一种小型飞行器的探测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种小型飞行器的探测方法及装置，能够有效提取小型飞行器的表观特征及有效剔除虚警目标。方法包括：基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，得到位于所述视场空域图像的图像增强区域的各疑似小型飞行器；生成所述各疑似小型飞行器的轨迹信息；基于预设的片段轨迹关联规则对各所述轨迹信息进行筛选，得到筛选后的目标轨迹信息；确定所述目标轨迹信息对应的目标小型飞行器的位置信息。

【技术实现步骤摘要】
一种小型飞行器的探测方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种小型飞行器的探测方法及装置。
技术介绍
目前，民用小型飞行器逐步普及，并广泛应用于各领域。小型飞行器通常指的是“低小慢”飞行目标，是指具有飞行速度慢、体积小、飞行高度低、且不易被军用和民用雷达侦测到的飞行器。鉴于低空空域的安全考虑，需要对小型飞行器进行管控。然而，低空空域的小型飞行器管制的相关法律、法规还不甚健全，在城市安全、要地防护、净空航运线路监视及反恐维稳等净空安防领域，对高威胁难发现的“低小慢”类的小型飞行器进行高时效、高准确的辨识、探测及跟踪有着迫切需求。目前，针对小型飞行器的探测技术可以归纳为以下两类，一类是模板匹配类方法，该类方法主要依靠提取目标特征、建立目标模型和匹配模板集及相似度度量等技术对视场空域图像中假设的目标位置进行评估，寻找最佳匹配结果。典型的有：基于红外小目标的Mean-Shift检测跟踪算法，结合图像的统计特性与梯度直方图对目标进行描述，依靠Mean-Shift检测跟踪算法预测目标在场景中的位置。另一类是滤波估计类方法，该类方法主要通过深度学习建立目标的运动数学方程，利用数据估计方法对目标的运动状态进行预测，然后采用粒子滤波等方法提取真实目标位置。但是，上述方法存在不足之处，在对小型飞行器进行探测的宽幅低分辨搜索阶段，具有大视场复杂空域下小型飞行器难发现的难点。上述第一类方法中仅基于特征差异性分析的策略难以有效提取小型飞行器的表观特征。上述第二类方法中小型飞行器的表观特征有限、低空空域遮挡问题使得大量虚警目标难以有效剔除。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种小型飞行器的探测方法及装置，能够有效提取小型飞行器的表观特征及有效剔除虚警目标。本专利技术实施例提供一种小型飞行器的探测方法，包括：基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，得到位于所述视场空域图像的图像增强区域的各疑似小型飞行器；生成所述各疑似小型飞行器的轨迹信息；基于预设的片段轨迹关联规则对各所述轨迹信息进行筛选，得到筛选后的目标轨迹信息；确定所述目标轨迹信息对应的目标小型飞行器的位置信息。可选地，所述图像局部增强算法包括图像局部方差算法及图像局部熵算法，所述基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，包括：基于预设的所述图像局部方差算法及预设的所述图像局部熵算法构建尺度一致性感知模型；基于所述尺度一致性感知模型对视场空域图像进行处理。可选地，所述基于预设的所述图像局部方差算法及预设的所述图像局部熵算法构建尺度一致性感知模型，包括：基于预设的所述图像局部方差算法计算所述视差空域图像的动态局部区域的方差变化量；基于预设的所述图像局部熵算法计算所述动态局部区域的熵变化量；基于所述方差变化量和所述熵变化量构建尺度一致性感知模型。可选地，所述生成所述各疑似小型飞行器的轨迹信息，包括：对任一所述疑似小型飞行器，分别采用预设跟踪算法和预设筛选器，得到第一轨迹信息和第二轨迹信息；对所述第一轨迹信息和所述第二轨迹信息进行融合，得到融合后的所述各疑似小型飞行器的轨迹信息。可选地，所述采用预设筛选器得到第二轨迹信息，包括：基于预设的统计特性筛选器、级联决策树筛选器以及最近邻筛选器，得到第二轨迹信息。可选地，所述基于预设的片段轨迹关联规则对各所述轨迹信息进行筛选，得到筛选后的目标轨迹信息，包括：基于预设的片段轨迹关联规则生成运动感知模型、时域感知模型及表观感知模型；基于所述运动感知模型、时域感知模型及表观感知模型对各所述轨迹信息的轨迹片段进行轨迹间关联计算，得到满足预置关联条件的轨迹片段对应的目标轨迹信息。本专利技术实施例提供一种小型飞行器的探测装置，包括：处理单元，用于基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，得到位于所述视场空域图像的图像增强区域的各疑似小型飞行器；生成单元，用于生成所述各疑似小型飞行器的轨迹信息；筛选单元，用于基于预设的片段轨迹关联规则对各所述轨迹信息进行筛选，得到筛选后的目标轨迹信息；确定单元，用于确定所述目标轨迹信息对应的目标小型飞行器的位置信息。可选地，所述图像局部增强算法包括图像局部方差算法及图像局部熵算法，所述处理单元，具体用于基于预设的所述图像局部方差算法及预设的所述图像局部熵算法构建尺度一致性感知模型；基于所述尺度一致性感知模型对视场空域图像进行处理。本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。本专利技术实施例提供的小型飞行器的探测方法及装置，基于预设的图像局部增强算法，能够对图像增强区域内的小型飞行器的表观特征进行有效提取，以突出小型飞行器的主体部分。另外利用小型飞行器的运动轨迹特征从各疑似小型飞行器中筛选虚警小型飞行器。从而相对于现有技术，本专利技术能够有效提取小型飞行器的表观特征及有效剔除虚警目标。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术小型飞行器的探测方法实施例流程图；图2为本专利技术小型飞行器的探测装置实施例结构示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见图1，本专利技术实施例公开了一种小型飞行器的探测方法，包括：101、基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，得到位于视差空域图像的图像增强区域的各疑似小型飞行器；针对视场空域下小型飞行器难发现的问题，提出了一种对小型飞行器的表观特征进行增强显示的方案，该方案中的小型飞行器的探测装置主要是采用图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，以对图像增强区域的各疑似小型飞行器(疑似目标)的表观特征进行增强显示。102、生成各疑似小型飞行器的轨迹信息；经过前一阶段对各疑似目标的表观特征进行增强显示后，视场空域图像中的各疑似目标得以增强。然而，远距离疑似目标所能获取的表观特征有限，需要利用运动轨迹特征从各疑似目标中筛选非关注目标。由此，小型飞行器的探测装置在对各疑似目标的表观特征进行增强显示后，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种小型飞行器的探测方法，其特征在于，包括：/n基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，得到位于所述视场空域图像的图像增强区域的各疑似小型飞行器；/n生成所述各疑似小型飞行器的轨迹信息；/n基于预设的片段轨迹关联规则对各所述轨迹信息进行筛选，得到筛选后的目标轨迹信息；/n确定所述目标轨迹信息对应的目标小型飞行器的位置信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种小型飞行器的探测方法，其特征在于，包括：
基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，得到位于所述视场空域图像的图像增强区域的各疑似小型飞行器；
生成所述各疑似小型飞行器的轨迹信息；
基于预设的片段轨迹关联规则对各所述轨迹信息进行筛选，得到筛选后的目标轨迹信息；
确定所述目标轨迹信息对应的目标小型飞行器的位置信息。


