JPH0798218A - Menace identification device - Google Patents

Menace identification device

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JPH0798218A
JPH0798218A JP24169293A JP24169293A JPH0798218A JP H0798218 A JPH0798218 A JP H0798218A JP 24169293 A JP24169293 A JP 24169293A JP 24169293 A JP24169293 A JP 24169293A JP H0798218 A JPH0798218 A JP H0798218A
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JP
Japan
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infrared image
processor
image
threat
image detector
Prior art date
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Pending
Application number
JP24169293A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takanori Suetani
貴憲 末谷
Takashi Kurokawa
孝 黒川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
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Filing date
Publication date
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  • Image Processing (AREA)
  • Aiming, Guidance, Guns With A Light Source, Armor, Camouflage, And Targets (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

PURPOSE:To provide a menace identification device which identifies menace level of air targets and selects the air target of high menace level. CONSTITUTION:An infrared image detector 1 detects an air target and images an infrared image. A servo mechanism 2 scans and points the direction of axis of sight mechanically and electrically. A length measurement processor 3 measures the entire width, height and length of an aircraft of infrared image. An aspect menace identification processor 4, with the use of the length value measured by the length measurement processor 3, identifies the menace level of the air target based on the entire width, height or length.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、脅威識別装置に関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a threat identification device.

【0002】[0002]

【従来の技術】図27は、従来の脅威識別装置の構成の
一例を示す図である。図において、1は赤外画像検知
器、2はサーボ機構、67は画像モニタである。
2. Description of the Related Art FIG. 27 is a diagram showing an example of the configuration of a conventional threat identification device. In the figure, 1 is an infrared image detector, 2 is a servo mechanism, and 67 is an image monitor.

【0003】従来の画像追尾装置は上記のように構成さ
れ、赤外画像検知器1は対象物を検知し赤外画像を発生
する。サーボ機構2は機械的及び電気的に視軸方向を走
査・指向する。画像モニタ67は以上により得られる画
像を表示する。
The conventional image tracking device is constructed as described above, and the infrared image detector 1 detects an object and generates an infrared image. The servo mechanism 2 mechanically and electrically scans and directs the visual axis direction. The image monitor 67 displays the image obtained as described above.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】一般に航空目標となる
対象物のうち、軍事・防衛用として造られ火器を装備し
た軍用航空機は戦闘機、爆撃機、偵察機、輸送機に大別
され、これと敵対する側においては軍用航空機を識別し
高脅威度な航空機を効果的に警戒することが望まれる。
例えば航空機にとって脅威度が最も高い軍用航空機は戦
闘機であり、戦闘機が接近する場合には早急にその存在
を検知・識別し警戒できることが重要である。図28、
図29、図30、図31は上記脅威識別装置の画像モニ
タ67に表示される画像例であり、図中68,69,7
0,71はそれぞれ戦闘機、爆撃機、偵察機、輸送機の
画像例である。上記の脅威識別装置では軍用航空目標の
脅威度の自動識別機能を持たないため、脅威度の識別は
表示画像の形状を基準にして目視で行っていた。
Among the objects generally targeted for aviation, military aircraft equipped with firearms for military / defense purposes are roughly classified into fighters, bombers, reconnaissance aircraft, and transport aircraft. It is hoped that the hostile side will identify military aircraft and effectively guard against high-threat aircraft.
For example, a military aircraft, which has the highest threat to aircraft, is a fighter aircraft, and when a fighter aircraft approaches, it is important to be able to immediately detect and identify its presence and be alert. 28,
29, 30, and 31 are examples of images displayed on the image monitor 67 of the threat identification device, which are 68, 69, and 7 in the figure.
0 and 71 are examples of images of fighters, bombers, reconnaissance planes, and transport planes, respectively. Since the above threat identification device does not have an automatic identification function of the threat level of the military aviation target, the threat level was visually identified based on the shape of the display image.

【0005】この発明はかかる課題を解決するためにな
されたものであり、航空目標の脅威度を自動識別する脅
威識別装置を実現することを目的としている。
The present invention has been made in order to solve such a problem, and an object thereof is to realize a threat identification device for automatically identifying the threat level of an aviation target.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】この発明にかかる脅威識
別装置においては、長さ計測処理器が赤外画像上の航空
目標の全幅、全高、全長等を計測し、アスペクト脅威識
別処理器が全幅と全高との比または全長と全幅との比を
所定のしきい値と比較処理することで航空機の脅威目標
の識別を実現したものである。
In the threat identification device according to the present invention, the length measurement processor measures the overall width, total height, total length, etc. of the aviation target on the infrared image, and the aspect threat identification processor performs full width measurement. It is possible to identify the threat target of the aircraft by comparing the ratio between the height and the total height or the ratio between the total length and the total width with a predetermined threshold value.

【0007】また、この発明においては、長さ計測処理
器が赤外画像上の航空目標の全幅、全高、全長等を計測
し、レーダインタフェース(I/F)装置が既存のレー
ダシステムとI/Fして撮像する航空目標の速度ベクト
ルを得、これを基にアスペクト補正脅威識別処理器が長
さ計測処理器が計測した見込角の付いた航空目標撮像画
像の全長、全高、全幅をヘッドオン方向画像または上下
面方向画像での真の長さに回転補正した後、上記と同様
に全幅と全高との比または全長と全幅との比を所定のし
きい値と比較処理することで航空目標の脅威度の識別を
実現したものである。
Further, according to the present invention, the length measuring processor measures the total width, total height, total length, etc. of the aerial target on the infrared image, and the radar interface (I / F) device is used for the existing radar system and I / F. The speed vector of the aviation target to be imaged by F is obtained, and based on this, the aspect correction threat identification processor measures the length of the aviation target with an estimated angle measured by the length measurement processor. After rotation correction to the true length in the direction image or the top-bottom direction image, by comparing the ratio of the total width to the total height or the ratio of the total length to the total width with a predetermined threshold value, the aviation target It realizes the identification of the threat level of.

【0008】また、この発明においては、レーダI/F
装置が既存のレーダシステムとI/Fして撮像する航空
目標の速度ベクトルを得、これを基にデータベース画像
方位変換処理器が航空機形状データベースに記憶されて
いる航空機形状諸元の画像を撮像航空目標画像と同じ見
込む方位に回転変換し、画像比較脅威識別処理器がその
画像と機撮像画像とを比較・照合することで航空目標の
脅威度の識別を実現したものである。
In the present invention, the radar I / F
The device acquires the velocity vector of the aviation target that is imaged by I / F with the existing radar system, and based on this, the database image orientation conversion processor captures the image of the aircraft shape parameters stored in the aircraft shape database. By rotating the image into the same direction as the target image, the image comparison threat identification processor compares and collates the image with the image captured by the machine to realize the threat level of the aviation target.

【0009】また、この発明においては、エンジン認識
処理器が高輝度体であるエンジンを認識し、エンジン数
脅威識別処理器がエンジン数を計数しその値を所定の値
と比較処理することで航空目標の脅威度の識別すること
を実現したものである。
Further, according to the present invention, the engine recognition processor recognizes an engine which is a high-luminance body, the engine number threat identification processor counts the number of engines, and compares the value with a predetermined value to perform aviation. It realizes the identification of the target threat level.

【0010】また、この発明においては、エンジン位置
認識処理器が最明点であるエンジン部位を認識し、エン
ジン位置脅威識別処理器が2値化画像化とその重心点算
出を行い、全幅に対する重心点−最明点間長さを所定の
値と比較処理することで航空目標の脅威度の識別するこ
とを実現したものである。
Further, according to the present invention, the engine position recognition processor recognizes the engine part which is the brightest point, and the engine position threat identification processor performs binarized imaging and calculation of the center of gravity thereof, and the center of gravity for the entire width. By comparing the point-brightest point length with a predetermined value, it is possible to identify the threat level of the aviation target.

