CN114024597A - 一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置 - Google Patents

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王赫
马才伟
张焱
刘姝仪
胡传舟
梁正
高文元
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Abstract

本发明公开一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，包括图像识别及控制模块、粗跟踪控制模块、伺服电机及粗跟踪CCD，图像识别及控制模块控制可见光照相机对目标终端进行拍摄，并通过自身和附加的目标特征，利用神经网络算法，精确识别拍摄图像中的目标终端，确定目标终端在拍摄图像中的位置信息，然后将该信息传递到粗跟踪控制模块，用于控制伺服电机，伺服电机接收到来自粗跟踪控制模块的控制信号后调整本机终端的方向，使目标终端的信号光源进入粗跟踪CCD接收范围，根据CCD接收的光斑位置信息，控制所述伺服电机驱动修正瞄准轴的指向，从而实现快速瞄准和捕获。本发明利用图像识别方式快速捕获目标终端，代替信标光扫描，提高捕获效率。

Description

一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置
技术领域
本发明涉及人工智能和激光通信领域，更具体地说，是一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置。
背景技术
在终端之间的捕获过程中，首先主控系统通过事先经由无线电台获取的通信目标终端位置坐标信息，并结合通信双方的坐标信息计算出光学天线的指向范围，然后将计算出的结果发送给粗瞄系统，驱动伺服转台进行螺旋扫描，扫描过程利用束散角较大的信标光，以增大捕获概率。这种方法需要用信标光进行大范围扫描，而目标终端的可捕获区域一般较小，使得这种方法效率较低。
发明内容
为解决以上现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，利用该装置实现的基于模式识别的粗瞄方法，利用目标终端的自身外形和附加特征，自动寻找目标终端的出现位置；同时集成图像处理算法，判断目标终端的当前姿态，便于接下来的跟踪。
本发明可通过以下技术方案予以实现：
一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，包括信号光源、可见光照相机、图像识别及控制模块、粗跟踪控制模块、伺服电机及粗跟踪CCD，图像识别及控制模块控制可见光照相机对目标终端进行拍摄，并通过自身和附加的目标特征，利用神经网络算法，精确识别拍摄图像中的目标终端，确定目标终端在拍摄图像中的位置信息，然后将该信息传递到粗跟踪控制模块，用于控制伺服电机，伺服电机接收到来自粗跟踪控制模块的控制信号后调整本机终端的方向，使目标终端的信号光源进入粗跟踪CCD接收范围，根据CCD接收的光斑位置信息，控制所述伺服电机驱动修正瞄准轴的指向，从而实现快速瞄准和捕获。
进一步地，所述可见光相机采用可以自动变焦的镜头，对于远处的目标终端能够根据距离改变焦距，保证拍摄的清晰度，使目标终端特征更为明显。
进一步地，为了便于相距较远的目标终端和本机终端之间的互相识别以及对准，可以在目标终端和本机终端表面加入一些明显特征，如按照特定规律闪烁的指示灯等。
进一步地，所述图像识别的功能由卷积神经网络实现，采用2层的卷积+池化的元胞结构；每个卷积特征图像数量为3,卷积核大小为5×5,卷积层激活函数设定为修正线性单元函数；池化层采用均值池化的方式，对应卷积层输出的2×2斑块像元的平均值作为该池化层激活函数的输入，其特征图像数量分别与对应的卷积层一致，元胞层与输出层之间采用全连接，输出为类别标签，维度与输入图像像元总数和类别数目相关。
本发明具有以下有益效果：
1.利用模式识别方式快速捕获终端目标，代替信标光扫描，提高捕获效率；
2.用信号光代替信标光，实现系统结构简化；
3.可以根据自身及表面附加特征，将目标终端与其它终端区分开，避免捕获到错误的终端。
附图说明
图1为一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄结构的示意图
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域的技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
如图1所示，本发明的一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，包括可见光照相机1、图像识别及控制模块2、粗跟踪控制模块3和伺服电机4，及粗跟踪CCD5,在终端通过GPS等定位工具得知目标终端的出现范围后，可见光相机1会对这一范围进行拍摄，拍摄结果以图片的形式传输至图像识别及控制模块2。
当目标终端处于被拍摄范围，图像识别及控制模块2(已事先对目标终端的外观特征进行过训练)会识别出目标终端并指示目标终端在拍摄图中的位置信息，然后该信息将会被输入到粗跟踪控制模块3，用于控制伺服电机4驱动。使目标终端发射的信号光进入粗跟踪CCD5的接收范围，根据粗跟踪CCD5提供的光斑位置信息，控制伺服电机4驱动修正瞄准轴的指向，最终实现通信终端的自动粗瞄和捕获。
本实施例中，在获得目标终端的坐标信息之后，可见光照相机对坐标区域进行拍照，使目标终端出现在拍照区域；通过训练好的神经网络，将照片中的目标终端识别出来并锁定目标终端的位置，然后通过图像处理算法确定目标终端的各种姿态角。
其中，可见光相机采用可以自动变焦的镜头，对于远处的目标终端能够根据距离改变焦距，保证拍摄的清晰度，使目标终端特征更为明显。同时为了便于相距较远的目标终端和本机终端之间的互相识别以及对准，可以在目标终端和本机终端表面加入一些明显特征，如按照特定规律闪烁的指示灯等。
本实施例中，图像识别的功能由卷积神经网络实现，采用2层的卷积+池化的元胞结构。每个卷积特征图像数量为3,卷积核大小为5×5,卷积层激活函数设定为修正线性单元函数。池化层采用均值池化的方式，对应卷积层输出的2×2斑块像元的平均值作为该池化层激活函数的输入，其特征图像数量分别与对应的卷积层一致。元胞层与输出层之间采用全连接，输出为类别标签，维度与输入图像像元总数和类别数目相关。在本实施例中，第一、第二元胞层的节点数分别被设为5和3，训练样本数量设为8000。
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 (5)

