【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机目标识别，尤其涉及一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法及装置。
技术介绍
1、现如今单个无人机作战已远远不能满足战场需求，无人集群协同作战为大势所趋，在作战的侦察阶段，集群侦察为当前的采用的侦察模式，由于当前的无人机之间信息尚不能采用交互模式进行信息共享，各个无人机的侦察目标信息需要送至地面站或者其他信息中心进行处理，如何利用信息融合的冗余性与互补性在整个侦察场景中快速获取高质量数据和可信目标信息是当前亟待解决的问题。
2、如何提取侦察目标的判别性特征是获取复杂战场环境下高质量的目标综合识别和作战态势感知信息的关键技术。在无人机场景下采集的图像数据，图像数据中不仅有摄像机信息、视角信息，还携带丰富的地理信息和高度信息等，学习图像特征的同时挖掘辅助信息协助目标识别成为提取判别性特征的一种方式，因而研究开发一种基于图像经纬度特征融合的目标重识别技术方案，帮助解决无人机集群协同侦察过程中目标融合阶段目标识别准确性较低的问题具有重要的现实意义。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法及装置，能够解决解决无人机集群协同侦察过程中目标融合阶段目标识别准确性较低的问题。
2、本专利技术所采用的技术方案如下：
3、一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，所述方法包括以下步骤：
4、s1、将无人机传感器获取的侦查图像传回地面站进行数据预处理；
5、s2、利用预处理后的数
6、s3、对区域划分后的经纬度信息进行编码并嵌入图像特征；
7、s4、对嵌入图像特征的经纬度信息进行深度网络特征提取；
8、s5、对提取特征选取度量方法进行相似度计算；
9、s6、在相似度计算的基础上，采用聚类方法进行目标归类。
10、进一步地，s1所述预处理包括将侦查图像信息中的经纬度信息预处理，所述经纬度信息预处理主要包括拆帧、经纬度信息转换。
11、进一步地，s1所述预处理根据场景范围的大小确定划分的区间数目。
12、进一步地，s2所述区域划分具体过程为：对采集回来的视频图像中的经纬度范围进行分块，根据经纬度范围的大小，合理的设置空间相等的区域，分别在经度和纬度上进行划分，根据经纬度划分的数目确定侦察范围内的网格区域，每个网格区域确定一个场景id。
13、进一步地，s3所述编码是将经纬度等非可视信息编码为矢量。
14、进一步地，s3所述嵌入是将编码后的矢量嵌入到图像特征中。
15、进一步地，s4所述特征提取是将经纬度特征与图像特征融合送至特征提取网络，利用多损失函数训练网络，获取相应的特征图。
16、进一步地，s4所述所述特征提取在resnet-50或者vision transformer网络中进行。
17、进一步地，s6所述聚类方法是根据相似度阈值对无人机群的侦察目标进行一致性判断。
18、一种无人机目标识别装置，所述装置用于实现上述的目标识别方法进行目标识别，所述装置包括：
19、预处理模块，用于将无人机传感器获取的侦查图像传回地面站进行数据预处理；
20、区域划分模块，用于利用预处理后的数据，对侦查场景中的经纬度信息进行区域划分；
21、编码模块，用于对区域划分后的经纬度信息进行编码并嵌入图像特征；
22、提取模块，用于对嵌入图像特征的经纬度信息进行深度网络特征提取；
23、计算模块，用于对提取特征选取度量方法进行相似度计算；
24、目标归类模块，用于在相似度计算的基础上，采用聚类方法进行目标归类。
25、与现有技术相比，上述技术方案中的一个技术方案具有以下有益效果：
26、本专利技术采用经纬度信息编码技术，将经纬度、高度等非可视信息编码为矢量嵌入图像特征来消除位置或视点引起的偏差。以可学习编码的方式融合边界信息辅助目标识别，为下一环节的目标融合提供判别性目标特征。
27、本专利技术有较好的适用性，可灵活应用到各种网络，例如resnet50、visiontransformer等。
28、本专利技术的特征编码可根据侦察范围的大小对映射区域进行灵活调整，对闭集场景和开集场景均能适用。
29、当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有技术效果。
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1.一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S1所述预处理包括将侦查图像信息中的经纬度信息预处理，所述经纬度信息预处理主要包括拆帧、经纬度信息转换。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S1所述预处理根据场景范围的大小确定划分的区间数目。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S2所述区域划分具体过程为：对采集回来的视频图像中的经纬度范围进行分块，根据经纬度范围的大小，合理的设置空间相等的区域，分别在经度和纬度上进行划分，根据经纬度划分的数目确定侦察范围内的网格区域，每个网格区域确定一个场景ID。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S3所述编码是将经纬度等非可视信息编码为矢量。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S3所述嵌入是将编码后的矢量
7.根据权利要求6所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S4所述特征提取是将经纬度特征与图像特征融合送至特征提取网络，利用多损失函数训练网络，获取相应的特征图。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S4所述所述特征提取在ResNet-50或者Vision Transformer网络中进行。
9.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，S6所述聚类方法是根据相似度阈值对无人机群的侦察目标进行一致性判断。
10.一种无人机目标识别装置，其特征在于，所述装置用于实现如权利要求1-9任一项所述的目标识别方法进行目标识别，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，s1所述预处理包括将侦查图像信息中的经纬度信息预处理，所述经纬度信息预处理主要包括拆帧、经纬度信息转换。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，s1所述预处理根据场景范围的大小确定划分的区间数目。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，s2所述区域划分具体过程为：对采集回来的视频图像中的经纬度范围进行分块，根据经纬度范围的大小，合理的设置空间相等的区域，分别在经度和纬度上进行划分，根据经纬度划分的数目确定侦察范围内的网格区域，每个网格区域确定一个场景id。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像经纬度特征融合的目标识别方法，其特征在于，s3所述编码是将经...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴国强，任雪娜，孙浩惠，李午申，刘博洋，
申请(专利权)人：航天时代飞鸿技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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