【0011】また、この発明においては、二波長赤外画
像検知器が波長体の異なる2種の画像を発生し、画像サ
イズ計測器が航空目標画像サイズを計測し、距離演算処
理器が画像サイズと航空機形状データベースとを基に撮
像航空目標の距離を推定演算し、大気透過率演算手段が
慣性装置I/F装置を介して得る母機の姿勢情報とサー
ボ機構の視軸情報とで決まる視軸方位の天頂角と、母機
の高度情報とを用いて大気透過率を演算し、出力信号演
算処理器が航空機を想定した所定の分光放射特性と大気
透過率とを用いて2種の波長帯での検知器出力信号強度
を演算し、検知器出力強度計測器が実画像の検知器出力
信号強度を計測し、出力比較脅威識別処理器が演算した
検知器出力信号強度と実画像の検知器出力信号強度とを
比較処理することで航空の目標脅威度の識別を実現した
ものである。
Further, in the present invention, the two-wavelength infrared image detector generates two types of images having different wavelength bodies, the image size measuring device measures the aviation target image size, and the distance arithmetic processing device measures the image size. The visual axis determined by the attitude information of the mother machine and the visual axis information of the servo mechanism, which estimates and calculates the distance of the imaged aviation target on the basis of the aircraft shape database and the atmospheric transmittance calculating means through the inertial device I / F device. Atmospheric transmittance is calculated using the zenith angle of the azimuth and the altitude information of the mother machine, and the output signal calculation processor uses predetermined spectral radiation characteristics and atmospheric transmittance that are assumed for an aircraft in two wavelength bands. The detector output signal strength is calculated, the detector output strength measuring device measures the detector output signal strength of the actual image, and the output comparison threat identification processor calculates the detector output signal strength and the actual image detector output. Comparing with signal strength One in which was realized the identity of the aviation of the goal threat level.

【0012】[0012]

【作用】上記のように構成された脅威識別装置は、航空
目標の全幅と全高との比または全長と全幅との比を比較
処理することで航空目標の脅威度を識別できる。
The threat identification device constructed as described above can identify the threat level of an aviation target by comparing the ratio of the total width and the total height of the aviation target or the ratio of the total length and the total width.

【0013】また、既存のレーダシステムとI/Fして
レーダ情報のうち航空目標の速度ベクトルを得、これを
基に見込角の付いた全幅、全高、全長等を回転補正して
得た真の長さから全幅と全高との比または全長と全幅と
の比を比較処理することで、航空目標の脅威度を識別で
きる。
Further, an I / F with an existing radar system is performed to obtain a velocity vector of an aviation target in the radar information, and based on this, a true width, a full height, a full length and the like with a prospective angle are rotationally corrected and obtained. The threat degree of the aviation target can be identified by comparing and processing the ratio of the full width to the total height or the ratio of the total length to the full width from the length of.

【0014】また、既存のレーダシステムとI/Fして
レーダ情報のうち撮像航空目標の速度ベクトルを得、こ
れを基に航空機形状データベースに記憶されている航空
機形状諸元の画像を撮像航空目標と同じ見込方位に回転
変換し、その画像を航空機撮像画像と比較・照合処理す
ることで、航空目標の脅威度を識別できる。
Further, the I / F with the existing radar system is performed to obtain the velocity vector of the imaged aviation target from the radar information, and based on this, the image of the aircraft configuration data stored in the aircraft configuration database is imaged. It is possible to identify the threat level of the aviation target by rotating and converting to the same expected direction and comparing and collating the image with the image captured by the aircraft.

【0015】また、エンジン数を計数し、その値を所定
の値と比較処理することで、航空目標の脅威度を識別で
きる。
The threat level of the aviation target can be identified by counting the number of engines and comparing the value with a predetermined value.

【0016】また、エンジン位置を計測し、全幅に対す
る2値画像の重心点からのエンジン部位までの距離値を
所定の値と比較処理することで、航空目標の脅威度を識
別できる。
Further, by measuring the engine position and comparing the distance value from the center of gravity of the binary image to the engine part with respect to the entire width with a predetermined value, the threat level of the aviation target can be identified.

【0017】また、航空機を想定した二波長帯での所定
の分光放射特性と、撮像航空機を想定脅威と仮定した時
に画像サイズで決まる距離における二波長帯での大気透
過率とから演算し推定される検知器出力信号強度と、実
画像より得られる波長帯の異なる2種の赤外画像の検知
器出力信号強度とを比較処理することで、航空目標の脅
威度を識別できる。
Further, it is estimated from a predetermined spectral radiation characteristic in a two-wavelength band assuming an aircraft and an atmospheric transmittance in a two-wavelength band at a distance determined by an image size when an imaging aircraft is assumed to be a threat. The threat level of the aviation target can be identified by comparing the detector output signal strength of the infrared image obtained from the actual image with the detector output signal strength of two types of infrared images having different wavelength bands.

【0018】[0018]

【実施例】【Example】

実施例1.図1はこの発明の1実施例を示す図であり、
図中1,2は上記従来技術と同一のものである。3は赤
外画像上の航空目標の各種長さを計測する長さ計測処理
器である。4は脅威度の識別をするアスペクト脅威識別
処理器である。
Example 1. FIG. 1 is a diagram showing an embodiment of the present invention,
In the figure, 1 and 2 are the same as those in the above-mentioned conventional technique. Reference numeral 3 is a length measurement processor that measures various lengths of the aviation target on the infrared image. An aspect threat identification processor 4 identifies the degree of threat.

【0019】前記のように構成された脅威識別装置にお
いては、長さ計測処理器は全幅、全高、全長等を計測処
理をする。アスペクト脅威識別処理器4は全幅その長さ
を用い全高との比または全長と全幅との比を比較処理し
て、脅威度を識別し脅威度の高い航空目標を選択する。
図2は長さ計測処理器3及びアスペクト脅威識別処理器
4が実現する処理概要を示す図である。先ず、長さ計測
処理器3が以下の処理を行う。一般に天空、雲、及び海
面を背景とした航空目標の赤外画像では、その背景がク
ラッタとなり画面全体の雑音成分量を高め、航空目標の
信号成分と背景雑音信号との比(S/N)の低下を引起
し、またクラッタ自身が誤目標となったりする。クラッ
タ抑圧処理5は天空、雲、及び海面画像のクラッタを抑
圧・除去し、画像上の航空目標のS/Nを高める。S/
N演算処理6は画像上のS/Nを演算する。信号二値化
処理7は所定のしきい値で赤外画像検知器信号画像を二
重化し、これに対して長さ計測処理8が全幅、全高、全
長等を計測する。
In the threat identification device configured as described above, the length measuring processor measures the total width, total height, total length and the like. The aspect threat identification processor 4 compares the ratio of the total width and the total height or the ratio of the total length and the entire width by using the full width and the length thereof, identifies the threat degree, and selects an aviation target having a high threat degree.
FIG. 2 is a diagram showing an outline of processing realized by the length measurement processor 3 and the aspect threat identification processor 4. First, the length measurement processor 3 performs the following processing. Generally, in an infrared image of an aviation target against the background of the sky, clouds, and sea, the background becomes clutter to increase the amount of noise components on the entire screen, and the ratio of the signal component of the aviation target to the background noise signal (S / N) Cause a decrease in the output, and the clutter itself becomes a false target. The clutter suppression processing 5 suppresses / removes the clutter of the sky, clouds, and sea surface images, and increases the S / N of aviation targets on the images. S /
The N calculation process 6 calculates S / N on the image. The signal binarization process 7 duplicates the infrared image detector signal image at a predetermined threshold value, while the length measurement process 8 measures the full width, the full height, the full length, and the like.

