JP5984380B2 - 目標方向推定装置 - Google Patents

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Description

この発明は、目標のレーダ観測画像データを対象に、目標方向を推定するための目標方向推定装置に関するものである。
従来行われてきた目標方向推定方法としては、レーダ観測で得られた目標の観測信号データに対し、事前に得られている「対象目標の、それぞれ異なる方向を向いている、複数の教師信号データ」との類似度を、信号間の相関係数等により算出して、最も類似度の高い教師信号データの目標方向を観測目標方向とする方法が知られている。教師信号データは、一般的に、シミュレーション等で得られた模擬信号データ(諸元既知)、もしくは目標方向既知の実信号データのいずれかとする。
例えば、特許文献1に記載の手法では、目標信号データである、レンジプロフィール(波形データ)辞書を一定刻みの目標主軸方向毎に用意し、移動目標を対象に、複数のレーダで、ほぼ同時刻のプロフィールデータを採取し、これらの目標主軸方向の異なる複数のプロフィールデータと辞書との照合により、目標方向推定を行うようにしていた。
特開2005−291816号公報
しかしながら、従来の目標方向推定装置と同様な方法で、レーダ画像(輝度分布データ)を対象とした場合、一定きざみの全目標主軸方向での辞書となる画像データが必要となるため、辞書容量が膨大となり、移動体のレーダに搭載するのに適さない、さらに辞書容量が増えるのに伴い、推定処理時間も増大し、リアルタイム性を要求される処理に適さない等の課題があった。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、観測諸元変動へのロバストさに着目して、性質の異なる複数辞書を組み合わせることにより、目標方向推定の処理時間を削減することのできる目標方向推定装置を得ることを目的とする。
この発明に係る目標方向推定装置は、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を辞書データとする目標方向推定辞書と、目標方向推定対象となる観測画像データにおける変動影響度小特徴量と目標方向グループ選定辞書とを照合し、観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定する目標方向グループ選定部と、観測画像データにおける変動影響度大特徴量と、目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、目標方向推定対象の目標方向を推定する目標方向推定部とを備えたものである。
この発明の目標方向推定装置は、目標方向グループ選定辞書に基づき、観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定し、次に、選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと観測画像データにおける変動影響度大特徴量とを照合するようにしたので、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となると共に、目標方向推定の処理時間を短縮することができる。
この発明の実施の形態1による目標方向推定装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態1による目標方向推定装置の辞書生成手順例を示す説明図である。 この発明の実施の形態2による目標方向推定装置を示す構成図である。
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1に係る目標方向推定装置を示すブロック構成図である。
図1において、目標方向推定装置は、変動影響度小特徴量抽出部1と、目標方向グループ選定辞書生成部2と、変動影響度大特徴量抽出部3と、目標方向推定辞書生成部4と、目標方向グループ選定部5と、目標方向推定部6と、教師画像データ群ファイル100と、目標方向グループ選定パラメータファイル200と、目標方向グループ選定辞書ファイル300と、観測画像データファイル400と、目標方向推定パラメータファイル500と、目標方向推定辞書ファイル600と、目標方向推定結果ファイル700とを備えている。
なお、図1には示されていないが、観測画像データファイル400の入力側には、撮像装置および信号処理装置が接続されている。
信号処理装置は、撮像装置で撮像された目標方向推定対象となる観測画像データTを算出し、教師画像データ群ファイル100は、「事前に観測され、計算機等に蓄積されている目標方向既知の目標画像データ、もしくは計算機シミュレーションで生成された各目標方向の画像データ」からなる教師画像データ群Lを格納し、目標方向推定結果ファイル700は、目標方向推定結果データRを格納するものとする。
変動影響度小特徴量抽出部1は、教師画像データ群ファイル100からの教師画像データLを第一の入力とし、目標方向グループ選定パラメータファイル200から出力される目標方向グループ選定パラメータを第二の入力とし、教師画像データLから、変動影響度小特徴量データFS1を抽出する。
