一種機(jī)場空間關(guān)系約束下的時敏目標(biāo)檢測定位方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種機(jī)場空間關(guān)系約束下的時敏目標(biāo)檢測定位方法，包括：從衛(wèi)星圖片中選取包括機(jī)場區(qū)域及機(jī)場建筑物的正視影像圖，根據(jù)該正視影像圖生成機(jī)場參考圖，在機(jī)場參考圖中選取機(jī)場區(qū)域各子地標(biāo)參考圖，在子地標(biāo)參考圖中構(gòu)建時敏目標(biāo)運動區(qū)域及時敏目標(biāo)駐留區(qū)域約束。獲取實時圖，根據(jù)實時圖的實時成像行數(shù)和實時成像列數(shù)、以及動平臺的飛行保障參數(shù)對子地標(biāo)參考圖進(jìn)行透視變換，以得到變換后的時敏目標(biāo)運動區(qū)域以及其駐留區(qū)域。在時敏目標(biāo)駐留區(qū)域內(nèi)對駐留目標(biāo)進(jìn)行識別定位，在時敏目標(biāo)運動區(qū)域內(nèi)對運動目標(biāo)進(jìn)行檢測定位。本發(fā)明的方法能夠解決時敏目標(biāo)檢測中目標(biāo)尺度變化、地面背景下存在較多干擾、檢測實時性差等技術(shù)問題。
【專利說明】一種機(jī)場空間關(guān)系約束下的時敏目標(biāo)檢測定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于成像自動目標(biāo)識別與導(dǎo)航制導(dǎo)交叉的【技術(shù)領(lǐng)域】，更具體地，涉及一種機(jī)場空間關(guān)系約束下的時敏目標(biāo)檢測定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002]時敏目標(biāo)指的是在時間變化時目標(biāo)的位置、姿態(tài)等特征也在變化。這類目標(biāo)既可駐留在包括機(jī)場掩蔽庫、停機(jī)坪等建筑物內(nèi)，又可停留在跑道、公路旁的駐地，也可以移出駐留地在道路、跑道上運動。相對于固定目標(biāo)，其不僅處于復(fù)雜的背景中，難于識別，而且其位置是動態(tài)變化的。故其檢測、識別、定位問題具有極大的挑戰(zhàn)性。
[0003]不管在民用領(lǐng)域還是軍用領(lǐng)域，機(jī)場都是一個很重要的場景。對機(jī)場跑道上的運動目標(biāo)檢測，對于民用的航班調(diào)度、機(jī)場監(jiān)控管理有突出作用，而在軍事上，軍用機(jī)場上的運動目標(biāo)常常是重要戰(zhàn)略目標(biāo)，對其檢測識別的戰(zhàn)略意義不言而喻。
[0004]對點源時敏動目標(biāo)的檢測，有所謂“先檢測后跟蹤”和“先跟蹤后檢測”等兩類方法研究的廣泛報道。在現(xiàn)實的場景中，特別是復(fù)雜背景條件下，存在各種大小尺寸的運動對象及各種運動速度的對象需要我們一并檢測和分析。然而，現(xiàn)有的大多數(shù)方法和算法是單一時間尺度的，即依據(jù)相鄰幀的逐幀檢測。這樣當(dāng)成像平臺逐漸靠近目標(biāo)，時敏目標(biāo)在實時圖中的尺度就會發(fā)生變化，傳統(tǒng)的運動目標(biāo)檢測僅考慮一種尺度，不能適應(yīng)目標(biāo)尺度變化，這樣在動平臺條件下現(xiàn)有方法算法不能有效檢測運動目標(biāo)。
[0005]再者，現(xiàn)有的時敏動目標(biāo)檢測識別方法都是就運動目標(biāo)的本身而言，對目標(biāo)所處的背景以及場景約束沒有考慮到。許多地面時敏動目標(biāo)都會有一定的場景約束，比如公路、橋梁、飛機(jī)跑道等，傳統(tǒng)的時敏動目標(biāo)檢測沒有考慮到運動目標(biāo)的約束范圍，而對全圖進(jìn)行搜索，使得背景區(qū)域中的干擾也被當(dāng)做目標(biāo)，導(dǎo)致大量虛警。
[0006]而對全圖進(jìn)行時敏目標(biāo)檢測，算法開銷很大，使得時敏目標(biāo)檢測的實時性沒有保障。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]針對現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或改進(jìn)需求，本發(fā)明提供了一種機(jī)場空間關(guān)系約束下的時敏目標(biāo)檢測定位方法，其目的在于解決現(xiàn)有動平臺條件下運動目標(biāo)尺度變化導(dǎo)致難以檢測、地面背景下存在較多干擾而導(dǎo)致虛警、以及時敏目標(biāo)檢測實時性差的技術(shù)問題。
[0008]為實現(xiàn)上述目的，按照本發(fā)明的一個方面，提供了一種機(jī)場空間關(guān)系約束下的時敏目標(biāo)檢測定位方法，包括以下步驟:
[0009](I)從衛(wèi)星圖片中選取包括整個機(jī)場區(qū)域的正視影像圖，并根據(jù)該正視影像圖生成機(jī)場地標(biāo)參考圖；
[0010](2)根據(jù)預(yù)先規(guī)劃的動平臺的飛行航路在機(jī)場地標(biāo)參考圖中選取機(jī)場跑道子地標(biāo)參考圖，并根據(jù)該機(jī)場跑道子地標(biāo)參考圖構(gòu)建時敏目標(biāo)運動區(qū)域；
