一种用于红外图像中舰船关键部位的智能识别方法技术

本发明专利技术公开了一种用于红外图像中舰船关键部位的智能识别方法，包括构建舰船先验信息数据库，基于舰船先验信息数据库在三维坐标系下建立各个舰船的三维实体模型及其关键部位，构建改进

【技术实现步骤摘要】
一种用于红外图像中舰船关键部位的智能识别方法


[0001]本专利技术涉及舰船关键部位智能识别领域，尤其涉及一种用于红外图像中舰船关键部位的智能识别方法
。

技术介绍

[0002]随着高新技术的迅猛发展，海上作战形式正在不断演变，智能化
、
小型化
、
无人化和精确化已经成为海上作战的趋势
。
然而，仅仅依靠目标跟踪点进行攻击可能无法对目标舰船造成毁灭性打击，所以有必要对舰船图像进行处理，以识别出舰船的舰岛
、
烟囱等关键部位作为攻击目标
。
由于红外探测具有良好的隐蔽性
、
被动探测
、
较强的抗干扰能力以及可全天候等优点，逐渐成为海上防御系统和作战系统中重要的装备
。
因此，舰船目标的红外特性成为舰船目标监视和跟踪方面重要的研究内容
。
红外图像技术已经在舰船目标检测和识别方面得到广泛应用，其可以在夜间或低光条件下获取目标信息，并且可以识别传统可见光图像无法检测到的热源，尤其是在复杂天气和海况本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于红外图像中舰船关键部位的智能识别方法，其特征在于，包括，步骤一
、
构建舰船先验信息数据库，所述舰船先验信息数据库用于存储船名
、
船长
、
种类
、
船宽
、
关键部位参数以及关键部位特征，基于舰船先验信息数据库在三维坐标系下建立各个舰船的三维实体模型及其关键部位，步骤二
、
构建改进
YOLOv7
的红外舰船检测网络模型，获取海天背景下的舰船红外图像，根据改进
YOLOv7
的红外舰船检测网络模型将舰船红外图像中的舰船与海天背景进行分离并获取舰船特征信息，所述舰船特征信息包括船首
、
船尾
、
船长以及舰船中轴线，基于舰船特征信息建立舰船二维坐标系，步骤三
、
获取分离后的舰船图像，对舰船图像进行灰度均衡化处理，根据分离后的舰船图像确定拍摄舰船的角度，当拍摄舰船的角度为俯视角度时，基于舰船二维坐标系对舰船图像中的舰船姿态进行估计，当拍摄舰船的角度为侧视角度时，基于三维坐标系下的舰船三维实体模型对舰船图像的舰船姿态进行估计，步骤四
、
获取舰船图像中的关键部位，基于估计后的舰船姿态对三维坐标系下的各个舰船进行旋转并投影至二维坐标系，分别对投影在二维坐标系下的舰船关键部位与舰船图像中的关键部位进行几何匹配，所述几何匹配包括中心匹配与宽度匹配，当中心与宽度都满足匹配条件时，将二维坐标系下的舰船关键部位替代为舰船图像的关键部位，当中心或宽度都不满足匹配条件时，将舰船图像标识为未识别图像
。2.
根据权利要求1所述的一种用于红外图像中舰船关键部位的智能识别方法，其特征在于，所述构建改进
YOLOv7
的红外舰船检测网络模型包括在
YOLOv7
检测网络模型中增加红外图像预处理模块，将卷积核替换为可变形卷积，增加坐标注意力模块，并使用
EIOU
作为损失函数
。3.
根据权利要求2所述的一种用于红外图像中舰船关键部位的智能识别方法，其特征在于，所述红外图像预处理模块包括图像分解
...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宝山，修鹏，侯亚星，王嘉智，史晓非，陈伟力，高宗江，
申请(专利权)人：北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：