目標方向グループ選定辞書生成部2は、変動影響度小特徴量抽出部1から出力される変動影響度小特徴量データFS1を入力として、変動影響度小特徴量データFS1を目標方向グループ毎に統合処理し、目標方向グループ選定辞書DSを生成し、目標方向グループ選定辞書ファイル300に格納する。すなわち、目標方向グループ選定辞書DSとは、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書である。
また、変動影響度小特徴量抽出部1は、観測画像データファイル400からの観測画像データTを第一の入力とし、目標方向グループ選定パラメータファイル200から出力される目標方向グループ選定パラメータを第二の入力とし、観測画像データTから、変動影響度小特徴量データFS2を抽出する。
目標方向グループ選定部5は、変動影響度小特徴量抽出部1から出力される、観測画像データTから抽出した変動影響度小特徴量データFS2を第一の入力とし、目標方向グループ選定辞書ファイル300に格納されている目標方向グループ選定辞書DSを第二の入力とし、目標方向グループ選定辞書DSにより、変動影響度小特徴量FS2に対し、目標方向グループ選定を行い、目標方向グループ選定結果RSを生成する。
変動影響度大特徴量抽出部3では、教師画像データ群ファイル100からの教師画像データLを第一の入力情報とし、目標方向推定パラメータファイル500から出力される目標方向推定パラメータを第二の入力とし、教師画像データLから、変動影響度大特徴量データFL1を抽出する。
目標方向推定辞書生成部4は、変動影響度大特徴量抽出部3から出力される変動影響度大特徴量データFL1を第一の入力とし、変動影響度大特徴量データFL1から、目標方向推定辞書DLを生成し、目標方向推定辞書ファイル600に格納する。
また、変動影響度大特徴量抽出部3では、観測画像データファイル400からの観測画像データTを第一の入力とし、目標方向推定パラメータファイル500から出力される目標方向推定パラメータを第二の入力とし、観測画像データTから、変動影響度大特徴量データFL2を抽出する。
目標方向推定部6は、変動影響度大特徴量抽出部3から出力される、観測画像データTから抽出した変動影響度大特徴量データFL2を第一の入力とし、目標方向推定辞書ファイル600に格納されている目標方向推定辞書DLを第二の入力とし、目標方向グループ選定部5から出力される目標方向グループ選定結果RSを第三の入力とし、目標方向グループ選定結果RSを用いて、目標方向推定辞書DLにより、変動影響度大特徴量データFL2に対し、目標方向推定を行い、目標方向推定結果RL(全体の出力情報)を生成し、目標方向推定結果ファイル700は、目標方向推定結果RLを格納する。
次に、図2の説明図を参照しながら、図1内の各機能ブロックの動作について、さらに具体的に説明する。
変動影響度小特徴量抽出部1では、教師画像データLから、変動影響度小特徴量データFS1を抽出する。なお、変動影響度小特徴量の抽出方法例としては、教師画像データLに対して、輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等の前処理を行い、前処理後の画像を変動影響度小特徴量データとする。なお、実施の形態1では、教師画像データLおよび観測画像データTは、航空機を対象としているものとする。また、観測画像データTにおける航空機の機種は既知であるとする。
前処理としては、例えばLOG法等による輝度調整を行う。LOG法とは画像の輝度の対数をとることにより、輝度差(濃淡差、振幅差)を小さくする方法であり、画像の視認性を向上させることができる。次に、1画素あたりの目標の大きさが、観測諸元に依存しないよう、事前に得られている各画像の観測諸元に基づき、スケール合わせ、すなわち大きさの正規化を行う。さらに中心位置合わせとしては、教師画像の中から、基準となる画像である基準画像を任意に選定し、基準画像と各教師画像を、1画素ずつずらしながら、重ね合わせを行い、基準画像と教師画像との相関係数が最大となったところを位置合わせ点とする。
観測画像データTに対しても、同様な前処理を行う。なお観測画像データに対する中心位置合わせの基準画像は、教師画像群の位置合わせに適用した基準画像をそのまま用いる。
続いて、目標方向グループ選定辞書生成部2では、変動影響度小特徴量データFS1を対象に、目標方向グループ選定辞書DSを生成する。
目標方向のグループ分け方法としては、例えば、目標方向グループ選定パラメータとして、目標グループ分割単位10degが与えられた場合、360degの目標方向を10deg刻みで分割し、全36グループに分ける。
また統合処理例としては、パターンマッチングのための照合フィルタを、目標方向グループ選定辞書として生成する方法がある。
