CN111007521B - 一种激光主动探测系统及目标识别方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提出了一种基于“猫眼”效应的激光主动探测系统及目标识别方法，采用双探测器共光路模式，针对“猫眼”目标进行探测与识别，并且在双探测器模式的基础上，通过双开窗识别法，以进一步提高程序的目标识别、定位速度以及抗干扰能力。
Description
技术领域
本发明涉及激光主动探测领域。具体的，涉及一种基于“猫眼”效应(Cat-EyeEffect)的双探测器共光路模式激光主动探测系统及目标识别方法。
背景技术
近年来，基于“猫眼”效应(Cat-Eye Effect)的激光主动探测技术在区域侦察、定点打击等领域上扮演着重要角色。绝大多数的战场光电设备所使用的光学系统都含有不同反射程度的器件(镀膜透镜、含光敏面的光电器件、瞄准叉丝等)。在受到外部激光束的照射时，可产生沿原光路返回的反射光，而该反射光的回波能量一般比环境中漫反射目标的回波强2-4个数量级，因此称此现象为“猫眼”效应。基于“猫眼”效应的原理，激光主动探测系统可通过对目标区域主动发射探测激光以实现对光学目标的侦测与识别。
目前基于“猫眼”效应的主动探测方式可分为基于单元APD、四象限与PSD等探测器件的非成像探测法与基于CCD/CMOS等探测器件的成像探测法。非成像法具有高速、处理简单等优点，但非成像特性导致其延展性差。成像法具有直观显示、处理算法多样化等优点，但其处理时效性较弱。
此外，基于CCD/CMOS成像单元或APD机械式扫描等单探测器的探测模式，一般采用重复搜索等方式对目标进行定位与识别。在探测范围内，若“猫眼”目标在一段时间里穿越某些连续的障碍物(树林、云层、山峦等)而使其位置变得随机时，系统容易丢失探测目标。人工校准或识别程序的扫描可能在寻找丢失的目标上耗时过长。例如：
场景一，对方的无人侦察机从远处飞来，车载红外探测系统侦测到无人机的猫眼回波信号并锁定目标。但无人机由于航线的原因进入了云层、山脉的一侧，使系统在一段时间内无法探测到有效的目标。当目标再次随机出现在显示画面的某一处时，系统可能因为其位置的随机性太大而丢失目标，无法给驱动设备发出有效指令，致使目标逃逸出探测范围。
场景二，探测系统锁定了空中的猫眼目标，但目标使用若干高亮的干扰源进行多光源干扰。系统由于大量干扰光源的诱导吸引而改变探测的兴趣点，从而使协同系统无法调整合适的位置而不能有效地针对目标做出快速反应。
场景三，在城市作战中，狙击手隐藏在某处，附近有碎玻璃反射太阳光，使探测系统中出现多个高亮度目标，从而无法准确判断各目标的性质，也就无法对狙击手进行定位。
发明内容
针对现有技术中的不足，本申请提出了一种基于“猫眼”效应的激光主动探测系统及目标识别方法，采用双探测器共光路模式，针对“猫眼”目标进行探测与识别，并且在双探测器模式的基础上，通过双开窗识别法，以进一步提高程序的目标识别、定位速度以及抗干扰能力。
以CCD/CMOS为光电转换核心的摄像机，虽然能够达到高帧率的采集，但和以PSD、四象限探测器为代表的的非成像型探测器相比，速度仍然低3-4个数量级。PSD属于非成像器件，无法直观显示探测目标的状态也无法获取关于探测目标的成像数据。由于处理方法单一，无法对其光敏面上目标信号进行准确定位。CCD/CMOS探测方式虽然不具备PSD探测方式的处理速度，但能够针对不同的需求拓展图像处理的算法，因此具有处理算法多样化、成像显示等优点，具有较高的定位精度。但该种方式仅通过图像中目标的灰度级形态等进行定位，无法判断目标性质(猫眼目标及高亮度目标)，因此容易被干扰欺骗，造成较高的虚警率及漏警率。双探测器模式能够有效地融合上述两者的优点并弥补双方的劣势。
本申请的一个方面涉及一种激光主动探测系统，包括：
激光器、光学系统、探测器一、探测器二、以及双开窗识别模块；
所述探测器一、探测器二均具有光敏面；
所述光学系统能够使探测器一与探测器二对同一目标区域感测，且目标在探测器一与探测器二的光敏面上的坐标具有线性对应关系；
所述探测器一获取激光照射目标后返回的图像信息，所述探测器二获取激光照射目标后返回的非成像信息；
所述双开窗识别模块包括：
非成像开窗部，用于从探测器二获取非成像开窗坐标P(x0,y0)后，在探测器一所获取的图像中对真实目标的位置进行W×W(W∈Z+)大小的模糊开窗；
