廓模板和所述目标飞机轮廓采用相同的特征描述子进行特征描述，且每一所述预设飞机轮廓模板均关联有预设的飞机型号；根据相似度匹配结果，识别出所述目标飞机的型号。2.如权利要求1所述的飞机型号识别方法，其特征在于，利用预先训练的图像分割模型对所述可见光图像当中的目标飞机进行粗检测，并提取出目标飞机轮廓的步骤包括：利用预先训练的目标检测网络对可见光图像中的目标飞机进行粗检测，并把对目标飞机的粗检测框作为初始轮廓；以所述初始轮廓作为图像分割模型输入、且以所述目标飞机的真实轮廓作为训练目标、并以预设的模型损失函数作为模型输出评估，对所述图像分割模型进行迭代训练，以使飞机轮廓向真实轮廓迭代收敛；当所述模型损失函数达到预设值时，输出所述图像分割模型的迭代训练结果，以得到所述目标飞机轮廓。3.如权利要求2所述的飞机型号识别方法，其特征在于，所述模型损失函数L
seg
满足以下条件式：L
seg
＝L
det
+L
ex
+L
iter
+λ
cp
L
cp
式中，L
det
表示目标飞机检测的损失函数，L
ex
表示初始轮廓选定的损失函数，L
iter
表示轮廓迭代收敛的损失函数，L
cp
为收敛轮廓点分布的损失函数，λ
cp
为超参数。4.如权利要求1所述的飞机型号识别方法，其特征在于，根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将所述目标飞机轮廓与预设飞机轮廓模板进行相似度匹配的步骤包括：根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将所述目标飞机轮廓与飞机轮廓数据库中各个视角下的预设飞机轮廓模板进行相似度匹配。5.如权利要求1或4所述的飞机型号识别方法，其特征在于，将所述目标飞机轮廓和所述预设飞机轮廓模板进行相似度匹配的步骤包括：根据所述目标飞机轮廓的每个轮廓点，计算出所述目标飞机轮廓的每个轮廓点到预选的中心轮廓点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李岩山，梁智翔，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：
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