本发明专利技术涉及导弹制导技术领域，本发明专利技术公开了一种基于高性能计算架构的AI导引系统，包括数据获取模块，用于获取目标图片第一特征数据，根据第一特征数据粗筛选出全局搜索图片；信息筛选模块，用于获取目标图片的第二特征数据，利用第二特征数据细筛选出基准全局搜索图片，并确定Q个潜在疑似目标；特征提取模块，用于提取基准全局搜索图片的时间戳，基于时间戳搜索相邻全局搜索图片，根据基准全局搜索图片和相邻全局搜索图片获取第三特征数据；目标识别模块，用于将每个潜在疑似目标的第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据输入预配置目标搜索模型中，确定待打击目标；本发明专利技术有利于避免干扰，精确锁定打击目标，提高制导准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及导弹制导，更具体地说，本专利技术涉及一种基于高性能计算架构的ai导引系统。
技术介绍
1、导弹系统在现代军事战争中扮演着至关重要的角色，其中，红外制导技术作为一种有效的目标跟踪和导引手段，在导弹系统中得到了广泛的应用；但随着高性能计算架构的不断发展，弹道导弹系统的性能也被要求需要得到不断提升；在红外导引系统中，提高系统的精准度和适应性对于有效执行导弹任务至关重要；然而，传统红外导引系统在处理目标跟踪和搜索任务时，通常面临计算能力和算法效率的双重限制，这导致了在复杂场景中目标的准确定位和识别难度较大；因此，迫切需要提供一种基于高性能计算架构的ai导引系统。
2、目前，现有基于红外制导技术的导弹导引系统大多针对固定目标的制导路径进行制导精度优化设计，例如授权公告号为cn109084641b的中国专利公开了一种导弹制导方法及装置；上述方法以及现有技术虽能提高导弹制导的精度，但对上述方法以及现有技术进行研究和实际应用发现，上述方法以及现有技术中的制导目标多为静态，不适用于准确打击复杂场景中的移动目标；并且抗干扰能力差，特征提取信息不足，例如，在当释放出与待攻击目标相似的虚假目标时，上述方法以及现有技术则难以精准地搜索定位目标，特别是在目标密集或高动态变化的环境中，进而易降低弹道导弹的攻击准确性和精准度。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种基于高性能计算架构的ai导引系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：</p>3、一种基于高性能计算架构的ai导引系统，所述系统依托于高性能计算架构的处理器和红外探测装置，所述系统包括：
4、数据获取模块，用于获取目标图片第一特征数据，根据第一特征数据对红外探测视频中的k幅搜索图片进行粗筛选，以获取m幅包含n个可疑区域的全局搜索图片，所述目标图片为待打击目标的标准图片，k、m和n均为大于零的整数；所述第一特征具体为形状特征；
5、信息筛选模块，用于获取目标图片的第二特征数据，利用第二特征数据从m幅包含n个可疑区域的全局搜索图片中细筛选出基准全局搜索图片，并确定基准全局搜索图片中的q个潜在疑似目标，所述第二特征具体为辐射温度分布特征，q为大于零的整数；
6、特征提取模块，用于提取包含q个潜在疑似目标的基准全局搜索图片的时间戳，基于所述时间戳搜索基准全局搜索图片的相邻全局搜索图片，并根据基准全局搜索图片和相邻全局搜索图片获取第三特征数据，所述第三特征具体为运动速度；
7、目标识别模块，用于将基准全局搜索图片中每个潜在疑似目标的第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据输入预配置目标搜索模型中进行识别，以确定基准全局搜索图片中的待打击目标。
8、进一步地，所述获取目标图片第一特征数据的逻辑如下：
9、对目标图片进行预处理，所述预处理通过高斯滤波器对灰度化后的目标图片进行滤波处理，并采用直方图均衡化方法对滤波处理后的目标图片进行图形增强；
10、利用边缘检测算子对预处理后的目标图片进行边缘检测，获取边缘形成的轮廓，所述边缘检测算子具体为sobel算子或prewitt算子中的一种；
11、采用形状描述子确定目标图片中待打击目标区域的形状特征，得到目标图片的第一特征数据，所述形状描述子具体为hu矩或zernike矩中的一种。
12、进一步地，所述根据第一特征数据对k幅搜索图片进行粗筛选，包括：
13、将每幅搜索图片输入预配置的红外区域检测模型进行识别，以获取每幅搜索图片中的w个红外区域，w为大于零的整数；
14、获取每幅搜索图片中w个红外区域的第一特征数据，利用欧氏距离算法分别计算w个红外区域的第一特征数据与目标图片第一特征数据的差异度，得到w个差异度值；
15、将差异度值与预设差异度阈值进行比较，将差异度值小于等于预设差异度阈值的对应红外区域作为可疑区域，并统计每幅搜索图片中可疑区域的数量，得到n个可疑区域；
16、将可疑区域数量大于等于预设可疑区域数量阈值的对应搜索图片作为全局搜索图片，得到m幅包含n个可疑区域的全局搜索图片。
17、进一步地，所述预配置的红外区域检测模型的生成逻辑如下：
18、获取红外图像数据集，将红外图像数据集划分为红外区域检测训练集和红外区域检测测试集；所述红外图像数据集中包括s幅包含l个像素区域的红外图像以及对应每个像素区域的标注标签，所述标注标签包括“0”和“1”，所述“0”表示为红外区域，所述“1”表示非红外区域，l为大于零的整数；