算法窗开窗部，根据探测器二输出的位置信号及其范围限定算法窗定位的区域；当通过探测器二提供的信号锁定目标位置的范围后，将对探测器一所获取的图像信息进行映射，使搜寻范围锁定在探测器二非成像开窗的区域内；
目标位置识别部，利用算法对探测器二锁定的区域内的图像数据进行运算并求出光斑的精确位置P(X,Y)。
在一些实施例中，所述探测器一为面阵型图像传感器；所述探测器二为QPD或PSD传感器，用以探测其光敏面上的光斑位置。
在一些实施例中，所述目标位置识别部采用灰度重心法、型心法或其他数字图像处理算法，处理成像信息，计算目标的中心位置；并通过光调制解调及专用处理电路，对非成像信息的光斑位置进行探测。
在一些实施例中，所述双开窗识别模块由嵌入式处理器或基于PC的处理系统实现。
在一些实施例中，所述光学系统采用共光路光学系统，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于共光轴状态；
在一些实施例中，所述光学系统采用两套光轴相互平行的旁轴式光学系统，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于平行的旁轴状态。
在一些实施例中，所述光学系统包括组合透镜、光阑、分光镜；探测器一、探测器二的光敏面到组合透镜的光程相同；分光镜对接收到的光信号进行分光处理，将分光后的信号分别传递至探测器一与探测器二的光敏面上。
本申请的又一个方面涉及一种激光主动探测系统的目标识别方法，包括：
获取激光照射目标后返回的目标图像信息的步骤；
获取激光照射目标后返回的目标非成像信息的步骤；
对目标进行双开窗识别的步骤；
所述双开窗识别的步骤包括：
获取目标非成像信息的开窗坐标P(x0,y0)后，在所获取的目标图像信息中对真实目标的位置进行W×W(W∈Z+)大小的模糊开窗的步骤；
根据目标非成像信息的位置信号及其范围限定算法窗定位的区域的步骤；当通过目标非成像信息提供的信号锁定目标位置的范围后，将对所获取的目标图像信息进行映射，使搜寻范围锁定在模糊开窗的区域内；
利用算法对锁定的区域内的图像数据进行运算并求出目标的精确位置P(X,Y)的步骤。
在一些实施例中，所述算法采用灰度重心法求取光斑中心。
在一些实施例中，还包括使获取激光照射目标后返回的目标图像信息的探测器一与获取激光照射目标后返回的目标非成像信息的探测器二对同一目标区域感测的步骤，
以及，使目标在探测器一与探测器二的光敏面上的坐标具有线性对应关系的步骤。
在一些实施例中，使目标在探测器一与探测器二的光敏面上的坐标具有线性对应关系的步骤进一步包括：
通过光学系统的共光路模式，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于共光轴状态的步骤；
在一些实施例中，通过光学系统采用两套光轴相互平行的旁轴模式，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于平行的旁轴状态的步骤。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构和操作。
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。
图1是根据本申请的一些实施例所示的激光主动探测系统整体结构框图；
图2是根据本申请的一些实施例所示的一种激光主动探测系统共光路模式示意图；
图3是根据本申请的一些实施例所示的PSD位置信息及限定范围示意图；
图4是根据本申请的一些实施例所示的双开窗算法的光斑中心示意图；
图5是根据本申请的一些实施例所示的双开窗机制流程图；
图6是根据本申请的一些实施例所示的双开窗机制下目标受干扰情况示意图；
图7(a)-图7(c)是根据本申请的一些实施例所示的双开窗机制下LED光源干扰情况效果图；
图8是根据本申请的一些实施例所示的双开窗机制下激光干扰情况效果图。
具体实施方式
图1示出了一些实施例所示的激光主动探测系统整体结构框图，在激光主动探测系统中系统①为发射机子系统，系统②为接收机子系统。系统①包括调制系统(含调制、供电电路)与激光器。系统②包括光学系统、CCD/CMOS摄像机、上下位机、PSD传感器(未示出)、PSD处理电路与显示器。