[0011](3)獲取實時圖，根據(jù)實時圖的實時成像行數(shù)和實時成像列數(shù)、以及動平臺的飛行保障參數(shù)對機(jī)場跑道子地標(biāo)參考圖進(jìn)行透視變換，以得到變換后的時敏目標(biāo)運動區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)運動區(qū)域，以及時敏目標(biāo)駐留區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)駐留區(qū)域；
[0012](4)根據(jù)步驟(3)中變換后的時敏目標(biāo)運動區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)運動區(qū)域、以及變換后的時敏目標(biāo)駐留區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)駐留區(qū)域確定其在實時圖中的位置，并提取實時圖中的時敏目標(biāo)運動區(qū)域及時敏目標(biāo)駐留區(qū)域；[0013](5)對步驟(4)中得到的時敏目標(biāo)駐留區(qū)域內(nèi)進(jìn)行駐留目標(biāo)識別定位；
[0014](6)在動平臺下對兩幀實時圖進(jìn)行配準(zhǔn)，并在步驟(5)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中進(jìn)行多尺度運動目標(biāo)窗口選擇，以獲得每幀實時圖中每一像素點對應(yīng)的窗口區(qū)域；
[0015](7)使用時空多尺度運動目標(biāo)檢測方法計算步驟(6)獲得的不同窗口區(qū)域的運動顯著性度量值，確定最大的運動顯著性度量值對應(yīng)的窗口區(qū)域作為運動顯著性區(qū)域，并獲得該運動顯著性區(qū)域的最佳時間間隔；
[0016](8)利用最佳時間間隔、多幀累積差分方法和標(biāo)記方法對步驟(4)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中每個運動顯著性區(qū)域提取區(qū)域內(nèi)運動目標(biāo)，以完成對機(jī)場空間約束下的時敏動目標(biāo)檢測。
[0017]優(yōu)選地，機(jī)場地標(biāo)參考圖中包含機(jī)場跑道、機(jī)庫區(qū)、機(jī)場跑道連接處。
[0018]優(yōu)選地，步驟(3)包括以下子步驟:
[0019](3-1)根據(jù)動平臺的飛行保障參數(shù)計算時敏目標(biāo)運動區(qū)域的中心點在前視圖中的位置坐標(biāo)(I，Yr);具體采用以下公式:
【權(quán)利要求】
1.一種機(jī)場空間關(guān)系約束下的時敏目標(biāo)檢測定位方法，其特征在于，包括以下步驟: (I)從衛(wèi)星圖片中選取包括整個機(jī)場區(qū)域的正視影像圖，并根據(jù)該正視影像圖生成機(jī)場地標(biāo)參考圖； (2 )根據(jù)預(yù)先規(guī)劃的動平臺的飛行航路在機(jī)場地標(biāo)參考圖中選取機(jī)場跑道子地標(biāo)參考圖，并根據(jù)該機(jī)場跑道子地標(biāo)參考圖構(gòu)建時敏目標(biāo)運動區(qū)域； (3)獲取實時圖，根據(jù)實時圖的實時成像行數(shù)和實時成像列數(shù)、以及動平臺的飛行保障參數(shù)對機(jī)場跑道子地標(biāo)參考圖進(jìn)行透視變換，以得到變換后的時敏目標(biāo)運動區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)運動區(qū)域，以及時敏目標(biāo)駐留區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)駐留區(qū)域； (4)根據(jù)步驟(3)中變換后的時敏目標(biāo)運動區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)運動區(qū)域、以及變換后的時敏目標(biāo)駐留區(qū)域的中心點和時敏目標(biāo)駐留區(qū)域確定其在實時圖中的位置，并提取實時圖中的時敏目標(biāo)運動區(qū)域及時敏目標(biāo)駐留區(qū)域； (5)對步驟(4)中得到的時敏目標(biāo)駐留區(qū)域內(nèi)進(jìn)行駐留目標(biāo)識別定位； (6)在動平臺下對兩幀實時圖進(jìn)行配準(zhǔn)，并在步驟(5)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中進(jìn)行多尺度運動目標(biāo)窗口選擇，以獲得每幀實時圖中每一像素點對應(yīng)的窗口區(qū)域； (7)使用時空多尺度運動目標(biāo)檢測方法計算步驟(6)獲得的不同窗口區(qū)域的運動顯著性度量值，確定最大的運動顯著性度量值對應(yīng)的窗口區(qū)域作為運動顯著性區(qū)域，并獲得該運動顯著性區(qū)域的最佳時間間隔； (8)利用最佳時間間隔、多幀累積差分方法和標(biāo)記方法對步驟(4)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中每個運動顯著性區(qū)域提取區(qū)域內(nèi)運動目標(biāo)，以完成對機(jī)場空間約束下的時敏動目標(biāo)檢測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動平臺動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，機(jī)場地標(biāo)參考圖中包含機(jī)場跑道、機(jī)庫區(qū)、機(jī)場跑道連接處。