CN114898082A - 基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法 - Google Patents

基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法 Download PDF

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Abstract

基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，涉及红外目标状态识别领域，包括：测量和标定红外点状目标状态变化数据；建立基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达方法；设计红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别；构建红外点状目标状态变化输入数据序列表达的目标状态配对关系；建立卷积神经网络CNN感知模型，实现数据驱动的红外点状目标状态变化感知。本发明在满足常规成像条件工作应用场景下，可实现红外点状目标状态变化感知准确率达93%以上，为上级系统提供来袭目标的属性识别和意图分析，为当前远距离红外点状目标状态变化感知提供一种高可靠方法。

Description

基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法
技术领域
本发明涉及红外目标状态识别技术领域，具体涉及一种基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法。
背景技术
红外成像技术可对目标热辐射进行光电转换，获取人眼能观测的可见光图像，而任何高于绝对零度的目标都在进行热辐射扩散，因此红外成像技术能广泛应用在军事和民用领域而不受环境光照有无的影响。有源目标飞行过程中，依据目标的任务一般需进行姿态调整或者变轨等操作，此时远距离目标在红外探测获取的红外图像上呈现点状目标。由于点状目标缺乏丰富的纹理、结构等可辨识细节信息，同时单帧点状目标图像数据表达信息有限，所以仅通过人眼辨识和图像检测等方法无法获取观测空间点目标所处的状态。空间点状目标的状态变化感知可对目标所处的状态进行辨识，为上级系统提供来袭目标的属性识别和意图分析。论文《深度学习的空间红外弱小目标状态感知方法》(黄乐弘，曹立华，李宁，李毅.中国光学，2020，13(3): 527)和《基于点目标测量的空间目标特性识别技术》(庄绪霞，阮宁娟，赵思思.红外与激光工程，2016，45(S1): 194-199)中均提出利用目标光学绝对辐射测量值进行空间点状目标所处状态识别及分析，缺乏利用测量数据对点状目标状态变化的进一步感知识别；公开号为CN103996027A的中国专利《一种天基空间目标识别方法》提出利用星图计算目标运动轨迹对目标属性进行识别，但此类方法可计算识别点状目标种类受限，导致目标状态变化感知类别有限。因此亟需解决空间红外点状目标状态变化感知。
发明内容
基于此，本发明提供一种基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法。
本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：
本发明的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，包括以下步骤：
步骤S1：测量和标定红外点状目标状态变化数据；
步骤S2：建立基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达方法；
步骤S3：设计红外点状目标状态变化输入数据序列的维度及深度，标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别；
步骤S4：构建红外点状目标状态变化输入数据序列表达的目标状态配对关系；
步骤S5：建立卷积神经网络CNN感知模型，实现数据驱动的红外点状目标状态变化感知。
进一步的，步骤S1的具体流程如下：
S1.1利用红外探测器获取红外点状目标数据，进行数据变换，实现红外点状目标物理属性反演计算；
S1.2采用线性一维的中值滤波方法对红外点状目标物理属性反演计算结果进行预处理，去除野值、噪点，获得红外点状目标状态变化数据。
进一步的，步骤S1.1中，所述红外点状目标物理属性反演计算中的目标辐射强度反演计算公式如式（1）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，D o 为红外探测器输出的灰度值， D dark 为红外探测器暗电流引起的固定偏置，α为红外探测器系统的响应度，τ、L path 分别为红外点状目标和红外探测器系统之间的大气透过率和大气路径辐射，L T 为红外点状目标的辐射亮度。
进一步的，步骤S1.2中，所述中值滤波方法的计算公式如式（2）所示：
Figure 980706DEST_PATH_IMAGE002
（2）
式中，yi为中值滤波输出，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为一维序列，n为数据总长 度，m为中值滤波窗口长度。
进一步的，步骤S2的具体流程如下：
S2.1对红外点状目标状态变化数据进行筛选，针对红外点状目标不同状态变化数据设定相应数据变化判定阈值；通过相应数据变化判定阈值进行判定，通过红外点状目标物理属性分析方法进行分析获取有效的红外点状目标状态变化数据；
S2.2利用红外点状目标物理属性数据的积累，选择目标反演辐射强度、目标高程信息和目标测角数据进行红外点状目标速度计算；
S2.3依据筛选和计算结果，确定红外点状目标状态变化数据维度，形成基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式，如式（3）所示：
Figure 709627DEST_PATH_IMAGE004