所述光学系统采用共光路模式。共光路模式使光学系统结构紧凑，易于校准与维护，并保持探测器视场的一致性。如图2所示，摄像机的CCD/CMOS光敏面(探测器光敏面①)与PSD光敏面(探测器光敏面②)处于共光轴状态，共享同一个探测视场。光学系统包括组合透镜、光阑、分光镜等光学元件。两类探测器的光敏面到组合透镜的光程相同。分光镜可对光信号进行分光处理，将信号传递至CCD/CMOS光敏面(探测器光敏面①)与PSD的光敏面(探测器光敏面②)上。
在一些实施例中，探测激光的调制方式包括但不限于幅度调制、频率调制、相位调制、偏振态调制。
在一些实施例中，共光路模式也可替换为旁轴式平行光路模式。
在一些实施例中，由于外界环境干扰严重，微弱的“猫眼”光斑信号能量小且常淹没于复杂的强背景噪声中，因此需要提高系统的抗干扰能力。
本申请基于共光路或旁轴式平行光路的双探测器模式，提供一种快速识别、具有抗干扰能力的猫眼目标定位方法——双开窗识别法。
双开窗识别法(Double Window Recognition，DWR)是基于双探测器模式下的一种目标光斑处理方法。该方法的开窗分为PSD窗与算法窗两部分。由于PSD探测对光斑大小、形状不敏感，系统从PSD处理电路中获取PSD开窗坐标P(x0,y0)后，可在CCD/CMOS所获取的图像中对真实目标的位置进行W×W(W∈Z+)大小的模糊开窗(PSD窗)，Z+为正整数集。CCD/CMOS的成像数据中含有目标具体的像素值，因此可使用适当的算法对目标位置进行精确开窗，即算法窗。
在双探测器模式下，PSD与CCD/CMOS共光路，因此获取的视场容易校准，但由于实际中存在震动、光斑形状不均等多种问题，使PSD探测的目标位置不能很好地与图像中的目标相匹配。因此可以根据PSD输出的位置信号及其有限的范围作为限定算法窗定位的区域。
如图3所示，当通过PSD提供的信号锁定目标位置的范围(开窗尺寸宽度为W)后，系统的识别程序将对CCD/CMOS所采集的图像数据进行映射，使搜寻范围锁定在PSD开窗的位置上。可清楚地观察到，PSD锁定的区域比周围整个成像区域小，因此可利用算法对该区域内的图像数据进行运算并求出光斑的精确位置P(X,Y)(如图4)。
在一些实施例中，采用灰度重心法求取光斑中心，灰度重心法也称为密度质心算法，能够通过目标光强分布求出加权的光强质心坐标。目标的灰度重心P(x0,y0)计算公式如下所示：
其中，xj为第j行坐标，yk为第k行坐标。f(j,k)表示第j行、k列的像素值。根据实际的处理情况，可加入阈值th对图像像素f(j,k)进行阈值处理并重新获得处理后的图像像素f′(j,k)：
在对PSD开窗内的数据进行处理后，求出开窗的质心坐标即为算法窗的中心坐标。
在一些实施例中，提高系统整体的抗干扰能力的DWR开窗机制如图5所示。DWR将光斑位置P(x0,y0)映射于CCD/CMOS成像数据中，并提取一定范围内的成像数据——PSD开窗内的数据。以PSD的位置数据确定目标算法窗的第一次开窗定位的位置。若目标变换缓慢，PSD获取目标的坐标变化并不大。由于算法窗是对PSD窗内所有的数据进行加权运算，那么将会更精确地定位目标。若在一定时间内，目标周围出现光源干扰，例如干扰弹影响，环境中大量的强光干扰源吸引并诱导算法窗远离原目标。在传统单探测器模式下，需要加入更多有效的耗时算法进行识别才可以使识别窗继续锁定原目标，而本申请共光路的双探测器模式下的DWR则通过PSD的开窗对算法窗进行约束，即判断算法窗在其自行开窗定位的过程中是否超出PSD开窗边界，如图6所示。若暂时的干扰影响不至于使算法窗脱离PSD开窗，那么在一定的容忍范围内继续给予算法窗自动定位的权限。若超出PSD开窗范围，那么DWR机制将会把算法窗的中心强制性地拉回至PSD的开窗中心P(x0,y0)。此时干扰源可能已经离开了PSD窗的范围，而算法窗将继续识别与定位光斑目标。
DWR的目的是利用PSD的信息辅助系统处理CCD/CMOS图像数据，用PSD模糊位置的开窗来约束算法窗的定位范围。DWR可以有效地减少算法开窗的数据量，节省大量的搜寻时间，达到双重锁定的效果。同时也给使用者提供直观的图像显示，使之能够对目标的准确性进行人为判断与干预。
在一些实施例中，提供一种基于双开窗识别法的激光主动探测系统。所述系统进一步包括双开窗识别模块，用于融合PSD探测信息与CCD/CMOS成像信息；
所述双开窗识别模块包括：
PSD开窗部，用于从PSD处理电路中获取PSD开窗坐标P(x0,y0)后，在CCD/CMOS所获取的图像中对真实目标的位置进行W×W(W∈Z+)大小的模糊开窗(PSD窗)；