【0020】図3及び図4は、航空目標画像の二値化と
長さの計測例を示す図である。図3は目標が正面を向い
ている方向(ヘッドオン)画像を二値化したものであ
り、図中10は全幅、11は全高である。図4は側方画
像を二値化したものであり、図中11は前記と同一のも
の、12は全長である。アスペクト脅威識別処理器4は
長さ計測処理8によって計測した長さを用いて、アスペ
クト比較脅威識別処理9を行う。アスペクト比較脅威識
別処理9は撮像航空目標の全幅と全高との比または全長
と全幅との比を所定のしきい値と比較し航空目標の脅威
度を識別する。航空目標のうち種々の戦闘機及びそれ以
外の非戦闘機について(全幅/全高)を算出すると、一
般的に前者に対しては(全幅/全高)<3、後者に対し
ては(全幅/全高)≧3であり、また(全長/全幅)を
算出すると、一般的に前者に対しては(全幅/全高)≧
1.2、後者に対しては(全長/全幅)<1.2であ
る。これに着目してアスペクト脅威識別処理器4は航空
目標の脅威度を識別し、高脅威度の航空目標の存在を検
知すると優先的に警戒できる。
3 and 4 are diagrams showing an example of binarization and length measurement of an aerial target image. FIG. 3 is a binarized image of the direction in which the target is facing the front (head-on), where 10 is the total width and 11 is the total height. FIG. 4 shows a binarized side image, in which 11 is the same as the above and 12 is the total length. The aspect threat identification processor 4 performs the aspect comparison threat identification processing 9 using the length measured by the length measurement processing 8. The aspect comparison threat identification processing 9 identifies the threat level of the aviation target by comparing the ratio of the total width and the total height of the imaged aviation target or the ratio of the total length and the total width with a predetermined threshold value. Calculating (width / height) for various fighters and other non-fighters among aviation targets, generally (width / height) <3 for the former and (width / height) for the latter. ) ≧ 3, and when (total length / width) is calculated, generally (full width / height) ≧
1.2, for the latter (total length / width) <1.2. Paying attention to this, the aspect threat identification processing unit 4 identifies the degree of threat of the aviation target, and when the presence of the aviation target having a high degree of threat is detected, the aspect threat identification processor 4 can be warned with priority.

【0021】実施例2.また図5に示す実施例において
は、図中1,2は、上記従来技術と同一のものである。
また図中3は前記実施例1の技術と同一のものである。
13は航空目標の速度ベクトル等のレーダ情報を得るた
めに既存のレーダシステムとI/FするレーダI/F装
置である。14は見込角を持った長さを補正し脅威度の
識別をするアスペクト補正脅威識別処理器である。
Example 2. Further, in the embodiment shown in FIG. 5, reference numerals 1 and 2 in the drawing are the same as those in the above-mentioned conventional technique.
The reference numeral 3 in the figure is the same as the technique of the first embodiment.
Reference numeral 13 denotes a radar I / F device that interfaces with an existing radar system to obtain radar information such as a velocity vector of an aviation target. Reference numeral 14 is an aspect-corrected threat identification processor that corrects the length with the expected angle and identifies the threat level.

【0022】前記のように構成された脅威識別装置にお
いては、レーダI/F装置13は既存のレーダシステム
とI/Fして撮像する航空目標の速度ベクトル等のレー
ダ情報を得、アスペクト補正脅威識別処理器14に伝送
する。アスペクト補正脅威識別処理器14はレーダ情報
を基に目標正面(ヘッドオン)方向からのずれ角(見込
角)の付いた航空目標画像の全長、全高、全幅等をヘッ
ドオン方向画像または上限面方向画像での真の長さに回
転補正し、これを前記実施例1と同様に全幅と全高との
比または全長と全幅との比を所定のしきい値を比較処理
して航空目標の脅威度を識別し、脅威度の高い航空目標
を選択する。図6はアスペクト補正脅威識別処理器14
が実現する処理概要を示す図である。図中9は、前記実
施例1と同一のものである。方位変換処理16は撮像航
空目標の速度ベクトルを基に見込角を持った全長、全
幅、全高等を真の長さに回転補正する。レーダ情報15
は方位変換処理16が処理するに要する速度ベクトル等
の情報である。
In the threat identification device configured as described above, the radar I / F device 13 obtains radar information such as a velocity vector of an aviation target which is imaged by I / F with an existing radar system, and the aspect correction threat It is transmitted to the identification processor 14. The aspect correction threat identification processor 14 determines the total length, the total height, the total width, etc. of the aerial target image with the deviation angle (prospect angle) from the target front (head-on) direction based on the radar information in the head-on direction image or the upper limit surface direction. The image is subjected to rotation correction to the true length in the image, and this is subjected to comparison processing of the ratio of the entire width to the entire height or the ratio of the entire length to the entire width with a predetermined threshold value in the same manner as in the first embodiment, and the threat degree of the aviation target is calculated. Identify and select high threat aviation targets. FIG. 6 shows the aspect correction threat identification processor 14.
It is a figure which shows the processing outline implement | achieved by. 9 in the figure is the same as that of the first embodiment. The azimuth conversion processing 16 rotationally corrects the total length, the total width, the total height, etc., which have an expected angle, to the true length based on the velocity vector of the imaged aerial target. Radar information 15
Is information such as a velocity vector required for the azimuth conversion processing 16.

【0023】図7は方位変換処理16における座標系の
定義を示す図である。図において、17はエレベーショ
ン軸、18はボアサイト軸、19はアジマス軸であり、
それぞれx軸、y軸、z軸とする。20は長さrの位置
ベクトル、21はそのアジマス角α、22はそのエレベ
ーション角βである。既知であるレーダ情報15は極座
標軸系のデータであり、位置ベクトル20を”数1”、
その速度ベクトルを”数2”、画像の撮像航空目標上の
任意点を原点とした二端点の平面座標を直交座標系で”
数3”、回転補正後の撮像航空目標画像の長さをLとす
ると、方位変換処理12が処理するヘッドオン方向へ回
転補正した時のLは”数4”で表される。
FIG. 7 is a diagram showing the definition of the coordinate system in the direction conversion processing 16. In the figure, 17 is an elevation axis, 18 is a boresight axis, 19 is an azimuth axis,
The x-axis, the y-axis, and the z-axis are respectively set. 20 is a position vector of length r, 21 is its azimuth angle α, and 22 is its elevation angle β. The known radar information 15 is data of the polar coordinate axis system, and the position vector 20 is represented by "Equation 1",
The velocity vector is "Equation 2", and the plane coordinates of the two end points whose origin is an arbitrary point on the imaged aerial target are expressed in the Cartesian coordinate system.
If the length of the rotation-corrected captured aerial target image is L, the L when rotation-corrected in the head-on direction processed by the azimuth conversion processing 12 is expressed by "Equation 4".

【0024】[0024]

【数1】 [Equation 1]

【0025】[0025]

【数2】 [Equation 2]

【0026】[0026]

【数3】 [Equation 3]

【0027】[0027]

【数4】 [Equation 4]

【0028】また上下面方向へ回転補正した時のLは”
数5”で表される。
When L is corrected in the vertical direction, L is "
It is represented by the number 5 ".