（3）
式中，T i 为红外点状目标状态变化数据数学描述表达式，E i 、L i 、V i 分别为目标高程信息、目标反演辐射强度、红外点状目标速度。
进一步的，步骤S3的具体流程如下：
对基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式进行截取，采用序列长度约束方法选取能代表红外点状目标状态变化的最小长度作为红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，并标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别，获得红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的输入输出关系。
进一步的，步骤S3中，所述红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的输入输出关系如式（4）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
（4）
式中，—>表示输入输出操作，
Figure 19735DEST_PATH_IMAGE006
表示基于多维数据的红外点状 目标状态变化输入数据，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示红外点状目标状态变化输出数据，None表示向 量无效维度，1表示1帧数据，90表示90个二维数据对，N表示红外点状目标状态变化输入数 据序列的维度，T表示红外点状目标状态变化输出数据的类别。
进一步的，步骤S4的具体流程如下：
根据基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式及红外点状目标状态变化输出数据类别，将红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别进行配对，形成红外点状目标状态变化数据集。
进一步的，步骤S5的具体流程如下：
根据红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的配对关系，设计卷积神经网络CNN感知模型；将红外点状目标状态变化数据集输入卷积神经网络CNN感知模型进行训练，利用该卷积神经网络CNN感知模型对实时获取的红外点状目标状态数据进行推理，感知当前红外点状目标状态变化数据的类别。
本发明的有益效果是：
1）与现有利用人工手段或事后分析等方法相比，利用卷积神经网络实现红外点状目标状态变化自动感知，大大提升了红外点状目标状态变化感知辨识的自动化程度。
2）本发明在满足常规成像条件工作应用场景下，可实现红外点状目标状态变化感知准确率达93%以上，为上级系统提供来袭目标的属性识别和意图分析，为当前远距离红外点状目标状态变化感知提供一种高可靠方法。
附图说明
图1为本发明的一种基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法的流程图。
图2为具体应用实例中红外点状目标调姿状态变化图。
图3为具体应用实例中红外点状目标翻滚状态变化图。
图4为具体应用实例中卷积神经网络CNN感知模型图。
图5为具体应用实例中仿真训练数据。其中，（a）为目标高程模拟仿真信息，（b）为目标辐射强度模拟仿真信息，（c）为目标状态标注信息。
图6为具体应用实例中卷积神经网络CNN感知模型训练结果。其中，（a）为模型训练的损失函数，（b）为模型训练的训练精度，（c）为模型训练的测试精度。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明的一种基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，利用红外探测器获取红外点状目标数据，对其进行测量和标定；对获取的红外点状目标状态变化数据进行筛选，获取有效的红外点状目标状态变化数据，同时为了利于后续计算，构建基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式；设计红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，采用序列长度约束方法选取能代表红外点状目标状态变化的最小长度作为红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，并标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别，利用红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的输入输出关系，构建红外点状目标状态变化输入数据序列表达的目标状态配对关系；搭建卷积神经网络CNN感知模型，利用已有数据进行模型训练获取模型文件，利用红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的配对关系，实现数据驱动的红外点状目标状态变化感知。
如图1所示，本发明的一种基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：测量和标定红外点状目标状态变化数据。
S1.1利用红外探测器获取红外点状目标数据，对红外点状目标数据进行数据变换，实现红外点状目标物理属性反演计算。其中，最为典型的是目标辐射强度反演计算，其计算公式如式（1）所示：
Figure 425702DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，D o 为红外探测器所输出的灰度值，D dark 为红外探测器暗电流引起的固定偏 置，α为红外探测器系统的响应度（单位(W/sr
Figure 72715DEST_PATH_IMAGE008
m2 ) -1），τ、L path 分别为红外点状目标和红 外探测器系统之间的大气透过率和大气路径辐射，L T 为红外点状目标的辐射亮度。