照合フィルタ生成手順としては、変動影響度小特徴量データFS1、すなわち位置合わせ等の前処理が行われた教師画像データ群を、二次元フーリエ変換後、ラスタ走査によりベクトル化して教師画像ベクトルとし、教師画像ベクトル間の内積行列を求める。内積行列と「各教師画像ベクトルの重み値からなるベクトル」との積が全要素1のベクトルになるよう、各教師画像ベクトルの重み値を求める。算出された各教師画像ベクトルの重み値を用いて、重み付き教師画像ベクトルの和を求め、フィルタベクトルとする。以上の手順により、フィルタベクトルと全教師画像との相関がすべて1になるように、フィルタベクトル(すなわち目標方向グループ選定辞書DS)が算出される。これを示すのが図2中の目標方向グループ選定辞書DS生成である。図示のように辞書画像を統合して、目標方向変動に強いフィルタ生成を行うことにより、航空機の全体形状特徴に基づく照合フィルタが生成される。
続いて、目標方向グループ選定部5では、観測画像データTから抽出された変動影響度小特徴量データFS2と目標方向グループ選定辞書DSとのパターンマッチング等により目標方向グループ選定を行う。パターンマッチングでは、変動影響度小特徴量データFS2と目標方向グループ選定辞書DSとを1画素ずつずらしながら、相関係数を算出し、最も相関係数が高い位置での相関係数を求め、事前に目標グループ選定パラメータとして設定された目標方向グループ選定相関しきい値Sr以上であれば、該当グループと判定し、目標方向グループ選定結果RSとして出力する。Sr未満の場合は、目標方向グループ選定結果RSとして、「該当グループなし」を出力し、目標方向推定結果RLも「目標方向推定不可」として出力される。
なお、目標方向グループ選定しきい値Srは、例えば目標方向グループ選定辞書DS生成の際に「事前に得られている機種既知の画像データのうち、辞書算出対象外である画像データ」の辞書への適合の度合いを、例えば平均正答率等から判定し、最も適合の度合いが高い値に設定する。
また、目標方向グループ選定において、複数の目標グループで同等の相関係数が得られた場合には、これらのグループ数が、事前に目標グループ選定パラメータとして設定された目標方向グループ候補数しきい値Sgn以下であれば、すべて目標方向グループ候補とみなし、目標方向グループ選定結果RSとして出力する。Sgnより大きい場合は、目標方向グループ選定結果RSとして、「目標グループ選択不可」を出力する。
なお、目標方向グループ候補数しきい値Sgnを設定する代わりに、目標候補グループ候補比率Sgnr[%]を目標グループ選定パラメータとして事前に設定し、全目標グループ数GnumからGnum×Sgnrを算出して、目標方向グループ候補数しきい値Sgnとしても良い。
変動影響度大特徴量抽出部3では、教師画像データLから、変動影響度大特徴量を抽出する。抽出方法例としては、教師画像データLに対して、変動影響度小特徴量抽出部1と同様な前処理(輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等)を行った後に、輝度上位点の分布位置座標等を特徴量として抽出し、変動影響度大特徴量データとする。なお、輝度上位点数Nは、事前に目標方向推定パラメータとして指定される。1画像から抽出される特徴量数はN画素となり、対象画像の全画素数をNallとすると、全画素値を特徴量とする場合に比べて、データ容量がN/Nallに削減される。
また、輝度上位N点を抽出する際に、抽出されるN点間の輝度差が極端に大きい場合には、相対的に輝度が低い点を抽出対象外とする方法も考えられる。その場合、目標方向推定パラメータとして事前に設定された抽出輝度差上限値Sbにより、抽出対象外となる輝度上位点を決定する。この場合、抽出される輝度上位点数はNよりも小さくなる。
観測画像データTに対しても同様な処理により、変動影響度大特徴量を抽出する。
目標方向推定辞書生成部4では、目標方向既知の教師画像データ群の変動影響度大特徴量データFL1を用いて、目標方向推定辞書DLを生成する。
目標方向推定辞書生成手順としては、全教師画像データの目標主軸方向情報と変動影響度大特徴量データとの対応表を生成し、目標方向推定辞書として登録する(図2中の「目標方向推定辞書DL生成」参照)。
目標方向推定部6では、目標方向グループ候補に属する目標方向推定辞書DLと、観測画像データTの変動影響度大特徴量データFL2との照合により、目標方向の推定を行う。辞書との照合により、最も辞書との適合度が高い目標方向を目標方向推定結果として、出力する。
辞書との照合方法例としては、辞書データを構成する複数特徴量点(位置座標)と、観測画像データの複数特徴量点(位置座標)との一致度を適合度として算出する。一致度の算出方法としては、各特徴量点の重心位置からの距離差、ベクトル方向差等から算出する。
辞書との照合により、同一目標方向グループ内の複数目標方向で同等に高い適合度が得られた場合には、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして事前に設定された目標方向差しきい値Sdd以下の場合には、それらの目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表すタグと該当平均角度を目標方向推定結果とする。Sddより大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力する。
あるいは同じく辞書との照合により、異なる目標方向グループに属する目標方向で同等に高い適合度が得られた場合は、これらの「全グループ内の同等に高い適合度が得られた目標方向数」の合計が、事前に目標グループ選定パラメータとして設定された目標方向候補数しきい値Sdn以下であれば、それら全ての目標方向を目標方向推定結果とする。Sdnより大きい場合は、「目標方向推定不可」として、目標方向推定結果を出力する。