1.一种基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，其特征在于，包括信号光源、可见光照相机、图像识别及控制模块、粗跟踪控制模块和伺服电机及粗跟踪CCD，图像识别及控制模块控制可见光照相机对目标终端进行拍摄，并通过自身和附加的目标特征，利用神经网络算法，精确识别拍摄图像中的目标终端，确定目标终端在拍摄图像中的位置信息，然后将该信息传递到粗跟踪控制模块，用于控制伺服电机，伺服电机接收到来自粗跟踪控制模块的控制信号后调整本机终端的方向，使目标终端的信号光源进入粗跟踪CCD接收范围，根据CCD接收的光斑位置信息，控制所述伺服电机驱动修正瞄准轴的指向，从而实现快速瞄准和捕获。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，其特征在于，在终端通过GPS定位工具得知目标终端的位置信息后，所述可见光相机对该位置信息进行拍照，使所述目标终端出现在拍照区域，并将目标终端拍摄的结果以图片的形式传输至所述图像识别及控制模块，然后通过训练好的神经网络，将照片中的目标终端识别出来并锁定目标终端的位置，然后通过图像处理算法确定目标终端的各种姿态角。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，其特征在于，所述可见光相机采用可以自动变焦的镜头，对于远处的目标终端能够根据距离改变焦距，保证拍摄的清晰度，使目标终端特征更为明显。
4.根据权利要求1所述的基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，其特征在于，为了便于相距较远的目标终端和本机终端之间的互相识别以及对准，可以在目标终端和本机终端表面加入一些明显特征，如按照特定规律闪烁的指示灯。
5.根据权利要求2所述的基于神经网络模式识别的激光通信粗瞄装置，其特征在于，所述图像识别的功能由卷积神经网络实现，采用2层的卷积+池化的元胞结构；每个卷积特征图像数量为3,卷积核大小为5×5,卷积层激活函数设定为修正线性单元函数；池化层采用均值池化的方式，对应卷积层输出的2×2斑块像元的平均值作为该池化层激活函数的输入，其特征图像数量分别与对应的卷积层一致，元胞层与输出层之间采用全连接，输出为类别标签，维度与输入图像像元总数和类别数目相关。
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