CN105740913A - 基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统及方法，系统包括：视景仿真模块，用于根据视景模型文件构建姿态信息序列和视景序列；任务调度模块，用于将待验证的目标模板加载至图像识别模块；还用于接收图像识别模块发送的识别像素位置，将其与实际目标像素位置求差得到像素位置误差，并计算其均值和方差，以评判待验证模板的识别性能；图像识别模块，用于融合姿态信息序列和对应的视景序列以生成视景图片，将待验证的目标模板与视景图片中的目标进行匹配，求解视景图片中的识别像素位置，并反馈至任务调度模块。本发明还提供了基于上述系统的方法。实施本发明可解决战时目标模板性能评估需求，验证时间快速，评估指标覆盖全面。

Description

基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统及方法

技术领域

本发明属于图像识别识别性能评估技术领域，更具体地，涉及一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统及方法。

背景技术

在光学制导武器研究中，制导性能是决定精确制导武器性能的一大关键因素，光学成像制导武器的制导流程为：导引头借助于制导控制系统的辅助姿态信息，通过将预先加载的目标模板图与实时场景进行相关匹配，反馈识别定位结果。因此，模板的准确性和可用性是制导好坏的关键决定因素，模板的可行性评估是决定制导武器可用性的关键因素。在作战应用时，快速可靠完成打击目标的成像模板评估工作，是战略部署和战术规划的重要参考信息和决策依据。

现行的模板验证手段有两种：基于目标模拟器的闭环/开环半实物仿真和基于图像注入的闭环/开环半实物仿真。第一种验证手段可以完整的验证整个制导系统包括识别算法的模板验证，缺点是结构复杂、体积庞大，而且单次验证时间较长。第二种验证手段可以针对性的完成对图像识别算法的性能考核，其特点就是体积相对较小，但是无法完整考核整个制导系统性能。为适应战时无情应用需求，急需一种结构简单可靠、自动化的快速模板验证方法，通过人工简单操作完成模板的全自动快速模板验证。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统及方法，可解决战时目标模板性能评估需求，验证时间快速，评估指标覆盖全面。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统，所述系统包括：

视景仿真模块，用于根据外部输入的视景模型文件，构建表征制导武器运动过程的姿态信息序列和表征制导武器真实视场环境干扰的视景序列；

任务调度模块，用于将待验证的目标模板加载至图像识别模块；还用于接收图像识别模块发送的识别像素位置，将识别像素位置与实际目标像素位置求差得到像素位置误差，计算所述像素位置误差其均值、方差以及像素位置误差的变化率，以评判所述待验证的目标模板的识别性能；

图像识别模块，用于融合姿态信息序列和对应的视景序列以生成视景图片，将待验证的目标模板与视景图片中的目标进行匹配，求解视景图片中的识别像素位置，并反馈至任务调度模块。

作为进一步优选地，所述任务调度模块还包括数据评估子模块，所述数据评估子模块按照弹道高度分段求解像素位置误差，分别计算各段像素位置误差的识别精度方差、均值以及像素位置误差的变化率。

作为进一步优选地，所述视景仿真模块用于接收模板制备系统中基准图制备模块输出的视景模型文件，通过渲染引擎将视景模型文件转换为可见光或红外图像仿真视景序列，所述视景模型文件包含视景场景的坐标和地物信息。

相应地，本发明还提供一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估方法，所述方法包括以下步骤：

S1、接收外部输入的视景模型文件，构建表征制导武器运动过程的姿态信息序列和用于表征制导武器真实视场环境干扰的视景序列；

S2、融合姿态信息序列和对应的视景序列以生成视景图片；

S3、将待验证的目标模板与视景图片中的目标进行匹配，求解视景图片中的识别像素位置；

S4、将所述视景图片中的识别像素位置与实际目标像素位置求差得到像素位置误差，求解所述像素位置误差的均值、方差以及像素位置误差的变化率，以评判待验证的目标模板的识别性能。

作为进一步优选地，所述步骤S4中，按照弹道高度分段求解像素位置误差，分别计算各段像素位置误差的识别精度方差、均值以及像素位置误差的变化率。

作为进一步优选地，所述步骤S1中，通过渲染引擎将所述视景模型文件转换为可见光或红外图像仿真视景序列。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：本发明首先构建多姿态弹道验证序列和多状态视景仿真实例，可模拟战场飞行环境，快速实现模板验证的流程；通过图像像素位置误差，可有效验证模板的识别准确性，并进一步地通过分段求解像素位置误差以及像素位置误差的变化率，可以更全面地验证模板的识别稳定性。本发明基于同源光学图像输入，可以实现可见光或红外图像异源光学图像模板的验证评估。本发明建立了一套自动化的目标模板验证流程，可解决战时基于特定图像识别算法的目标模板性能评估需求，整个系统结构简单且流程执行自动化，验证时间快速，评估指标覆盖全面。

附图说明

图1是本发明基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统结构示意图；

图2是本发明基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估方法流程示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明提供一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统，系统包括：