算法窗开窗部，根据PSD输出的位置信号及其范围限定算法窗定位的区域；当通过PSD提供的信号锁定目标位置的范围(开窗尺寸宽度为W)后，将对CCD/CMOS所采集的图像数据进行映射，使搜寻范围锁定在PSD开窗的位置上；
目标位置识别部，利用算法对PSD锁定的区域内的图像数据进行运算并求出光斑的精确位置P(X,Y)；在一些实施例中，所述算法采用灰度重心法求取光斑中心。
在一些实施例中，激光主动探测系统可以不包含显示器，而是将结果发送到网络端、移动端和/或服务器端。
在一些实施例中，根据模块化设计方式，将系统②的数字处理部分以上、下位机的模式进行功能划分。
下位机实现的功能包括：1.为激光器的调制系统与PSD处理电路提供调制信号(调制信号①、调制信号②)；2.对PSD信号进行A/D转换、数字滤波等处理，将PSD数据发送至上位机。
上位机实现的功能包括：1.驱动摄像机并接收图像信息；2.接收与解包下位机的目标位置信息；3.对图像信息与PSD信息进行融合处理并通过显示器显示图像。
在一些实施例中，将系统②的数字处理部分可采用嵌入式处理器或基于PC的处理系统。
在一些实施例中，CCD/CMOS传感器可替换为其他面阵图像传感器。
在一些实施例中，psd传感器可替换为其他非成像型探测器或传感器。
在一些实施例中，对干扰环境下的探测效果进行了验证，以LED光源的动态干扰情况为例，如图7(a)-图7(c)所示，在双探测器模式下，其中较大的窗为PSD窗，较小的窗为算法窗。
图7(a)中系统的PSD窗与算法窗锁定猫眼目标，目标上方出现干扰源；图7(b)中干扰源经过目标并影响到算法窗的开窗位置，PSD开窗不受影响；图7(c)中干扰源离开目标继续向下运动，此时算法窗受到模拟强光干扰源的LED光源的诱导而远离目标中心，但受到DWR的机制影响，算法窗将强制移回PSD开窗位置，最后在PSD窗内重新定位目标的位置。本申请的算法窗受到LED光源的影响程度较大，也容易受到周围光源的影响，但受制于PSD开窗范围而大大降低了环境干扰源的影响，因此能够在偏离后重新锁定探测目标。
在一些实施例中，对干扰环境下的探测效果进行了验证，以激光照射干扰情况为例，在双探测器模式下，使用外部激光对探测系统进行目标的干扰照射，移动方向从左至右地扫过猫眼目标的位置并移动至图8所示位置。
在移动过程中，本申请的PSD开窗受到外部激光的影响较小，但以CCD/CMOS图像数据为基础的算法窗被干扰源吸引而远离“猫眼”目标。由于受到双开窗机制的限定，算法窗被强制地拉回至PSD窗的中心并重新锁定在真实目标上。
双开窗算法通过对PSD探测信息与CCD/CMOS成像信息进行融合，使用PSD窗对目标进行快速粗定位，并利用质心算法对PSD窗内的目标进行微秒级精确定位(获取算法窗的位置)。基于双开窗法的处理机制，以PSD的开窗范围控制算法窗的开窗位置，使算法窗锁定探测目标，达到抗干扰的目的。
在一些实施例中，本申请的系统适用于针孔摄像头的探查。
在一些实施例中，本申请的系统适用于影院盗摄设备的探查。
在一些实施例中，本申请的系统能够将检测中间信号或探测结果通过网络传输到用户设备或服务器。
所述网络可以是单个网络，或多个不同网络的组合。例如，可以是一个局域网(local area network，LAN)、广域网(wide area network，WAN)、公用网络、私人网络、专有网络、公共交换电话网(public switched telephone network，PSTN)、互联网、无线网络、虚拟网络、城域网络、电话网络等，或几种的组合。网络可以包括多个网络接入点，例如，有线接入点、无线接入点、基站、互联网交换点等在内的有线或无线接入点。通过这些接入点，数据源可以接入网络并通过网络发送数据信息。在一些实施例中，网络可以分为无线网络(蓝牙、wireless local area network(WLAN、Wi-Fi、WiMax等)、移动网络(2G、3G、4G、5G信号等)、或其他连接方式(虚拟专用网络(virtual private network，VPN)、共享网络、近场通信(near field communication，NFC)、ZigBee等)。
