基于图像处理的飞行物识别方法及系统技术方案

本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于图像处理的飞行物识别方法及系统，该方法首先对原始灰度图像进行灰度二值分割得到目标飞行物图像，如此，在保留飞行物原始轮廓的情况下，达到增强目标、抑制背景的效果，从而提高目标飞行物图像获取的准确性，然后通过卷积神经网络特征识别进行飞行物的初步识别，最后再利用形态变化信息进行飞行物的形态变化预估从而实现飞行物的识别纠正、确认以得到飞行物的目标识别类型，大大提高了飞行物识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及基于图像处理的飞行物识别方法及系统。

技术介绍

1、飞行物识别与指示是安防监测、混合（增强）现实等应用的重要功能。智能、快速识别飞行物，并对飞行物进行定位指示，是进行下一步处置工作的基础。相关技术中，若当前的拍摄背景颜色与飞行物的颜色比较接近时，飞行物识别准确性较差，无法满足用户的需求。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的是提供基于图像处理的飞行物识别方法及系统，旨在解决现有技术中拍摄背景颜色与飞行物的颜色比较接近的情况下飞行物识别准确性较差，无法满足用户的需求的技术问题。

2、为实现上述目的，第一方面，本申请实施例中提供了基于图像处理的飞行物识别方法，所述方法包括：

3、获取摄像装置拍摄到的序列帧图像，其中，所述序列帧图像为所述摄像装置在预设时长内连续拍摄得到的图像按照时间顺序形成的图像序列组合；

4、基于图像的灰度值对所述序列帧图像进行目标分割得到多个目标飞行物图像；

5、将所述多个目标飞行物图像输入预先训练的卷积神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述形态变化信息包括形态变化大小与变化时间的比值信息，所述根据所述多个目标飞行物图像确定目标飞行物的形态变化信息，包括：

3.如权利要求1所述的基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述形态变化信息包括形态大小变化率信息，所述根据所述多个目标飞行物图像确定目标飞行物的形态变化信息，包括：

4.如权利要求1所述的基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述形态变化信息包括形态变化大小与变化时间的比值信息及形态大小变化率信息，...

【技术特征摘要】

1.基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述形态变化信息包括形态变化大小与变化时间的比值信息，所述根据所述多个目标飞行物图像确定目标飞行物的形态变化信息，包括：

3.如权利要求1所述的基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述形态变化信息包括形态大小变化率信息，所述根据所述多个目标飞行物图像确定目标飞行物的形态变化信息，包括：

4.如权利要求1所述的基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述形态变化信息包括形态变化大小与变化时间的比值信息及形态大小变化率信息，所述将所述目标飞行物的形态变化信息输入预先训练的形态变化预估模型得到形态变化概率，包括：

5.如权利要求1所述的基于图像处理的飞行物识别方法，其特征在于，所述基于图像的灰度值对所述序列帧图像进行目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：李家悦，郑明炀，苏小杭，
申请(专利权)人：福建卓航特种设备有限公司，
类型：发明
国别省市：