19、构建第一分类器，将红外区域检测训练集中s幅包含l个像素区域的红外图像作为第一分类器的输入数据，将红外区域检测训练集中每个像素区域的标注标签作为第一分类器的输出数据，对第一分类器进行训练，得到初始第一分类网络模型；
20、利用红外区域检测测试集对初始第一分类网络模型进行模型验证，输入大于等于预设测试准确度的初始第一分类网络模型作为预配置的红外区域检测模型。
21、进一步地，所述获取目标图片的第二特征数据，包括：
22、根据待打击目标与区域分割模式的预设关系，确定目标图片的区域分割模式，根据目标图片中的待打击目标区域进行区域分割，得到待打击目标区域的g个分割子区域；
23、获取红外探测装置的相机标定数据，对g个分割子区域进行灰度化，根据相机标定数据计算灰度化后每个分割子区域的辐射温度均值；
24、所述相机标定数据包括高温标定点的温度值、高温标定点的像素值、低温标定点的温度值、低温标定点的像素值、像素值为零时对应的温度和在标定时的基准温度；
25、其中，所述计算灰度化后每个分割子区域的辐射温度均值的公式如下：
26、
27、式中：表示第j个分割子区域的辐射温度均值，high_c表示高温标定点的温度值，low_c表示低温标定点的温度值，high_pix表示高温标定点的像素值、low_pix表示低温标定点的像素值，actual_ci表示第i个像素的实际像素值，α表示截距，即像素值为零时对应的温度，β表示偏移值，即在标定时的基准温度，z为第j个分割子区域的像素总数；
28、将所有分割子区域的辐射温度均值作为辐射温度分布特征，得到目标图片的第二特征数据。
29、进一步地，所述从m幅包含n个可疑区域的全局搜索图片中细筛选出基准全局搜索图片，包括：
30、按区域分割模式对m幅全局搜索图片中每个可疑区域进行区域分割，得到区域分割的g个分割子区域，并获取每个可疑区域的辐射温度分布特征；
31、分别对待打击目标区域与每个可疑区域中的相同分割子区域进行辐射温度均值的差值计算，得到g个热辐射温度均差；
32、统计热辐射温度均差属于热辐射温度均差区间的相同分割子区域的数量，得到相同分割子区域数；
33、将相同分割子区域数大于等于设定相同本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述系统依托于高性能计算架构的处理器和红外探测装置，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述获取目标图片第一特征数据的逻辑如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述根据第一特征数据对K幅搜索图片进行粗筛选，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述预配置的红外区域检测模型的生成逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述获取目标图片的第二特征数据，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述从M幅包含N个可疑区域的全局搜索图片中细筛选出基准全局搜索图片，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述搜索基准全局搜索图片的相邻全局搜索图片，包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述搜索基准全局搜索图片的相邻全局搜索图片，还包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述根据基准全局搜索图片和相邻全局搜索图片获取第三特征数据，包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于高性能计算架构的AI导引系统，其特征在于，所述预配置目标搜索模型的生成逻辑如下：
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【技术特征摘要】
1.一种基于高性能计算架构的ai导引系统，其特征在于，所述系统依托于高性能计算架构的处理器和红外探测装置，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于高性能计算架构的ai导引系统，其特征在于，所述获取目标图片第一特征数据的逻辑如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于高性能计算架构的ai导引系统，其特征在于，所述根据第一特征数据对k幅搜索图片进行粗筛选，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于高性能计算架构的ai导引系统，其特征在于，所述预配置的红外区域检测模型的生成逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于高性能计算架构的ai导引系统，其特征在于，所述获取目标图片的第二特征数据，包括：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁国兴，孙书学，吴恒，张舒扬，杨晓明，
申请(专利权)人：北京中科航星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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