所述用户设备可以是智能设备。所述智能设备可以是手机、平板电脑或笔记本电脑等中的一种或几种的组合。所述用户设备还可以包括智能家庭设备、可穿戴设备、移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等中的一种或多种的组合。在一些实施例中，所述智能家用设备可以包括智能照明装置、智能电器控制装置、智能监控装置、智能电视、智能摄像机、对讲机等中的一种或多种的组合。在一些实施例中，所述可穿戴设备可能包括手环、鞋袜、眼镜、头盔、手表、服装、背包、智能配件等一种或多种的组合。在一些实施例中，所述移动设备可以包括移动电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航设备、销售点(POS)设备、笔记本电脑、平板电脑、台式机等中的一种或多种的组合。在一些实施例中，所述虚拟现实设备和/或所述增强现实装置可以包括虚拟现实头盔、虚拟现实眼镜、虚拟现实眼罩、增强现实头盔、增强现实眼镜、增强现实眼罩等中的一种或多种的组合。例如，所述虚拟现实设备和/或所述增强现实设备可以包括Google GlassTM、Oculus RiftTM、HololensTM、Gear VRTM等。
服务器可以是具有处理能力和存储能力的装置或设备。在一些实施例，服务器的存储能力通过与其对应的数据库实现。数据库可以是本地的，或远程的。数据库可以包括层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库等，或几种的组合。数据库可以将信息数字化后再以利用电、磁或光学等方式的存储设备加以存储。数据库可以用来存放各种信息，例如，程序、数据等。数据库可以是利用电能方式存储信息的设备，例如，各种存储器、随机存取存储器(Random Access Memory(RAM))、只读存储器(Read Only Memory(ROM))等。随机存储器可以包括十进计数管、选数管、延迟线存储器、威廉姆斯管、动态随机存储器(DRAM)、静态随机存储器(SRAM)、晶闸管随机存储器(T-RAM)、零电容随机存储器(Z-RAM)等，或几种的组合。只读存储器可以包括磁泡存储器、磁钮线存储器、薄膜存储器、磁镀线存储器、磁芯内存、磁鼓存储器、光盘驱动器、硬盘、磁带、早期非易失存储器(NVRAM)、相变化内存、磁阻式随机存储式内存、铁电随机存储内存、非易失SRAM、闪存、电子抹除式可复写只读存储器、可擦除可编程只读存储器、可编程只读存储器、屏蔽式堆读内存、浮动连接门随机存取存储器、纳米随机存储器、赛道内存、可变电阻式内存、可编程金属化单元等，或几种的组合。数据库可以是利用磁能方式存储信息的设备，例如，硬盘、软盘、磁带、磁芯存储器、磁泡存储器、U盘、闪存等。数据库可以是利用光学方式存储信息的设备，例如，CD或DVD等。数据库可以是利用磁光方式存储信息的设备，例如，磁光盘等。数据库的存取方式可以是随机存储、串行访问存储、只读存储等，或几种的组合。数据库可以包括非永久记忆存储器，永久记忆存储器，或二者的组合。
本申请的保护范围以权利要求为准。
与现有技术相比，本申请的有益效果表现如下：
一、采用双探测器模式，能够利用其中一路探测器的优势弥补另一路探测器的缺点或系统后期处理机制的薄弱之处，从而灵活地适应各种复杂环境(例如战场环境)，并获得单探测器难以实现的功能。
二、双探测器模式采用共光路模式，共光路模式使两路探测器处于共光轴状态，保证探测视场的一致性。相同的探测视场能够使两路探测目标的信息失真度低，简化后期程序处理难度。具有结构紧凑、校准简单、易于维护以及探测视场一致等优势。
三、共光路的双探测器模式能够以较小的空间与较低的成本为代价兼容单路探测器的功能并弥补单探测器的劣势，从而使系统的探测与识别达到“1+1≥2”的效果。
四、在探测距离为15m的缩比实验中，测量出系统识别定位的耗时在亚毫秒级别，其中双开窗算法的识别耗时约为400ns。在外部光源的动态干扰下，系统能够有效地降低干扰的影响并快速重定位目标。
以上内容描述了本申请和/或一些其他的示例。根据上述内容，本申请还可以作出不同的变形。本申请披露的主题能够以不同的形式和例子所实现，并且本申请可以被应用于大量的应用程序中。权利要求中所要求保护的所有应用、修饰以及改变都属于本申请的范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