さらに、同じく辞書との照合により、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で同等の適合度が得られた場合は、それらの各目標方向グループiに属する「同等の適合度が得られた目標方向数Dnum(i)」を算出し、最も目標方向数が多い目標方向グループを選択する。次に、そのグループに対し、それらの目標方向差が、前記目標方向差しきい値Sdd以下の場合には、同等に高い適合度である目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表すタグと該当平均角度とを目標方向推定結果として出力する。Sddより大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力する。
このように、変動影響度小特徴量抽出部1と目標方向グループ選定辞書生成部2と目標方向グループ選定部5において、「目標主軸方向差による影響を受けにくく、かつ目標方向グループ数と等しい数の辞書データを保持すればよい」特徴量を抽出して生成した辞書(=目標方向グループ選定辞書DS)に基づき、目標主軸方向の絞り込みを行った上で、さらに変動影響度大特徴量抽出部3と目標方向推定辞書生成部4と目標方向推定部6において、「目標主軸方向差の影響を受けやすく、各目標方向辞書データを構成する特徴量数が限定される」特徴量を抽出して生成した辞書(=目標方向推定辞書DL)に基づき、目標方向推定を行うことにより、辞書容量の削減、照合処理の高速化、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となる。
さらに、同一目標方向グループ内の複数目標方向で、同等に高い適合度が得られた場合には、それらの目標方向差が、事前に設定されたしきい値以下の場合には、それらの目標方向の平均角度もしくは目標方向グループ名を目標方向推定結果とすることにより、目標方向グループ内の適合度の高い角度の分散状況を踏まえて、比較的、密集していれば、それらの平均角度により角度の限定を行い、分散の度合いが高い場合は、角度の限定レベルをグループ単位にとどめることにより、推定精度に応じた形式で、目標方向推定結果を示すことが可能になる。
また、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で、同等に高い適合度が得られた場合に、同等の適合度である目標方向数をグループ別に算出して、同等の適合度である目標方向数が最も多いグループを選択し、該当グループを構成する同等の適合度である目標方向の平均角度もしくは目標方向グループ名を目標角度推定結果とすることにより、目標方向差の影響が大きい特徴量ではあっても、他グループに比べると、相対的に同一グループ内では特徴量分布が近いことが期待される場合に、正しく目標方向(もしくは目標方向グループ)を推定することが可能になる。
なお、上記例では、変動影響度小特徴量抽出部1において、輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等の前処理を行った目標画像(輝度分布図)を変動影響度小特徴量としているが、目標方向グループ選定パラメータとして事前に設定された輝度上位点数Nを用いて、輝度上位N点間距離の最大長を変動影響度小特徴量として抽出しても良い。
輝度調整、大きさの正規化、中心位置合わせ等の前処理を行った目標画像の代わりに、輝度上位N点間距離の最大長を変動影響度小特徴量とすることにより、目標主軸長や航空機の主翼長等の、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
あるいは、輝度上位N点間距離の最大長の代わりに、全輝度上位N点間の距離比を変動影響度小特徴量としても良い。このように、輝度上位N点間距離の最大長の代わりに、全輝度上位N点間の距離比を変動影響度小特徴量とすることにより、正規化等の精度によって、航空機の機首、機尾等の個々の高輝度点そのものの位置情報が正しく得られない条件であっても、例えば航空機の機首と機尾間距離、主翼両端間距離との距離比等の特徴的部位間の相対的な距離比情報が取得可能な場合に、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
また、上記例では、変動影響度大特徴量抽出部3において、輝度上位N点の分布位置座標を変動影響度大特徴量としているが、目標方向推定パラメータとして事前に設定された輝度上位点数Nを用いて、輝度上位N点の重心位置を変動影響度大特徴量として抽出しても良い。
輝度上位N点の分布位置座標の代わりに、輝度上位N点の重心位置を変動影響度大特徴量とすることにより、重心位置は、目標方向変動による輝度分布変動が起き得る点で、微小な目標方向の違いを抽出するのに有効であるが、輝度上位N点の分布位置に比べると、目標方向変動の影響の度合いは相対的に低い。従って、目標方向推定辞書の辞書粒度(教師画像データのサンプリング間隔によって決まる、目標方向の角度刻みの細かさ)がさほど細かく得られない場合等に、辞書粒度に合わせて、目標方向変動の影響の度合いを抑えた辞書を提供することにより、目標方向推定精度の低下を防ぐことが可能になる。