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動平臺動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，步驟(3)包括以下子步驟: (3-1)根據(jù)動平臺的飛行保障參數(shù)計算時敏目標(biāo)運動區(qū)域的中心點在前視圖中的位置坐標(biāo)(I，YJ ;具體采用以下公式:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的動平臺動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，步驟(5)包括以下子步驟: (5-1)制備飛機(jī)的模板； (5-2)根據(jù)制備的飛機(jī)模板對時敏目標(biāo)駐留區(qū)域Ur進(jìn)行基于模板的目標(biāo)識別。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的動平臺動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，步驟(6)包括以下子步驟: (6-1)選擇初始時間間隔A t,采用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(Scale-1nvariant featuretransform,簡稱SIFT)方法對兩幀實時圖f (x, y, tc)和f (x, y, tc+A t)進(jìn)行配準(zhǔn)；其中x為其中一幀實時圖的橫坐標(biāo)，Y為其縱坐標(biāo)，tc為實時圖的當(dāng)前圖像幀； (6-2)在步驟(4)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中確定K個窗口，其尺寸從小到大依次為:smin—xX Sfflinj, (Sfflin x+ A Sx) X (Sfflin y+ A Sy)，…，(Sfflin x+ (K-1) A Sx) X (Sfflin y+ (K-1) A Sy)，其中 K為正整數(shù)，Smin x表示窗口長度的最小值，Smin y表示窗口寬度的最小值，A Sx表示長度增量，ASy表示寬度增量； (6-3)利用最小窗口分別對兩幀實時圖f(x, y, et)和f (x, y, t。+A t)進(jìn)行逐像素點遍歷，以分別得到每幀實時圖中每一像素點(x，y)對應(yīng)的窗口區(qū)域f和^:f。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的動平臺動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，步驟(7)包括以下子步驟: (7-1)計算最小窗口(Smin x，Smin y)在像素點(x，y)處的覆蓋區(qū)域Qx，y的運動顯著性度量值 Value (X，y)；(7-2)針對每一個運動標(biāo)記像素點(X' )，從其對應(yīng)的M個運動顯著性度量值Value (x^，y')中確定最大值，該最大值對應(yīng)的覆蓋區(qū)域即為運動顯著性區(qū)域，記為，對于步驟(4)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中的N個運動標(biāo)記像素點而言，可得到N個運動顯著性區(qū)域，記為?“,； (7-3)在步驟(5)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中，計算每一運動顯著性區(qū)域GV ,y,的最佳時間間隔At.'-o
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的動平臺動目標(biāo)檢測方法，其特征在于，步驟(7)具體為，對每個運動顯著性區(qū)域，取圖像對ft(x, y)與或ft—、(^y)，在兩幅圖像的區(qū)域^,-,內(nèi)做多幀累積差分，前后對稱兩幀與當(dāng)前幀分別進(jìn)行累積差分，分別提取步驟(5)提取的時敏目標(biāo)運動區(qū)域中的累積差分圖像，然后通過圖像融合增強(qiáng)累積差分圖像之間的差異，以得到運動目標(biāo)檢 測結(jié)果。
【文檔編號】G06T5/50GK103456027SQ201310332128
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2013年8月1日 優(yōu)先權(quán)日:2013年8月1日
【發(fā)明者】張?zhí)煨? 王岳環(huán), 高士英, 吳明強(qiáng), 彭凡, 張力, 藥珩, 楊智慧 申請人:華中科技大學(xué)