一种基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法及系统。方法包括：构建训练集；利用训练集对深度神经网络模型进行训练，得到图像目标检测网络；对多个待识别的图像进行空间离散化处理，得到多个立体网格图像集合；利用图像目标检测网络对各立体网格图像集合进行识别，得到每个立体网格图像集合对应的识别舰船信息；将每个识别舰船信息对应的待识别的图像进行网格剖分处理，结合所述图像空间属性，得到舰船的地理位置点；基于舰船的地理位置点、舰船类型和图像时间属性，得到每个立体网格图像中舰船的轨迹点集合；根据轨迹点集合确定舰船的活动轨迹。本发明专利技术中提高图像目标检测网络的检测精度，使得最终能够生成舰船有效活动轨迹。动轨迹。动轨迹。

【技术实现步骤摘要】
一种基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法及系统


[0001]本专利技术涉及舰船轨迹识别领域，特别是涉及一种基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法及系统。

技术介绍

[0002]现代战争中战场态势瞬息万变，能否快速准确地对海战场敌方舰艇目标进行态势感知和战术意图识别，并为指挥员决策提供支持，是影响海上战争成败的关键因素之一。现有的海上目标态势感知手段，主要包括侦查卫星、有/无人侦查机、岸基雷达站、水面浮标以及水下声呐探测等，具体的侦查情报信息种类包含图像、文字、视频以及电磁信号等格式；针对图像情报，主要存在以下两个问题：一是机器自动化识别能力有限，主要的侦别手段还是以人工鉴别为主，工作量巨大且识别不准确；二是对于海量的图像情报数据无法进行有效的信息化处理和存储分析，针对各类目标敌舰的历史活动情况没有分析复盘手段，对于敌目标的行动意图研判也支撑有限。由此可知，如何能够提高海上目标态势感知与行动意图识别能力将是未来海战场的重要研究方向之一。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法及系统，以解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法，其特征在于，包括：构建训练集；所述训练集包括测试图像样本数据集以及与所述测试图像样本数据集对应的实际的舰船信息；所述测试图像样本数据集包括多个包含有航母、军船以及民船的图像；舰船信息包括舰船类型和舰船所在的图像区域位置；利用所述训练集对深度神经网络模型进行训练，得到图像目标检测网络；对多个待识别的图像进行空间离散化处理，得到多个立体网格图像集合；所述立体网格图像集合包括图像时间属性和图像空间属性；利用所述图像目标检测网络对各所述立体网格图像集合进行识别，得到每个所述立体网格图像集合对应的识别舰船信息；将每个所述识别舰船信息对应的待识别的图像进行网格剖分处理，结合所述图像空间属性，得到舰船的地理位置点；基于舰船的地理位置点、所述舰船类型和所述图像时间属性，得到每个所述立体网格图像中舰船的轨迹点集合；根据所述轨迹点集合确定舰船的活动轨迹。2.根据权利要求1所述的基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法，其特征在于，所述利用所述训练集对深度神经网络模型进行训练，得到图像目标检测网络，具体包括：利用深度神经网络模型对所述测试图像样本数据集进行预测，得到预测舰船信息；将所述预测舰船信息与实际的舰船信息进行比较，得到所述图像目标检测网络的预测正确率；判断所述预测正确率是否大于修正阈值，得到判断结果；若所述预测正确率大于修正阈值，则得到图像目标检测网络；若所述预测正确率小于或者等于修正阈值，则调整所述深度神经网络模型的参数，使所述预测正确率大于修正阈值。3.根据权利要求1所述的基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法，其特征在于，所述对多个待识别的图像进行空间离散化处理，得到多个立体网格图像集合，具体包括：根据分析精度以及地理位置信息，将多个所述待识别的图像进行切分并离散到不同的立体网格中，得到多个立体网格图像集合。4.根据权利要求1所述的基于海量图像数据的舰船轨迹生成方法，其特征在于，所述根据所述轨迹点集合确定舰船的活动轨迹，具体包括：提取所有所述轨迹点集合中同一舰船类型的轨迹点；将所述同一舰船类型的轨迹点，按照时间顺序进行排序，得到舰船的活动轨迹。5.一种基于海量图像数据的舰船轨迹生成系统，其特征在于，包括：训练集构建模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张秀玲，徐希宇，张敏敏，金萍，
申请(专利权)人：南京瀚海星宇信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：