【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及计算机，尤其涉及一种基于多源异构信息融合的智能目标识别方法。
技术介绍
1、近年来，以智能目标识别技术为代表的人工智能技术迅速更迭。智能目标识别技术，已被广泛应用于智能安防、自动驾驶等领域。
2、现有技术中，通常采用图像采集器采集到的采集图像作为目标识别模型识别的对象，将采集图像输入至目标识别模型中，得到目标识别结果。但是，在实现本专利技术的过程中，发现现有技术至少存在以下技术问题：由于图像采集设备得到的采集图像易受光照变化和遮挡的影响，基于图像采集设备得到的采集图像得到目标识别结果，准确性和鲁棒性差。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于多源异构信息融合的智能目标识别方法，以实现提高目标对象信息的准确性和鲁棒性的目的。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种基于多源异构信息融合的智能目标识别方法，包括：
3、获取对目标环境采集到的光学采集图像和雷达采集图像；其中，雷达采集图像为合成孔径雷达基于接收到的与目标环境对应的目标回波信号生成的图像；
4、提取所述光学采集图像对应的第一特征信息和所述雷达采集图像对应的第二特征信息，对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行特征融合操作，得到融合特征信息；
5、基于所述融合特征信息和预先训练得到的目标识别模型，得到所述目标环境中包含的目标对象的目标对象信息。
6、本专利技术实施例的技术方案，获取对目标环境采集到的光学采集图像和雷达采集图像，其
7、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种基于多源异构信息融合的智能目标识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述提取所述光学采集图像对应的第一特征信息之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像几何变换包括旋转图像、尺寸调整、水平翻转和垂直翻转中的至少一项变换；所述颜色空间调整包括亮度调整、对比度调整和饱和度调整中的至少一项调整方式；所述添加噪声包括添加高斯噪声和/或添加椒盐噪声；图像裁剪包括随机裁剪和/或中心裁剪。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取所述雷达采集图像对应的第二特征信息之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述细节特征增强处理包括对比度增强处理、直方图均衡化处理和转置处理中的至少一项。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取所述雷达采集图像对应的第二特征信息之前，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述光学采集图像对应的第一特征信息和所述雷达采集图像对应的第二特征信息，包括：
8.根据权利
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型包括掩膜基于区域的卷积神经网络模型；
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行特征融合操作，得到融合特征信息，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源异构信息融合的智能目标识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述提取所述光学采集图像对应的第一特征信息之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像几何变换包括旋转图像、尺寸调整、水平翻转和垂直翻转中的至少一项变换；所述颜色空间调整包括亮度调整、对比度调整和饱和度调整中的至少一项调整方式；所述添加噪声包括添加高斯噪声和/或添加椒盐噪声；图像裁剪包括随机裁剪和/或中心裁剪。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取所述雷达采集图像对应的第二特征信息之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述细节特征增强处理包括对比度增强处理、直方图均...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘欣刚，张立澄，宫昊宇，刘昊煜，申殷铭，陈钰千，孟令超，张竣尧，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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