【0029】[0029]

【数5】 [Equation 5]

【0030】これによって見込角によらず航空目標の脅
威を識別できる。
This makes it possible to identify the threat of the aviation target regardless of the expected angle.

【0031】実施例3.また図8に示す実施例において
は、図中1,2は上記従来技術と同一のものである。ま
た図中13は前記実施例2に示す技術と同一のものであ
る。23は航空機形状諸元情報を記憶する航空機形状デ
ータベースである。24はレーダ情報の速度ベクトルを
基に航空機形状諸元による画像を撮像航空目標と同じ目
標正面(ヘッドオン)方向からのずれ角(見込角)の画
像に回転変換するデータベース画像方位変換処理器であ
る。25はデータベース画像方位変換処理器24による
変換画像と撮像画像と比較・照合することで脅威度を識
別する画像比較脅威識別処理器である。
Example 3. Further, in the embodiment shown in FIG. 8, reference numerals 1 and 2 in the figure are the same as those in the prior art. Further, 13 in the figure is the same as the technique shown in the second embodiment. An aircraft shape database 23 stores aircraft shape specification information. Reference numeral 24 is a database image orientation conversion processor for rotationally converting an image based on the shape information of the aircraft based on the velocity vector of radar information into an image of a deviation angle (expected angle) from the same target front (head-on) direction as the imaging target. is there. Reference numeral 25 is an image comparison threat identification processor that identifies the threat level by comparing and collating the converted image by the database image orientation conversion processor 24 with the captured image.

【0032】前記のように構成された脅威識別装置にお
いては、データベース画像方位変換処理器24はレーダ
情報の速度ベクトルと航空機形状データベース23が記
憶するヘッドオン方向及び上下面方向の航空機画像の3
次元情報とから、データベース画像を撮像航空機と同じ
見込角の画像へ回転変換処理する。画像比較脅威識別処
理25はこれを撮像画像と比較・照合し脅威度を識別す
る。図9はデータベース画像方位変換処理器24が実現
する処理概要を示す図である。図中15は上記実施例2
の技術と同一のものである。26は航空機形状データベ
ース23に記憶している3次元画像の航空機形状諸元情
報である。
In the threat identification device configured as described above, the database image orientation conversion processor 24 uses the velocity vector of radar information and the aircraft images in the head-on direction and the vertical plane stored in the aircraft shape database 23.
From the dimensional information, the database image is rotationally converted into an image having the same prospect angle as the imaged aircraft. The image comparison threat identification processing 25 compares and collates this with the captured image to identify the threat level. FIG. 9 is a diagram showing an outline of processing realized by the database image orientation conversion processor 24. In the figure, reference numeral 15 indicates the second embodiment.
It is the same technology. Reference numeral 26 is aircraft shape specification information of a three-dimensional image stored in the aircraft shape database 23.

【0033】図10は航空機形状データベース23に記
憶している3次元画像の航空機形状諸元情報26の一例
を図示したものであり、(a)はヘッドオン画像、
(b)は下面画像、(c)は上面画像、(d)は側方画
像である。図中28はヘッドオン画像の形状諸元情報、
29は下面画像の形状諸元情報、30は上面画像の形状
諸元情報、31は側方画像の形状諸元情報である。また
図9中27は航空機形状諸元情報26の画像を撮像航空
目標と同じ見込角の画像に回転変換するデータベース方
位変換処理である。図7に示す座標系の定義において、
位置ベクトル18を”数1”、その速度ベクトル18
を”数2”、航空機形状諸元情報26を画像上の任意点
を原点とした空間座標を直交座標系で”数6”、回転変
換後の画像の座標を”数7”とすると、データベース方
位変換処理27が処理する変換式は”数8”で表され
る。
FIG. 10 shows an example of the aircraft shape specification information 26 of the three-dimensional image stored in the aircraft shape database 23. (a) is a head-on image,
(B) is a bottom image, (c) is a top image, and (d) is a side image. In the figure, 28 is the shape specification information of the head-on image,
Reference numeral 29 is shape information of the bottom image, 30 is shape information of the top image, and 31 is shape information of the side image. Reference numeral 27 in FIG. 9 is a database azimuth conversion process for rotationally converting the image of the aircraft shape specification information 26 into an image having the same projected angle as the imaged aviation target. In the definition of the coordinate system shown in FIG. 7,
The position vector 18 is "number 1", and its velocity vector 18
Is the numerical formula 2, the aircraft shape specification information 26 is the spatial coordinate with the arbitrary point on the image as the origin in the rectangular coordinate system, and the coordinate of the image after the rotation conversion is the numerical formula 7, the database The conversion formula processed by the direction conversion process 27 is represented by "Equation 8".

【0034】[0034]

【数6】 [Equation 6]

【0035】[0035]

【数7】 [Equation 7]

【0036】[0036]

【数8】 [Equation 8]

【0037】また図11は画像比較脅威識別処理器25
が実現する処理概要を示す図である。図中5,6,7は
上記実施例1の技術と同一のものである。形状比較脅威
識別処理32は上式にて変換された見込角の画像33と
撮像画像とを比較・照合して航空目標の脅威度を識別す
る。図12は撮像航空機と同じ見込角の画像へ回転変換
処理した画像の一例を示す図である。図中34は見込角
を持たせた航空機の輪郭画像である。また図13は二値
化された撮像画像の一例を示す図である。図中35は二
値化された撮像画像である。形状比較脅威識別処理32
は前記34と35とを比較し、想定脅威及び非脅威の画
像との差異の有無にて航空目標の種類を認識し脅威度の
識別を行う。
FIG. 11 shows an image comparison threat identification processor 25.
It is a figure which shows the processing outline implement | achieved by. In the figure, 5, 6 and 7 are the same as those of the technique of the first embodiment. The shape comparison threat identification processing 32 identifies and compares the threat degree of the aviation target by comparing and collating the image 33 of the projected angle converted by the above equation and the captured image. FIG. 12 is a diagram showing an example of an image that has undergone rotation conversion processing into an image having the same projected angle as that of the imaging aircraft. Reference numeral 34 in the drawing is a contour image of the aircraft having a prospective angle. FIG. 13 is a diagram showing an example of a binarized captured image. Reference numeral 35 in the figure is a binarized captured image. Shape comparison threat identification processing 32
Compares 34 and 35, and recognizes the type of aviation target based on whether there is a difference between the assumed threat image and the non-threat image and identifies the threat level.

【0038】実施例4.また図14に示す実施例におい
ては、図中1,2は上記従来技術と同一のものである。
36は赤外画像上でエンジンを認識するエンジン認識処
理器である。37は認識されたエンジンを計数し脅威を
識別するエンジン数脅威識別処理器である。
Example 4. Further, in the embodiment shown in FIG. 14, reference numerals 1 and 2 in the figure are the same as those in the above-mentioned conventional technique.
An engine recognition processor 36 recognizes the engine on the infrared image. Reference numeral 37 is an engine number threat identification processor that counts the recognized engines and identifies threats.