以上説明したように、実施の形態1の目標方向推定装置によれば、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を辞書データとする目標方向推定辞書と、目標方向推定対象となる観測画像データにおける変動影響度小特徴量と目標方向グループ選定辞書とを照合し、観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定する目標方向グループ選定部と、観測画像データにおける変動影響度大特徴量と、目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、目標方向推定対象の目標方向を推定する目標方向推定部とを備えたので、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となると共に、目標方向推定の処理時間を削減することができる。
また、実施の形態1の目標方向推定装置によれば、目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、教師画像データ群と観測画像データとを複数の方向毎のグループに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、教師画像データ群と観測画像データの目標方向を推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向で分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたので、辞書容量の削減、照合処理の高速化、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い推定が可能となる。
また、実施の形態1の目標方向推定装置によれば、変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Nを用いて、高輝度上位点数Nにより一意に決定される高輝度上位N点間距離の最大長を変動影響度小特徴量として抽出するようにしたので、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
また、実施の形態1の目標方向推定装置によれば、変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Nを用いて、高輝度上位点数Nにより一意に決定される全ての高輝度上位N点間の距離比を変動影響度小特徴量として抽出するようにしたので、目標方向の変動に強い局所的な特徴形状に基づく目標方向推定を行うことが可能になり、推定精度向上が期待できる。
また、実施の形態1の目標方向推定装置によれば、変動影響度大特徴量抽出部は、目標方向推定パラメータとして設定された高輝度上位点数Nを用いて、高輝度上位点数Nにより一意に決定される高輝度上位N点の重心位置を変動影響度大特徴量として抽出するようにしたので、目標方向推定辞書の辞書粒度がさほど細かく得られない場合等に、辞書粒度に合わせて、目標方向変動の影響の度合いを抑えた辞書を提供することにより、目標方向推定精度の低下を防ぐことが可能になる。
また、実施の形態1の目標方向推定装置によれば、目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、同一目標方向グループ内の複数目標方向で同等に高い適合度が得られたとき、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、それらの目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表す情報と平均角度の値を目標方向推定結果とし、しきい値より大きい場合には、目標方向グループ名を目標方向推定結果として出力するようにしたので、目標方向の推定精度に応じた形式で、目標方向推定結果を示すことが可能になる。
また、実施の形態1の目標方向推定装置によれば、目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で同等の適合度が得られたとき、それらの各目標方向グループに属する、同等の適合度が得られた目標方向数を算出し、最も目標方向数が多い目標方向グループを選択し、選択したグループに対し、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、同等に高い適合度である目標方向の平均角度を算出し、平均角度であることを表す情報と平均角度の値とを目標方向推定結果として出力し、しきい値より大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力するようにしたので、目標方向差の影響が大きい特徴量ではあっても、他グループに比べると、相対的に同一グループ内では特徴量分布が近いことが期待される場合に、正しく目標方向または目標方向グループを推定することが可能になる。
実施の形態2.