针对本申请引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档、物件等，特将其全部内容并入本申请作为参考。与本申请内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本申请权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本申请中的)也除外。需要说明的是，如果本申请附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本申请所述内容有不一致或冲突的地方，以本申请的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本申请中所述实施例仅用以说明本申请实施例的原则。其他的变形也可能属于本申请的范围。因此，作为示例而非限制，本申请实施例的替代配置可视为与本申请的教导一致。相应地，本申请的实施例不限于本申请明确介绍和描述的实施例。
Claims (8)
1.一种基于“猫眼”效应的激光主动探测系统，其特征在于，包括：
激光器、光学系统、探测器一、探测器二、以及双开窗识别模块；
所述探测器一、探测器二均具有光敏面；
所述光学系统能够使探测器一与探测器二对同一目标区域感测，且目标在探测器一与探测器二的光敏面上的坐标具有线性对应关系；
所述探测器一获取激光照射目标后返回的成像信息，所述探测器二获取激光照射目标后返回的非成像信息；
所述双开窗识别模块包括：
非成像开窗部，用于从探测器二获取非成像开窗坐标P(x0,y0)后，在探测器一所获取的图像中对真实目标的位置进行W×W(W∈Z+)大小的模糊开窗；
算法窗开窗部，根据探测器二输出的位置信号及其范围限定算法窗定位的区域；当通过探测器二提供的信号锁定目标位置的范围后，将对探测器一所获取的图像信息进行映射，使搜寻范围锁定在探测器二非成像开窗的区域内；
目标位置识别部，利用算法对探测器二锁定的区域内的图像数据进行运算并求出光斑的精确位置P(X,Y)；
所述光学系统采用共光路光学系统，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于共光轴状态；
或者，
所述光学系统采用两套光轴相互平行的旁轴式光学系统，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于平行的旁轴状态。
2.如权利要求1所述的激光主动探测系统，其特征在于，所述探测器一为面阵型图像传感器；所述探测器二为PSD传感器或四象限探测器，用以探测其光敏面上的光斑位置。
3.如权利要求1或2所述的激光主动探测系统，其特征在于，所述目标位置识别部采用灰度重心法、型心法或其他数字图像处理算法，处理成像信息，计算目标的中心位置；并通过光调制解调及专用处理电路，对非成像信息的光斑位置进行探测。
4.如权利要求1或2所述的激光主动探测系统，其特征在于，所述双开窗识别模块由嵌入式处理器或基于PC的处理系统实现。
5.如权利要求1所述的激光主动探测系统，其特征在于，所述光学系统包括组合透镜、光阑、分光镜；探测器一、探测器二的光敏面到组合透镜的光程相同；分光镜对接收到的光信号进行分光处理，将分光后的信号分别传递至探测器一与探测器二的光敏面上。
6.一种基于“猫眼”效应的激光主动探测系统的目标识别方法，其特征在于，包括：
获取激光照射目标后返回的目标图像信息的步骤；
获取激光照射目标后返回的目标非成像信息的步骤；
对目标进行双开窗识别的步骤；
所述双开窗识别的步骤包括：
获取目标非成像信息的开窗坐标P(x0,y0)后，在所获取的目标图像信息中对真实目标的位置进行W×W(W∈Z+)大小的模糊开窗的步骤；
根据目标非成像信息的位置信号及其范围限定算法窗定位的区域的步骤；当通过目标非成像信息提供的信号锁定目标位置的范围后，将对所获取的目标图像信息进行映射，使搜寻范围锁定在模糊开窗的区域内；
利用算法对锁定的区域内的图像数据进行运算并求出目标的精确位置P(X,Y)的步骤；
使探测器一与探测器二对同一目标区域感测、且目标在探测器一与探测器二的光敏面上的坐标具有线性对应关系的步骤；其中，
使目标在探测器一与探测器二的光敏面上的坐标具有线性对应关系的步骤包括：
通过光学系统的共光路模式，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于共光轴状态的步骤；
或者，
通过光学系统采用两套光轴相互平行的旁轴模式，使得探测器一的光敏面与探测器二的光敏面处于平行的旁轴状态的步骤。
7.如权利要求6所述的激光主动探测系统的目标识别方法，其特征在于，所述算法采用灰度重心法求取光斑中心。