S1.2采用线性一维的中值滤波方法对获取的红外点状目标物理属性反演计算结果进行预处理，去除野值、噪点等，获得红外点状目标状态变化数据，其计算公式如式（2）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（2）
式中，yi为中值滤波输出，
Figure 898719DEST_PATH_IMAGE003
为一维序列，n为数据总长 度，m为中值滤波窗口长度。
通过对红外点状目标数据进行测量，获取红外点状目标状态变化数据，可为后续红外点状目标状态变化数据分析进行数据校正工作。
步骤S2：建立基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达方法。
S2.1对获取的红外点状目标状态变化数据进行筛选，针对红外点状目标不同状态变化数据设定相应数据变化判定阈值；通过相应数据变化判定阈值进行判定以及通过红外点状目标物理属性分析方法进行分析获取有效的红外点状目标状态变化数据；
S2.2利用红外点状目标物理属性数据的积累，选择目标反演辐射强度、目标高程信息和目标测角数据进行红外点状目标速度计算；
S2.3依据筛选和计算结果，确定红外点状目标状态变化数据维度，形成基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式，如式（3）所示：
Figure 391012DEST_PATH_IMAGE004
（3）
式中，T i 为红外点状目标状态变化数据数学描述表达式，E i 、L i 、V i 分别为目标高程信息、目标反演辐射强度、红外点状目标速度。
步骤S3：设计红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别。
考虑红外点状目标状态变化趋势呈现一般由数据序列体现，为建立合适的红外点状目标状态变化输入数据序列的维度及深度，对上述已选取的基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式进行截取，采用序列长度约束方法选取能代表红外点状目标状态变化的最小长度作为红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，并标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别。其中，所获得的红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的输入输出关系如式（4）所示：
Figure 743496DEST_PATH_IMAGE005
（4）
式中，—>表示输入输出操作，
Figure 499093DEST_PATH_IMAGE006
表示基于多维数据的红外点 状目标状态变化输入数据，
Figure 937028DEST_PATH_IMAGE007
表示红外点状目标状态变化输出数据，None表 示向量无效维度，1表示1帧数据，90表示90个二维数据对，N表示红外点状目标状态变化输 入数据序列的维度，T表示红外点状目标状态变化输出数据的类别。
步骤S4：构建红外点状目标状态变化输入数据序列表达的目标状态配对关系。
根据上述基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式以及红外点状目标状态变化输出数据类别，将红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别进行配对，形成红外点状目标状态变化数据集。
步骤S5：建立卷积神经网络CNN感知模型，实现数据驱动的红外点状目标状态变化感知。
根据上述红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的配对关系，设计卷积神经网络CNN感知模型，设计卷积层、池化层及全链接层，设置训练批次和训练次数等超级参数，获取预训练模型，如图4所示；将红外点状目标状态变化数据集输入预训练模型进行训练，利用该预训练模型对实时获取的红外点状目标状态数据进行推理，感知当前红外点状目标状态变化数据的类别。
将本发明的一种基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，应用在实际复杂场景下红外图像真伪识别中。按照上述操作流程，利用红外探测器获取红外点状目标数据，对其进行测量和标定；筛选后获取有效的红外点状目标状态变化数据，如图2和图3所示；构建基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式，设计红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，并标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别，利用红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的输入输出关系，构建红外点状目标状态变化输入数据序列表达的目标状态配对关系；搭建卷积神经网络CNN感知模型，如图4所示，针对多维数据[N,H,W,C]输入向量和[1,N]输出类别向量的对应关系，采用不同核卷积K和不同计算步长S进行卷积、池化计算，提取输入信息的特征，利用两个全链接层实现目标状态变化特征识别；利用模拟仿真数据和实测数据进行模型训练及测试，结果如图5所示，得到代表模型收敛的损失函数及模型训练精度，到达满意结果后对测试数据进行模型测试，获取模型测试精度，结果如图6所示；最后利用该预训练模型对实时获取的红外点状目标状态数据进行推理，感知当前红外点状目标状态变化数据的类别。综上，本发明在实际应用场景下实现红外点状目标状态变化感知准确率可达93%以上。