【0039】前記のように構成された脅威識別装置にお
いては、エンジン認識処理器36は赤外画像上高輝度部
となるエンジン部を認識する。エンジン数脅威識別処理
器37は認識されたエンジンを計数し、これを所定の値
と比較処理することで航空目標の脅威度を識別する。図
15はエンジン認識処理器36が実現する処理概要を示
す図である。図中5,6は上記実施例1の技術と同一の
ものである。38は各部位の輝度を基にエンジン部を認
識する高輝度認識処理である。一般にエンジン部は赤外
画像上高輝度部位であり、その輝度は他部位に比べて数
倍以上ある。これに着目して高輝度認識処理38は所定
のレベル以上の輝度部をエンジン部とみなす。39は認
識された全てのエンジン部位を記憶するエンジン部位記
憶処理である。また図16はエンジン数脅威識別処理器
37が実現する処理概要を示す図である。図中40は記
憶されたエンジン部を計数するエンジン数計数処理であ
る。41はエンジン数を基に航空目標の脅威度を識別す
るエンジン数脅威識別処理である。例えば、一般に航空
機のエンジン数は戦闘機で2個以下、非戦闘機で3個以
上が主流である。図17及び図18はエンジン部の認識
について説明する航空目標の赤外画像の一例である。図
17は戦闘機の赤外画像、図18は爆撃機の赤外画像で
ある。図中42は機体、43はエンジン部である。エン
ジン部43は、背景及び機体よりも温度が高いため受信
強度が高くなる。そのため画像上では43は高輝度部と
なる。これに着目してエンジン数脅威識別処理32はエ
ンジン数を計数し、この数により航空目標の脅威度を識
別する。
In the threat identification device constructed as described above, the engine recognition processor 36 recognizes the engine section which is the high brightness section on the infrared image. The engine number threat discrimination processor 37 counts the recognized engines and compares them with a predetermined value to identify the threat degree of the aviation target. FIG. 15 is a diagram showing an outline of processing realized by the engine recognition processor 36. In the figure, 5 and 6 are the same as the technique of the first embodiment. Reference numeral 38 is a high brightness recognition process for recognizing the engine part based on the brightness of each part. In general, the engine part is a high brightness part on the infrared image, and its brightness is several times or more that of other parts. Focusing on this, the high-luminance recognition processing 38 regards the luminance portion having a predetermined level or higher as the engine portion. Reference numeral 39 is an engine part storing process for storing all the recognized engine parts. 16 is a diagram showing an outline of processing realized by the engine number threat identification processing unit 37. In the figure, reference numeral 40 denotes an engine number counting process for counting the stored engine parts. Reference numeral 41 is engine number threat identification processing for identifying the degree of threat of an aviation target based on the number of engines. For example, the number of engines of an aircraft is generally 2 or less for fighters and 3 or more for non-fighters. 17 and 18 are examples of infrared images of aviation targets for explaining the recognition of the engine unit. FIG. 17 is an infrared image of a fighter, and FIG. 18 is an infrared image of a bomber. In the figure, 42 is an airframe, and 43 is an engine part. Since the engine part 43 has a higher temperature than the background and the body, the reception intensity is high. Therefore, 43 is a high brightness portion on the image. Focusing on this, the engine number threat identification processing 32 counts the number of engines and identifies the threat degree of the aviation target by this number.

【0040】実施例5.また図19に示す実施例におい
ては、図中1,2は上記従来技術と同一のものである。
44はエンジンを認識し位置を計測するエンジン位置認
識処理器である。45はエンジン位置を基に脅威を識別
するエンジン位置脅威識別処理器である。
Example 5. Further, in the embodiment shown in FIG. 19, reference numerals 1 and 2 in the figure are the same as those in the above-mentioned conventional technique.
An engine position recognition processor 44 recognizes the engine and measures the position. An engine position threat identification processor 45 identifies a threat based on the engine position.

【0041】前記のように構成された脅威識別装置にお
いては、エンジン位置認識処理器33は赤外画像上の最
明点をエンジン部を認識する。エンジン位置脅威識別処
理器34は最明点から二値画像の重心点間長さを計測
し、これと全幅との比を基に航空機の脅威度を識別す
る。図20はエンジン位置認識処理器44が実現する処
理概要を示す図である。図中5は上記実施例1の技術と
同一のものである。46は最明点となるエンジン部位置
をエンジン部と認識する最明点認識処理である。47は
エンジン部と認識した最明点の位置を記憶する最明点位
置脅威識別処理である。例えば、一般に航空機の赤外画
像上最明点はエンジン部である。これに着目して最明点
認識処理46は最明点をエンジン部とみなし、最明点位
置記憶処理47がこの位置を記憶する。また図21はエ
ンジン位置脅威識別処理器45が実現する処理概要を示
す図である。図中7,8は上記実施例1の技術と同一の
ものである。48は二値化された赤外画像の重心点を演
算する重心点演算処理である。49は最明点から48が
求めた重心点までの長さと、長さ計測処理8が求めた航
空目標の全幅とを比較処理することで航空目標の脅威度
を識別するエンジン位置脅威識別処理である。図22及
び図23は、航空目標の最明点と重心点を示した赤外画
像の一例である。図22は戦闘機の赤外画像、図23は
爆撃機の赤外画像である。図中10は上記実施例1と同
一のものである。また42は前記実施例4のものと同一
のものである。50は二値化画像重心点、51はエンジ
ン部である最明点、52は最明点51と重心点50間の
長さである。一般に航空機の機体正面重心点からエンジ
ン部までの長さと全幅との比は、戦闘機で0.2未満、
非戦闘機で0.2以上が主流である。これに着目して、
エンジン位置脅威識別処理49は最明点と二値化画像の
重心点間長さと全幅との比により航空目標の脅威度を識
別する。
In the threat identification device configured as described above, the engine position recognition processor 33 recognizes the brightest point on the infrared image in the engine section. The engine position threat identification processor 34 measures the distance between the centers of gravity of the binary images from the brightest point, and identifies the degree of threat of the aircraft based on the ratio of this to the overall width. FIG. 20 is a diagram showing an outline of processing realized by the engine position recognition processor 44. In the figure, 5 is the same as the technique of the first embodiment. Reference numeral 46 is a brightest point recognition process for recognizing the engine portion position which is the brightest point as the engine portion. Reference numeral 47 is a brightest point position threat identification process for storing the position of the brightest point recognized as the engine unit. For example, the brightest point on an infrared image of an aircraft is generally the engine section. Focusing on this, the brightest point recognition processing 46 regards the brightest point as an engine portion, and the brightest point position storage processing 47 stores this position. FIG. 21 is a diagram showing an outline of processing realized by the engine position threat identification processing unit 45. In the figure, 7 and 8 are the same as those of the technique of the first embodiment. Reference numeral 48 is a center-of-gravity point calculation process for calculating the center-of-gravity point of the binarized infrared image. Reference numeral 49 denotes engine position threat identification processing for identifying the threat level of the aviation target by comparing the length from the brightest point to the center of gravity determined by 48 and the full width of the aviation target determined by the length measurement processing 8. is there. 22 and 23 are examples of infrared images showing the brightest point and the center of gravity of the aviation target. FIG. 22 is an infrared image of a fighter, and FIG. 23 is an infrared image of a bomber. In the figure, 10 is the same as that of the above-described first embodiment. Further, 42 is the same as that of the fourth embodiment. Reference numeral 50 is the center of gravity of the binarized image, 51 is the brightest point of the engine, and 52 is the length between the brightest point 51 and the center of gravity 50. Generally, the ratio of the length from the center of gravity of the front of the aircraft to the engine section and the overall width is less than 0.2 for fighters,
Non-fighters, 0.2 and above are the mainstream. Focusing on this,
The engine position threat identification processing 49 identifies the threat level of the aviation target based on the ratio between the brightest point and the distance between the centers of gravity of the binarized image and the full width.