8.如权利要求6或7所述的激光主动探测系统的目标识别方法，其特征在于，还包括使获取激光照射目标后返回的目标图像信息的探测器一与获取激光照射目标后返回的目标非成像信息的探测器二对同一目标区域感测的步骤。
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104637059A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-20 | 吉林大学 | 基于毫米波雷达和机器视觉的夜间前方车辆检测方法 |
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Family Cites Families (10)
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|---|---|---|---|---|
| US6116639A (en) * | 1994-05-09 | 2000-09-12 | Automotive Technologies International, Inc. | Vehicle interior identification and monitoring system |
| CN1268892C (zh) * | 2004-01-09 | 2006-08-09 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 基于位置传感器件psd的三维测量方法 |
| FR2944594B1 (fr) * | 2009-04-20 | 2014-07-11 | Sagem Defense Securite | Tete autodirectrice a deux voies de detection, et missile comportant une telle tete |
| CN103163527B (zh) * | 2013-04-02 | 2014-10-01 | 哈尔滨工业大学 | 基于ccd辅助定位-双光楔光束调节的激光监听装置及采用该装置实现监听的方法 |
| CN103257035A (zh) * | 2013-05-15 | 2013-08-21 | 中国科学院上海光学精密机械研究所 | 光路抖动信号探测器 |
| CN103326780B (zh) * | 2013-06-21 | 2015-09-09 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 基于压缩感知接收机的自由空间光通信apt系统及方法 |
| CN104597436B (zh) * | 2015-01-15 | 2017-08-11 | 北京理工大学 | 一种应用于成像激光雷达的光谱分光装置 |
| CN108037512B (zh) * | 2017-11-24 | 2019-09-17 | 上海机电工程研究所 | 激光半主动关联成像跟踪探测系统及方法 |
| CN108089323A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-05-29 | 北京信息科技大学 | 具有新型旋转型光路的快速偏转反射镜装置及测量系统 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104637059A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-20 | 吉林大学 | 基于毫米波雷达和机器视觉的夜间前方车辆检测方法 |
| CN105487082A (zh) * | 2015-11-19 | 2016-04-13 | 中国空间技术研究院 | 一种用于远距离目标探测的激光雷达 |
Non-Patent Citations (1)
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| 双通道激光主动探测系统;刘秉琦;《光学 精密工程》;20120228;第20卷(第2期);241-246 * |
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