上記実施の形態1では、機種が既知である航空機を目標方向推定対象としたが、機種が未知である目標方向推定対象に対しても目標方向推定が可能であり、以下、これを実施の形態2として説明する。
図3はこの発明の実施の形態2に係る目標方向推定装置を示すブロック構成図である。図示の目標方向推定装置は、変動影響度小特徴量抽出部1と、目標方向グループ選定辞書生成部2と、変動影響度大特徴量抽出部3と、目標方向推定辞書生成部4と、機種/目標方向グループ選定部7と、機種/目標方向推定部8と、教師画像データ群ファイル100と、目標方向グループ選定パラメータファイル200と、目標方向グループ選定辞書ファイル300と、観測画像データファイル400と、目標方向推定パラメータファイル500と、目標方向推定辞書ファイル600と、機種/目標方向推定結果ファイル800とを備えている。ここで、実施の形態1と異なるのは機種/目標方向グループ選定部7、機種/目標方向推定部8および機種/目標方向推定結果ファイル800であり、他の構成は実施の形態1と同様であるため、以下、実施の形態1と異なる構成および動作の説明についてのみ示す。
観測画像データファイル400は、機種が未知の観測画像データTとその観測諸元データを格納する。
機種/目標方向グループ選定部7は、観測画像データTの目標主軸方向の絞り込みと同時に、対象候補となる複数機種の中から、機種の絞り込みを行う。ここで、目標方向グループ選定辞書DSには、機種毎の目標方向グループを辞書データとして有しているものとする。なお、このような辞書データは、機種毎の教師画像データ群Lを有する教師画像データ群ファイル100と目標方向グループ選定パラメータファイル200とに基づいて、変動影響度小特徴量抽出部1および目標方向グループ選定辞書生成部2により生成されたものである。その基本的な動作は実施の形態1と同様であるため、ここでの説明は省略する。
このような目標方向グループ選定辞書DSを用いて、機種/目標方向グループ選定部7は、次のようにグループと機種の選定を行う。例えば、目標方向推定対象の候補となる機種が、T1,T2,T3の3種、目標方向グループがD1,D2,D3,・・・,D6の6グループである場合、T1×D1,T1×D2,・・・,T1×D6,・・・,T2×D1,・・・,T2×D6,T3×D1,・・・,T3×D6の計3×6=18種類の中から、目標方向グループ選定辞書DSへの適合度に基づき、候補(機種×目標方向グループの組み合わせ)を選択する場合を考える。
照合の結果、適合度が上位である5種として、T1×D1,T1×D3,T1×D6,T2×D2,T2×D3が選択されたとする。その場合、結果として、機種はT1,T2に、目標方向グループはD1,D2,D3,D6に絞り込まれる。なお、ここでは、機種と方向を別々に示しているが、その後の処理でもこれらを組み合わせた状態で扱う。
機種/目標方向推定部8は、機種/目標方向グループ選定部7で絞り込まれた観測画像データの候補機種の目標方向推定辞書DLとの照合により、目標機種の判定と目標方向推定を行い、機種判定結果と方向推定結果である機種/目標方向推定結果RL2を機種/目標方向推定結果ファイル800に格納する。
このように実施の形態2では、機種が未知の目標を対象に目標方向推定と同時に機種判定も行うことにより、機種未定の条件の目標方向推定が可能になる。
さらに、機種未知の場合に、機種/目標方向推定部8は、観測画像データの機種未知の条件で、複数機種の目標方向推定辞書DLに対して同等の適合度が得られた場合に、同等の適合度が得られた機種と方向のいずれかの組み合わせのうち、目標方向推定結果が一致する、もしくは目標方向推定結果の方向差が、目標方向推定パラメータとして事前に設定された目標方向差しきい値Sdd以下の場合には、機種未知として、それらの目標方向の平均角度を目標方向推定結果候補としても良い。Sddより大きい場合は、単独の候補とする。最終的には、目標方向推定結果候補の数が、事前に設定された目標方向候補数しきい値Sdn以下であれば、これらの目標方向推定結果候補(機種未知で複数機種を統合したもの、単独機種のものとが混在する)を、すべて機種/目標方向推定結果として出力する。Sdnより大きい場合は、「目標方向推定不可」として、目標方向推定結果を出力する。
また、最終的に得られた機種/目標方向推定結果が単独の目標方向/機種ではなく、複数の結果群からなる場合は、例えば、複数機種/複数方向を統合して平均化した場合等であれば、統合数が多いほど、対象となる推定結果の確信度を高くしても良い。
以上のように、機種/目標方向推定部8において、複数機種で同等の適合度が得られた場合に、機種を限定することなく目標方向を推定することにより、機種不明の条件下でも目標方向推定を行うことが可能になる。
以上説明したように、実施の形態2の目標方向推定装置によれば、目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類した目標方向グループデータを目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向推定辞書と、目標方向推定対象の観測画像データにおける変動影響度小特徴量と目標方向グループ選定辞書とを照合し、観測画像データがどの方向のグループと種類とに属するかを選定する機種/目標方向グループ選定部と、観測画像データにおける変動影響度大特徴量と、機種/目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、目標方向推定対象の目標方向と種類とを推定する機種/目標方向推定部とを備えたので、実施の形態1の効果に加えて、目標方向推定対象の種類も推定することができる。