2.根据权利要求1所述的小型飞行器的探测方法，其特征在于，所述图像局部增强算法包括图像局部方差算法及图像局部熵算法，所述基于预设的图像局部增强算法对视场空域图像进行处理，包括：
基于预设的所述图像局部方差算法及预设的所述图像局部熵算法构建尺度一致性感知模型；
基于所述尺度一致性感知模型对视场空域图像进行处理。


3.根据权利要求2所述的小型飞行器的探测方法，其特征在于，所述基于预设的所述图像局部方差算法及预设的所述图像局部熵算法构建尺度一致性感知模型，包括：
基于预设的所述图像局部方差算法计算所述视差空域图像的动态局部区域的方差变化量；
基于预设的所述图像局部熵算法计算所述动态局部区域的熵变化量；
基于所述方差变化量和所述熵变化量构建尺度一致性感知模型。


4.根据权利要求1所述的小型飞行器的探测方法，其特征在于，所述生成所述各疑似小型飞行器的轨迹信息，包括：
对任一所述疑似小型飞行器，分别采用预设跟踪算法和预设筛选器得到第一轨迹信息和第二轨迹信息；
对所述第一轨迹信息和所述第二轨迹信息进行融合，得到融合后的所述各疑似小型飞行器的轨迹信息。


5.根据权利要求4所述的小型飞行器的探测方法，其特征在于，所述采用预设筛选器得到第二轨迹信息，包括：
基于预设的统计特性筛选器、...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕福昆，冯素婷，郦丽，孙嘉怡，
申请(专利权)人：北京北方智图信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11