【0042】実施例6.また図24に示す実施例におい
ては、図中2は上記従来技術と同一のものである。また
図中23は上記実施例3の技術と同一のものである。5
3は異なる2種の波長帯にて対象物を撮像する二波長赤
外画像検知器である。54は53が撮像する画像サイズ
を計測する画像サイズ計測器である。55は対象物まで
の距離を推定演算する距離演算処理器である。56は母
機の慣性装置とインタフェース(I/F)する慣性装置
I/F装置である。57はロートラン等に代表される大
気透過率演算手段である。58は2種の波長帯での赤外
画像検知器の出力信号強度を推定演算する出力信号演算
処理器である。59は実際の二波長赤外画像検知器の出
力信号を計測する検知器出力強度計測器である。60は
58と59とが得た2種の波長帯での赤外画像検知器の
出力信号強度の推定値と実際の値とを比較し、脅威度を
識別する出力比較脅威識別処理器である。
Example 6. Further, in the embodiment shown in FIG. 24, reference numeral 2 in the drawing is the same as the above-mentioned prior art. Reference numeral 23 in the figure is the same as the technique of the third embodiment. 5
Reference numeral 3 is a dual-wavelength infrared image detector that images an object in two different wavelength bands. Reference numeral 54 is an image size measuring device that measures the size of the image captured by 53. Reference numeral 55 is a distance calculation processor that estimates and calculates the distance to the object. Reference numeral 56 denotes an inertial device I / F device that interfaces (I / F) with the inertial device of the mother machine. Reference numeral 57 is an atmospheric transmittance calculating means typified by Rotoran or the like. Reference numeral 58 is an output signal calculation processor for estimating and calculating the output signal intensity of the infrared image detector in two types of wavelength bands. Reference numeral 59 is a detector output intensity measuring device for measuring the output signal of the actual dual wavelength infrared image detector. Reference numeral 60 is an output comparison threat identification processor that identifies the degree of threat by comparing the estimated value of the output signal intensity of the infrared image detector in the two wavelength bands obtained by 58 and 59 with the actual value. .

【0043】前記のように構成された脅威識別装置にお
いては、二波長赤外画像検知器53は波長帯の異なる2
種の画像を発生する。画像サイズ計測器54は53が発
生した一方の波長帯の画像上での端辺長を端辺画素数等
で計測し、これを長さとする。距離演算処理器55は撮
像航空目標を航空機形状データベース23に予め記憶さ
れた航空機と仮定して54が計測したサイズから対象物
までの距離を演算する。慣性装置I/F装置56は母機
の慣性装置をI/Fして母機の姿勢情報を得る。大気透
過率演算手段57は、距離演算処理器55の演算した距
離と、母機の姿勢及びサーボ機構2の指向する視軸方位
情報で決まる視軸方位の天頂角と、母機の高度情報とを
基に異なる2種の波長帯での大気透過率を演算する。出
力信号演算処理器58は2種の波長帯での放射発散度、
分光透過率、検知器感度を所定のもの仮定して検知器出
力信号強度を推定演算する。
In the threat identification device configured as described above, the two-wavelength infrared image detector 53 has two different wavelength bands.
Generate seed images. The image size measuring device 54 measures the edge length on the image of one wavelength band generated by 53 by the number of edge pixels or the like, and sets this as the length. The distance calculation processor 55 calculates the distance from the size measured by 54 on the assumption that the imaged aviation target is an aircraft previously stored in the aircraft shape database 23 and the object. The inertial device I / F device 56 I / Fs the inertial device of the mother machine to obtain attitude information of the mother machine. The atmospheric transmittance calculating means 57 is based on the distance calculated by the distance calculation processor 55, the zenith angle of the visual axis direction determined by the attitude of the mother machine and the visual axis direction information directed by the servo mechanism 2, and the altitude information of the mother machine. The atmospheric transmittance in two different wavelength bands is calculated. The output signal processor 58 has a radiant emittance in two wavelength bands,
The detector output signal strength is estimated and calculated by assuming that the spectral transmittance and the detector sensitivity are predetermined.

【0044】出力比較脅威識別処理器60は59が計測
する実際の波長帯の異なる2種の検知器出力信号強度と
58が演算する検知器出力信号強度との比較により航空
目標の脅威度を識別する。例えば、実際の検知器出力信
号と演算した検知器出力信号との差が所定値以内であれ
ばこれを脅威とみなし、そうでないときは非脅威とみな
す。
The output comparison threat discrimination processor 60 discriminates the threat level of the aviation target by comparing the two types of detector output signal intensities measured by 59 and having different actual wavelength bands with the detector output signal intensities calculated by 58. To do. For example, if the difference between the actual detector output signal and the calculated detector output signal is within a predetermined value, this is considered as a threat, and if not, it is considered as a non-threat.

【0045】図25は距離演算処理器55が実現する処
理概要を示す図である。図26は上記実施例3の技術と
同一のものである。61は画像サイズ計測器54が計測
した画素数表示の画像サイズを占有角度に変換する画像
サイズ計測処理である。62は航空機形状諸元情報26
と上記占有角度とを基に距離を演算する推定距離演算処
理である。図26は航空目標の占有角度と距離との関係
を示す図である。図中63は航空目標、64は航空機形
状諸元情報26中の航空機サイズT、65は占有角度
θ、66は距離Rである。このとき推定距離演算処理6
2の演算は”数9”で表される。
FIG. 25 is a diagram showing an outline of processing realized by the distance calculation processor 55. FIG. 26 is the same as the technique of the third embodiment. Reference numeral 61 is an image size measuring process for converting the image size of the pixel number display measured by the image size measuring device 54 into an occupied angle. 62 is aircraft shape specification information 26
And an estimated distance calculation process for calculating a distance based on the above-mentioned occupied angle. FIG. 26 is a diagram showing the relationship between the occupation angle of the aviation target and the distance. In the figure, 63 is an aviation target, 64 is an aircraft size T in the aircraft shape specification information 26, 65 is an occupancy angle θ, and 66 is a distance R. At this time, the estimated distance calculation process 6
The operation of 2 is represented by "Equation 9".

【0046】[0046]

【数9】 [Equation 9]

【0047】また、ロートランに代表される大気透過率
演算手段57にて得た、波長λにおける大気透過率を”
数10”、波長λにおける航空機の所定の分光放射率
を”数11”、波長λにおける放射発散度を”数1
2”、波長λにおける検知器感度を”数13”、瞬時視
野角をφ、波長帯をλ1〜λ2とすると、出力信号演算
処理器58で演算される検知器出力信号強度Eは”数1
4”で示される。
In addition, the atmospheric transmittance at the wavelength λ obtained by the atmospheric transmittance calculating means 57 represented by Lotran is
Numeral 10 ", the predetermined spectral emissivity of the aircraft at wavelength λ is" Numerical equation 11 ", and radiant emittance at wavelength λ is" Numerical equation 1 "
2 ", the detector sensitivity at the wavelength λ is" Equation 13 ", the instantaneous viewing angle is φ, and the wavelength band is λ1 to λ2, the detector output signal intensity E calculated by the output signal arithmetic processor 58 is" Equation 1 ".
4 ".

【0048】[0048]

【数10】 [Equation 10]

【0049】[0049]

【数11】 [Equation 11]

【0050】[0050]

【数12】 [Equation 12]

【0051】[0051]

【数13】 [Equation 13]

【0052】[0052]

【数14】 [Equation 14]

【0053】[0053]

【発明の効果】この発明は以上説明したように構成され
ているので、航空目標の脅威度の有効な識別ができる脅
威識別装置を実現することができる効果がある。
Since the present invention is configured as described above, there is an effect that it is possible to realize a threat identification device capable of effectively identifying the threat level of an aviation target.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】この発明の実施例1を示す構成図である。FIG. 1 is a configuration diagram showing a first embodiment of the present invention.