视景仿真模块，用于构建表征制导武器运动过程的姿态信息序列和表征制导武器真实视场环境干扰的视景序列；

任务调度模块，用于将待验证的目标模板加载至图像识别模块；还用于接收图像识别模块发送的识别像素位置，将其与实际目标像素位置求差得到像素位置误差，计算像素位置误差均值、方差以及像素位置误差的变化率，以评判待验证模板的识别性能；

图像识别模块，用于融合姿态信息序列和对应的视景序列以生成视景图片，将待验证的目标模板与视景图片中的目标进行匹配，求解视景图片中的识别像素位置，并反馈至任务调度模块。

本发明构建了一种开环注入式验证系统，系统包括视景仿真模块、任务调度模块和图像识别模块。其中，图像识别模块采用实物载体，视景仿真模块通过硬件板卡实现图像高速注入的模拟，任务调度模板同样通过硬件板卡实现制导控制系统的模拟。

其中，视景仿真模块用于构建姿态信息序列和视景序列。视景仿真模块接收模板制备系统中基准图制备模块输出的视景模型文件，所述视景模型文件包含视景场景的坐标、地物信息等。视景仿真模块基于渲染引擎(如vega)将视景模型文件转换为可见光或红外图像仿真视景序列。依据验证覆盖全面性需求，定义6-10个典型验证状态，例如额定、拉偏、出视场等工作状态。考虑到制导系统实际工作的各种可能情况，制作对应的弹道参数来模拟弹的飞行姿态。

同样地，依据验证需求，定义典型的云烟雾噪声等图像干扰，建立不同程度的云干扰、烟雾干扰模型，叠加至目标视景模型，形成特定的干扰场景实例。

通过任务调度模块将待验证目标模板加载至图像识别模块，并通过任务调度模块给图像识别模块发送任务预置指令，接收到图像识别模块返回的预置应答后，参数预置成功。任务调度模块配置验证姿态信息序列，自主预置姿态信息序列。同时任务调度模块配置验证任务所需的仿真视景实例，开始执行验证工作：接收图片识别模块发送的像素位置，求解像素位置误差，进而求解像素位置误差的均值、方差、像素位置误差变化率，以评判待验证模板的识别性能，其中，均值和方差主要用于判断模板识别的准确性，像素位置误差变化率主要用于衡量模板识别的稳定性；

图像识别模块融合姿态信息序列和对应的视景序列，并以此生成视景图片,将待验证的目标模板与视景图片中的目标进行匹配，求解视景图片中的像素位置，并反馈至任务调度模块。

以下结合一个具体实施例对本发明方案作进一步说明。

本实施例中，基于特定图像算法的开环注入式验证系统包括：任务调度模块、视景仿真模块、图像识别算法实物载体。

任务调度模块主要完成三个功能：(1)制导控制系统功能模拟(2)自动验证流程实现(3)验证数据自动评估。

模拟制导控制系统功能，主要是模拟制导控制系统，任务调度模块将事先预置的弹道姿态信息数据实时发送给图像识别系统和视景仿真模块，同时接收图像识别系统返回的制导结果信息。

任务调度模块，依据预置的弹道序列信息和视景仿真实例，生成自动化任务脚本，依据任务脚本依次完成各个状态的验证流程如图2所示。

本实施例中，任务调度模块还包括验证过程监视子模块，在验证过程执行中，将验证过程的数据结果以视频输出和图表绘制两种方式进行显示输出。验证过程监视子模块以自动化验证流程保存的数据为输入通过全局数据分析模块和分段数据分析模块，给出分段制导误差和全局制导误差，以及分段制导输出角度变化速率指标。最终形成自动化评估报告。

任务调度模块中的数据评估子模块，以模板验证的数据为输入，依据弹道的高度信息将结果数据进行分段，分别计算各段数据的识别精度方差和均值。以及各段数据的识别幅度变化率指标。依据各段设计的数据指标进行一一评估，最终依据综合判据策略得出模板的可行性结果。

本发明开环注入式验证系统是基于同步422的串行同步通信，采用应答式通信机制。依据系统执行的功能需求制定了一系列的功能指令。

第一步，设计多状态弹道数据验证序列和多状态视景仿真实例。作为影响验证评估的两个主要因素：弹道序列和视景模型实例，通过覆盖性和快速验证需求的中和，设计出考核算法模板性能所必须的弹道和视景实例。考虑到本项目的图像识别算法特性，设计了额定姿态弹道、大机动弹道(含目标在视场边界和出视场两种情况)、弹道信息精度误差弹道(模拟给定的姿态信息和实际有偏差的情况，偏差值覆盖真实偏差的最大值以上20％)。同时依据实际工作环境，设计视景仿真实例：调整目标与环境对比度的仿真场景，正常视景场景中叠加云遮挡实例，正常视景场景中叠加烟雾干扰实例。将两个因素的评估实例进行组合，形成完整的评估考核参数序列。