また、実施の形態2の目標方向推定装置によれば、目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、教師画像データ群と観測画像データとを複数の方向毎のグループと種類とに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループと種類とに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、教師画像データ群と観測画像データの目標方向と種類とを推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、教師画像データ群および観測画像データから、目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向と種類とで分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたので、辞書容量の削減、照合処理の高速化、多様な目標形状特徴に基づく精度の高い目標方向と種類の推定が可能となる。
また、実施の形態2の目標方向推定装置によれば、機種/目標方向推定部は、観測画像データの種類未知の条件で、目標方向推定辞書と照合した場合に複数機種で同等の適合度が得られたとき、それらの目標方向推定結果が一致する、または目標方向推定結果の方向差が目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、種類未知として、それらの目標方向の平均角度を目標方向推定結果とするようにしたので、種類が不明の条件下でも目標方向推定を行うことが可能になる。
なお、上記実施の形態1、2では目標方向推定対象として航空機の場合を説明したが、これに限定されるものではなく、他のものであってもよい。
また、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
1 変動影響度小特徴量抽出部、2 目標方向グループ選定辞書生成部、3 変動影響度大特徴量抽出部、4 目標方向推定辞書生成部、5 目標方向グループ選定部、6 目標方向推定部、7 機種/目標方向グループ選定部、8 機種/目標方向推定部、100 教師画像データ群ファイル、200 目標方向グループ選定パラメータファイル、300 目標方向グループ選定辞書ファイル、400 観測画像データファイル、500 目標方向推定パラメータファイル、600 目標方向推定辞書ファイル、700 目標方向推定結果ファイル、800 機種/目標方向推定結果ファイル。

Claims (10)

  1. 目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を、複数の方向毎のグループに分類した辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、
    前記変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を辞書データとする目標方向推定辞書と、
    目標方向推定対象となる観測画像データにおける前記変動影響度小特徴量と前記目標方向グループ選定辞書とを照合し、前記観測画像データがどの方向のグループに属するかを選定する目標方向グループ選定部と、
    前記観測画像データにおける前記変動影響度大特徴量と、前記目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の前記目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、前記目標方向推定対象の目標方向を推定する目標方向推定部とを備えたことを特徴とする目標方向推定装置。
  2. 目標方向の変動による影響が少ない特徴量である変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類した目標方向グループデータを目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向グループ選定辞書と、
    前記変動影響度小特徴量に比べて、目標方向の変動による影響が大きい特徴量である変動影響度大特徴量を前記目標方向推定対象の種類毎に備えた辞書データを有する目標方向推定辞書と、
    前記目標方向推定対象の観測画像データにおける前記変動影響度小特徴量と前記目標方向グループ選定辞書とを照合し、前記観測画像データがどの方向のグループと種類とに属するかを選定する機種/目標方向グループ選定部と、
    前記観測画像データにおける前記変動影響度大特徴量と、前記機種/目標方向グループ選定部で選定したグループの範囲内の前記目標方向推定辞書の辞書データと照合することで、前記目標方向推定対象の目標方向と種類とを推定する機種/目標方向推定部とを備えたことを特徴とする目標方向推定装置。
  3. 目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、
    前記目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、
    前記教師画像データ群と前記観測画像データとを複数の方向毎のグループに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、
    前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、
    前記教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、