【図2】この発明による長さ計測処理器及びアスペクト
脅威識別処理器の処理概要を示す図である。
FIG. 2 is a diagram showing a processing outline of a length measurement processor and an aspect threat identification processor according to the present invention.

【図3】航空目標の赤外画像のヘッドオン画像を二値化
したものを示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing a binarized head-on image of an infrared image of an aviation target.

【図4】航空目標の赤外画像の側方画像を二値化したも
のを示す図である。
FIG. 4 is a view showing a binarized side image of an infrared image of an aviation target.

【図5】この発明の実施例2を示す構成図である。FIG. 5 is a configuration diagram showing a second embodiment of the present invention.

【図6】この発明のアスペクト補正脅威識別処理器の処
理概要を示す図である。
FIG. 6 is a diagram showing a processing outline of an aspect-corrected threat identification processor of the present invention.

【図7】座標系の定義を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing the definition of a coordinate system.

【図8】この発明の実施例3を示す構成図である。FIG. 8 is a configuration diagram showing a third embodiment of the present invention.

【図9】この発明のデータベース画像方位変換処理器の
処理概要を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing a processing outline of a database image orientation conversion processor of the present invention.

【図10】航空機形状諸元情報の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of aircraft shape specification information.

【図11】この発明の画像比較脅威識別処理器の処理概
要を示す図である。
FIG. 11 is a diagram showing a processing outline of the image comparison threat identification processor of the present invention.

【図12】回転変換した画像の一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example of a rotation-converted image.

【図13】二値化された航空目標画像の一例を示す図で
ある。
FIG. 13 is a diagram showing an example of a binarized aviation target image.

【図14】この発明の実施例4を示す構成図である。FIG. 14 is a configuration diagram showing a fourth embodiment of the present invention.

【図15】この発明のエンジン認識処理器の処理概要を
示す図である。
FIG. 15 is a diagram showing a processing outline of an engine recognition processor of the present invention.

【図16】この発明のエンジン数脅威識別処理器の処理
概要を示す図である。
FIG. 16 is a diagram showing a processing outline of the engine number threat identification processor of the present invention.

【図17】戦闘機のエンジン部の認識について説明する
航空目標の赤外画像の一例を示す図である。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of an infrared image of an aviation target for explaining recognition of an engine unit of a fighter.

【図18】爆撃機のエンジン部の認識について説明する
航空目標の赤外画像の一例を示す図である。
FIG. 18 is a diagram showing an example of an infrared image of an aviation target for explaining the recognition of the engine part of the bomber.

【図19】この発明の実施例5を示す構成図である。FIG. 19 is a configuration diagram showing a fifth embodiment of the present invention.

【図20】この発明によるエンジン位置認識処理器の処
理概要を示す図である。
FIG. 20 is a diagram showing a processing outline of an engine position recognition processor according to the present invention.

【図21】この発明によるエンジン位置脅威識別処理器
の処理概要を示す図である。
FIG. 21 is a diagram showing a processing outline of an engine position threat identification processor according to the present invention.

【図22】最明点と二値化画像の重心点を記した戦闘機
の赤外画像の一例を示す図である。
FIG. 22 is a diagram showing an example of an infrared image of a fighter in which the brightest point and the center of gravity of the binarized image are marked.

【図23】最明点と二値化画像の重心点を記した爆撃機
の赤外画像の一例を示す図である。
FIG. 23 is a diagram showing an example of an infrared image of a bomber in which a brightest point and a center of gravity of a binarized image are described.

【図24】この発明の実施例6を示す構成図である。FIG. 24 is a configuration diagram showing a sixth embodiment of the present invention.

【図25】この発明の距離演算処理器の処理概要を示す
図である。
FIG. 25 is a diagram showing a processing outline of the distance arithmetic processing unit of the present invention.

【図26】航空目標の占有角度と距離との関係を示す図
である。
FIG. 26 is a diagram showing a relationship between an occupation angle of an aviation target and a distance.

【図27】従来の実施例を示す構成図である。FIG. 27 is a configuration diagram showing a conventional example.

【図28】戦闘機の赤外画像の一例を示す図である。FIG. 28 is a diagram showing an example of an infrared image of a fighter.

【図29】爆撃機の赤外画像の一例を示す図である。FIG. 29 is a diagram showing an example of an infrared image of a bomber.

【図30】偵察機の赤外画像の一例を示す図である。FIG. 30 is a diagram showing an example of an infrared image of a reconnaissance aircraft.

【図31】輸送機の赤外画像の一例を示す図である。FIG. 31 is a diagram showing an example of an infrared image of a transportation machine.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 赤外画像検知器 2 サーボ機構 3 長さ計測処理器 4 アスペクト脅威識別処理器 5 クラッタ抑圧処理 6 S/N演算処理 7 信号二値化処理 8 長さ計測処理 9 アスペクト比較脅威識別処理 10 全幅 11 全高 12 全長 13 レーダI/F装置 14 アスペクト補正脅威識別処理器 15 レーダ情報 16 方位変換処理 17 エレベーション軸 18 ボアサイト軸 19 アジマス軸 20 位置ベクトル 21 アジマス角 22 エレベーション角 23 航空機形状データベース 24 データベース画像変換処理器 25 画像比較脅威識別処理器 26 航空機形状諸元情報 27 データベース方位変換処理 28 ヘッドオン画像 29 下面画像 30 上面画像 31 側方画像 32 形状比較脅威識別処理 33 見込方位化画像 34 見込方位化画像 35 二値化された撮像画像 36 エンジン認識処理器 37 エンジン数脅威識別処理器 38 高輝度認識処理 39 エンジン部位記憶処理 40 エンジン数計数処理 41 エンジン数脅威識別処理 42 機体 43 エンジン部 44 エンジン位置認識処理器 45 エンジン位置脅威識別処理器 46 最明点認識処理 47 最明点位置記憶処理 48 重心点演算処理 49 エンジン位置脅威識別処理 50 二値化画像重心点 51 最明点 52 最明点重心点間長さ 53 二波長赤外画像検知器 54 画像サイズ計測器 55 距離演算処理器 56 慣性装置I/F装置 57 大気透過率演算手段 58 出力信号演算処理器 59 検知器出力強度計測器 60 出力比較脅威識別処理器 61 画像サイズ計測処理 62 推定距離演算処理 63 航空目標 64 航空機サイズ 65 占有角度 66 距離 67 画像モニタ 68 戦闘機の画像例 69 爆撃機の画像例 70 偵察機の画像例 71 輸送機の画像例 1 infrared image detector 2 servo mechanism 3 length measurement processor 4 aspect threat identification processor 5 clutter suppression processing 6 S / N arithmetic processing 7 signal binarization processing 8 length measurement processing 9 aspect comparison threat identification processing 10 full width 11 Overall height 12 Full length 13 Radar I / F device 14 Aspect correction threat identification processor 15 Radar information 16 Direction conversion processing 17 Elevation axis 18 Boresite axis 19 Azimuth axis 20 Position vector 21 Azimuth angle 22 Elevation angle 23 Aircraft shape database 24 Database image conversion processor 25 Image comparison threat identification processor 26 Aircraft shape information 27 Database orientation conversion processing 28 Head-on image 29 Lower surface image 30 Upper surface image 31 Side image 32 Shape comparison threat identification processing 33 Prospective orientation image 34 Oriented image 35 Captured image 36 Engine recognition processor 37 Engine number threat identification processor 38 High brightness recognition processing 39 Engine part storage process 40 Engine number counting process 41 Engine number threat identification process 42 Aircraft body 43 Engine part 44 Engine position recognition processor 45 Engine position threat identification processor 46 Brightest point recognition processing 47 Brightest point position storage processing 48 Centroid calculation processing 49 Engine location threat identification processing 50 Binary image centroid 51 Brightest point 52 Brightest point Centroid distance 53 dual-wavelength infrared image detector 54 image size measuring device 55 distance calculation processing device 56 inertial device I / F device 57 atmospheric transmittance calculating means 58 output signal calculation processing device 59 detector output intensity measuring device 60 output comparison threat identification processing Vessel 61 image size measurement processing 62 estimated distance calculation processing 63 aviation target 64 aircraft size 65 Image example of the chromatic angle 66 range 67 images of the image monitor 68 fighter image Example 69 bomber image Example 70 reconnaissance aircraft of 71 transport plane