第二步，运行开环注入式验证系统，包括任务调度模块、视景仿真模块、图像识别模块，

第三步，任务调度模块发送自检指令给视景仿真模块和图像识别模块，视景仿真模块和图像识别模块检查工作状态，如状态正常则返回自检正常，可进入下一步。反之异常则中止流程，等待状态正常进行入下一步操作。

第四步，任务调度模块依据通信协议将待验证模板(一个具备特定图像识别信息输入的二进制文件)加载至图像识别模块，数据加载完成图像识别模块返回成功标识。

第五步，任务调度模块预置弹道参数和视景序列实例，第一步设计的弹道参数序列的最终存储形式为批量的txt文件，而视景仿真实例为嵌入在视景仿真模块中的软件模块可供自由组合调用。首先，通过任务调度模块的人机界面选取弹道参数序列文件和视景验证实例，确定完成验证评估参数的载人预置工作。

第六步，通过任务调度模块的人机交互界面开始执行自动化验证，验证过程是以每个弹道序列为一组验证流程，按照第五步预置的弹道序列和视景验证序列实例组合总数进行顺序执行。

第七步，验证过程中的结果输出，任务调度模块的图表绘制和视频输出模块用于监控验证过程中的数据结果，视频输出模块主要输出图像识别模块的实时捕获场景视频，可从视频中的十字标定位情况查看是否捕获正确，图表绘制模块是将图像识别板实时返回的制导数据和预知的目标实时位置进行对比求差，目标的实时准确位置由弹道姿态数据通过坐标系的转换可得知，最终得到图像识别模块的实时识别误差曲线，通过曲线数据可获得图像识别模块的识别误差。

第八步，验证结束自动评估结果数据，验证结束后数据按照制导输出信息，目标实际位置信息，识别延时，弹体姿态高度四个类别进行数据保存。数据自动评估模块读入数据文件。

首先，进行数据对齐和剔异常数据操作。(1)利用识别延时的时间差，将制导输出信息和目标位置信息(由弹道姿态信息反推得到)进行一一对齐。(2)依据制导信息的输出合理区间值，剔除数据中异常超出合理区间的数据值。

然后，就可以对数据进行计算，根据弹体姿态高度信息将数据文件分四段，求得四个数据段区间的识别误差(制导输出信息和目标实际位置求差绝对值)和全局数据的制导识别误差。

四个数据段区间的平滑度指标包含两个指标，数据段区间幅度差和数据段区间制导角速率(°/米)。第一个指标是统计各数据段幅度差。第二个指标是幅度差与数据段的高度差的比值。

最后，数据评估子模块使用指标合格标准对计算出的几个指标进行判定。确定合格则本模板的验证完成，否则模板未满足要求，完成后利用结果报告生成模块自动生成word报告。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统，其特征在于，所述系统包括：

视景仿真模块，用于根据外部输入的视景模型文件，构建表征制导武器运动过程的姿态信息序列和表征制导武器真实视场环境干扰的视景序列；

任务调度模块，用于将待验证的目标模板加载至图像识别模块；还用于接收图像识别模块发送的识别像素位置，将识别像素位置与实际目标像素位置求差得到像素位置误差，计算所述像素位置误差其均值、方差以及像素位置误差的变化率，以评判所述待验证的目标模板的识别性能；

图像识别模块，用于融合姿态信息序列和对应的视景序列以生成视景图片，将待验证的目标模板与视景图片中的目标进行匹配，求解视景图片中的识别像素位置，并反馈至任务调度模块。

2.如权利要求1所述的基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统，其特征在于，所述任务调度模块还包括数据评估子模块，所述数据评估子模块按照弹道高度分段求解像素位置误差，分别计算各段像素位置误差的识别精度方差、均值以及像素位置误差的变化率。

3.如权利要求1所述的基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统，其特征在于，所述视景仿真模块用于接收模板制备系统中基准图制备模块输出的视景模型文件，通过渲染引擎将视景模型文件转换为可见光或红外图像仿真视景序列，所述视景模型文件包含视景场景的坐标和地物信息。

4.一种基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、接收外部输入的视景模型文件，构建表征制导武器运动过程的姿态信息序列和用于表征制导武器真实视场环境干扰的视景序列；

S2、融合姿态信息序列和对应的视景序列以生成视景图片；

S3、将待验证的目标模板与视景图片中的目标进行匹配，求解视景图片中的识别像素位置；

S4、将所述视景图片中的识别像素位置与实际目标像素位置求差得到像素位置误差，求解所述像素位置误差的均值、方差以及像素位置误差的变化率，以评判待验证的目标模板的识别性能。

5.如权利要求4所述的基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统，其特征在于，所述步骤S4中，按照弹道高度分段求解像素位置误差，分别计算各段像素位置误差的识别精度方差、均值以及像素位置误差的变化率。

6.如权利要求4所述的基于异源光学景象匹配目标模板的性能评估系统，其特征在于，所述步骤S1中，通过渲染引擎将所述视景模型文件转换为可见光或红外图像仿真视景序列。