上述仅为本发明的优选实施例而已，并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明的技术方案的范围内，对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动，均属未脱离本发明的技术方案的内容，仍属于本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：测量和标定红外点状目标状态变化数据；
步骤S2：建立基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达方法；
步骤S3：设计红外点状目标状态变化输入数据序列的维度及深度，标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别；
步骤S4：构建红外点状目标状态变化输入数据序列表达的目标状态配对关系；
步骤S5：建立卷积神经网络CNN感知模型，实现数据驱动的红外点状目标状态变化感知。
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S1的具体流程如下：
S1.1利用红外探测器获取红外点状目标数据，进行数据变换，实现红外点状目标物理属性反演计算；
S1.2采用线性一维的中值滤波方法对红外点状目标物理属性反演计算结果进行预处理，去除野值、噪点，获得红外点状目标状态变化数据。
3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S1.1中，所述红外点状目标物理属性反演计算中的目标辐射强度反演计算公式如式（1）所示：
Figure 654306DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，D o 为红外探测器输出的灰度值， D dark 为红外探测器暗电流引起的固定偏置，α为红外探测器系统的响应度，τ、L path 分别为红外点状目标和红外探测器系统之间的大气透过率和大气路径辐射，L T 为红外点状目标的辐射亮度。
4.根据权利要求2所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S1.2中，所述中值滤波方法的计算公式如式（2）所示：
Figure 13961DEST_PATH_IMAGE002
（2）
式中，yi为中值滤波输出，
Figure 612563DEST_PATH_IMAGE003
为一维序列，n为数据总长 度，m为中值滤波窗口长度。
5.根据权利要求2所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S2的具体流程如下：
S2.1对红外点状目标状态变化数据进行筛选，针对红外点状目标不同状态变化数据设定相应数据变化判定阈值；通过相应数据变化判定阈值进行判定，通过红外点状目标物理属性分析方法进行分析获取有效的红外点状目标状态变化数据；
S2.2利用红外点状目标物理属性数据的积累，选择目标反演辐射强度、目标高程信息和目标测角数据进行红外点状目标速度计算；
S2.3依据筛选和计算结果，确定红外点状目标状态变化数据维度，形成基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式，如式（3）所示：
Figure 537794DEST_PATH_IMAGE004
（3）
式中，T i 为红外点状目标状态变化数据数学描述表达式，E i 、L i 、V i 分别为目标高程信息、目标反演辐射强度、红外点状目标速度。
6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S3的具体流程如下：
对基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式进行截取，采用序列长度约束方法选取能代表红外点状目标状态变化的最小长度作为红外点状目标状态变化输入数据序列的维度，并标注其对应的红外点状目标状态变化输出数据类别，获得红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的输入输出关系。
7.根据权利要求6所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S3中，所述红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的输入输出关系如式（4）所示：
Figure 575151DEST_PATH_IMAGE005
（4）
式中，—>表示输入输出操作，
Figure 574331DEST_PATH_IMAGE006
表示基于多维数据的红外点状目标 状态变化输入数据，
Figure 468469DEST_PATH_IMAGE007
表示红外点状目标状态变化输出数据，None表示向量无 效维度，1表示1帧数据，90表示90个二维数据对，N表示红外点状目标状态变化输入数据序 列的维度，T表示红外点状目标状态变化输出数据的类别。
8.根据权利要求6所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S4的具体流程如下：
根据基于多维数据的红外点状目标状态变化数据数学描述表达式及红外点状目标状态变化输出数据类别，将红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别进行配对，形成红外点状目标状态变化数据集。
9.根据权利要求8所述的基于数据驱动的空间红外点状目标状态变化感知方法，其特征在于，步骤S5的具体流程如下：
根据红外点状目标状态变化输入数据序列与红外点状目标状态变化输出数据类别的配对关系，设计卷积神经网络CNN感知模型；将红外点状目标状态变化数据集输入卷积神经网络CNN感知模型进行训练，利用该卷积神经网络CNN感知模型对实时获取的红外点状目标状态数据进行推理，感知当前红外点状目标状态变化数据的类别。
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