    前記生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、
    前記教師画像データ群と前記観測画像データの目標方向を推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、
    前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、
    前記教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向で分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、
    前記生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたことを特徴とする請求項1記載の目標方向推定装置。
  4. 目標方向推定対象を照合するための教師画像データ群を格納する教師画像データ群ファイルと、
    前記目標方向推定対象となる観測画像データを格納する観測画像データファイルと、
    前記教師画像データ群と前記観測画像データとを複数の方向毎のグループと種類とに分類するための目標方向グループ選定パラメータを格納する目標方向グループ選定パラメータファイルと、
    前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向グループ選定パラメータに基づいて変動影響度小特徴量を抽出する変動影響度小特徴量抽出部と、
    前記教師画像データ群から抽出された変動影響度小特徴量を複数の方向毎のグループと種類とに分類し、目標方向グループ選定辞書を生成する目標方向グループ選定辞書生成部と、
    前記生成された目標方向グループ選定辞書を格納する目標方向グループ選定辞書ファイルと、
    前記教師画像データ群と前記観測画像データの目標方向と種類とを推定するための目標方向推定パラメータを格納する目標方向推定パラメータファイルと、
    前記教師画像データ群および前記観測画像データから、前記目標方向推定パラメータに基づいて変動影響度大特徴量を抽出する変動影響度大特徴量抽出部と、
    前記教師画像データ群から抽出された、構成する特徴量の数が予め設定した値を超えない特徴量である変動影響度大特徴量を目標方向と種類とで分類し、目標方向推定辞書を生成する目標方向推定辞書生成部と、
    前記生成された目標方向推定辞書を格納する目標方向推定辞書ファイルとを備えたことを特徴とする請求項2記載の目標方向推定装置。
  5. 機種/目標方向推定部は、観測画像データの種類未知の条件で、目標方向推定辞書と照合した場合に複数機種で同等の適合度が得られたとき、それらの目標方向推定結果が一致する、または目標方向推定結果の方向差が目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、種類未知として、それらの目標方向の平均角度を目標方向推定結果とすることを特徴とする請求項2または請求項4記載の目標方向推定装置。
  6. 変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Nを用いて、前記高輝度上位点数Nにより一意に決定される高輝度上位N点間距離の最大長を変動影響度小特徴量として抽出することを特徴とする請求項3から請求項5のうちのいずれか1項記載の目標方向推定装置。
  7. 変動影響度小特徴量抽出部は、目標方向グループ選定パラメータとして設定された高輝度上位点数Nを用いて、前記高輝度上位点数Nにより一意に決定される全ての高輝度上位N点間の距離比を変動影響度小特徴量として抽出することを特徴とする請求項3から請求項5のうちのいずれか1項記載の目標方向推定装置。
  8. 変動影響度大特徴量抽出部は、目標方向推定パラメータとして設定された高輝度上位点数Nを用いて、前記高輝度上位点数Nにより一意に決定される高輝度上位N点の重心位置を変動影響度大特徴量として抽出することを特徴とする請求項3から請求項5のうちのいずれか1項記載の目標方向推定装置。
  9. 目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、同一目標方向グループ内の複数目標方向で同等に高い適合度が得られたとき、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、それらの目標方向の平均角度を算出し、平均角度であること表す情報と当該平均角度の値を目標方向推定結果とし、前記しきい値より大きい場合には、目標方向グループ名を目標方向推定結果として出力することを特徴とする請求項1または請求項3記載の目標方向推定装置。
  10. 目標方向推定部は、目標方向推定辞書と照合した場合に、異なる目標方向グループに属する複数の目標方向で同等の適合度が得られたとき、それらの各目標方向グループに属する、同等の適合度が得られた目標方向数を算出し、最も目標方向数が多い目標方向グループを選択し、当該選択したグループに対し、それらの目標方向差が、目標方向推定パラメータとして設定されたしきい値以下の場合には、同等に高い適合度である目標方向の平均角度を算出し、平均角度であることを表す情報と当該平均角度の値とを目標方向推定結果として出力し、前記しきい値より大きい場合には、目標方向推定結果として、目標方向グループ名を出力することを特徴とする請求項1または請求項3記載の目標方向推定装置。
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