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G06T 1/00 // F41G 7/22 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI technical display location G06T 1/00 // F41G 7/22

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 対象物を撮像する赤外画像検知器と、こ
の赤外画像検知器の視軸方位を機械的または電気的に走
査・指向するサーボ機構と、上記赤外画像検知器で得ら
れ赤外画像上の航空目標の全幅、全高、全長等を計測す
る長さ計測処理器と、この長さ計測処理器の出力を入力
し、全幅と全高との比または全長と全幅との比を基に対
象物の脅威度を識別するアスペクト脅威識別処理器とを
有することを特徴とする脅威識別装置。
1. An infrared image detector for imaging an object, a servo mechanism for mechanically or electrically scanning and directing the visual axis direction of the infrared image detector, and the infrared image detector. The length measurement processor that measures the total width, total height, total length, etc. of the aviation target on the infrared image and the output of this length measurement processor are input, and the ratio of the total width to the total height or the ratio of the total length to the total width is input. A threat identification device characterized by having an aspect threat identification processor for identifying the threat level of an object based on the above.
【請求項2】 対象物を撮像する赤外画像検知器と、こ
の赤外画像検知器の視軸方位を機械的または電気的に走
査・指向するサーボ機構と、上記赤外画像検知器で得ら
れ目標正面状態(ヘッドオン)方向からのずれ角(見込
角)を有した赤外画像上の航空目標の全幅、全高、全長
等を計測する長さ計測処理器と、撮像する対象物の位置
ベクトル、及び速度ベクトル情報を引用するためレーダ
システムとインタフェース(I/F)するレーダI/F
装置と、上記見込角を有した全幅、全高、全長等の長さ
から速度ベクトル情報を基に真の長さを求めるアスペク
ト補正処理器と、上記長さ計測処理器の出力を入力し、
真の全幅と全高との比及び真の全長と全幅との比を基に
対象物の脅威度を識別するアスペクト脅威識別処理器と
を有することを特徴とする脅威識別装置。
2. An infrared image detector for picking up an image of an object, a servo mechanism for mechanically or electrically scanning and directing the visual axis direction of the infrared image detector, and the infrared image detector. The length measurement processor that measures the total width, total height, and total length of the aviation target on the infrared image that has the deviation angle (projection angle) from the target frontal state (head-on) direction, and the position of the object to be imaged Radar I / F that interfaces (I / F) with a radar system to quote vector and velocity vector information
The device, the full width with the above-mentioned angle, the total height, the aspect correction processor for obtaining the true length based on the velocity vector information from the length such as the total length, and input the output of the length measurement processor,
A threat identification device, comprising: an aspect threat identification processor for identifying the threat level of an object based on the ratio of the true full width to the full height and the ratio of the true full length to the full width.
【請求項3】 対象物を撮像する赤外画像検知器と、こ
の赤外画像検知器の視軸方位を機械的または電気的に走
査・指向するサーボ機構と、航空機の形状諸元を予め記
憶している航空機形状データベースと、撮像する対象物
の位置ベクトル、及び速度ベクトルを引用するためレー
ダシステムとインタフェース(I/F)するレーダI/
F装置と、データベース情報の航空機形状諸元の画像を
レーダシステムの速度ベクトル情報を基に撮像対象物と
同じ目標正面(ヘッドオン)方向からのずれ角(見込
角)の画像に回転変換するデータベース画像方位変換処
理器と、上記データベース画像方位変換処理器の変換後
の画像を撮像画像と比較・照合することで対象物の脅威
度を識別する画像比較脅威識別処理器とを有することを
特徴とする脅威識別装置。
3. An infrared image detector for picking up an image of an object, a servo mechanism for mechanically or electrically scanning and directing the visual axis direction of the infrared image detector, and shape data of the aircraft are stored in advance. Radar I / F that interfaces (I / F) with the radar system to cite the aircraft shape database and the position vector and velocity vector of the imaged object.
F device and a database for rotationally converting an image of aircraft shape data of database information into an image of a deviation angle (expected angle) from the same target front (head-on) direction as the imaging target based on the velocity vector information of the radar system. An image orientation conversion processor, and an image comparison threat identification processor that identifies the threat level of the object by comparing and collating the image after conversion by the database image orientation conversion processor with the captured image. Threat identification device.
【請求項4】 対象物を撮像する赤外画像検知器と、こ
の赤外画像検知器の視軸方位を機械的または電気的に走
査・指向するサーボ機構と、上記赤外画像検知器で得ら
れた赤外画像から高輝度部となるエンジン部を認識する
エンジン認識処理器と、このエンジン認識処理器で認識
されたエンジン数を計数しそのエンジン数を基に対象物
の脅威度を識別するエンジン数脅威識別処理器とを有す
ることを特徴とする脅威識別装置。
4. An infrared image detector for imaging an object, a servo mechanism for mechanically or electrically scanning and directing the visual axis direction of the infrared image detector, and the infrared image detector. An engine recognition processor that recognizes the engine part that becomes a high-brightness part from the acquired infrared image, and the number of engines recognized by this engine recognition processor is counted, and the threat level of the object is identified based on the number of engines. A threat identification device having a number of engines threat identification processor.
【請求項5】 対象物を撮像する赤外画像検知器と、こ
の赤外画像検知器の視軸方位を機械的または電気的に走
査・指向するサーボ機構と、上記赤外画像検知器で得ら
れた赤外画像から最明点であるエンジン部の位置を認識
するエンジン位置認識処理器と、上記エンジン部の赤外
画像の重心点を演算し重心点位置に対するエンジン位置
を基に対象物の脅威度を識別するエンジン位置脅威識別
処理器とを有することを特徴とする脅威識別装置。
5. An infrared image detector for picking up an image of an object, a servo mechanism for mechanically or electrically scanning and directing the visual axis direction of the infrared image detector, and the infrared image detector. An engine position recognition processor for recognizing the position of the engine part, which is the brightest point from the infrared image obtained, and calculating the center of gravity of the infrared image of the engine part, and based on the engine position relative to the position of the center of gravity of the object A threat identification device comprising: an engine position threat identification processor that identifies a threat level.
【請求項6】 2種の波長帯にて対象物を撮像する二波
長赤外画像検知器と、上記検知器の視軸方位を機械的ま
たは電気的に走査・指向するサーボ機構と、検知器画像
サイズを計測する画像サイズ計測器と、航空機の形状諸
元を予め記憶している航空機形状データベースと、対象
物までの距離を推定演算する距離演算器と、母機の慣性
装置とインタフェース(I/F)する慣性装置I/F装
置と、上記2種の波長帯での大気透過率を演算する大気
透過率演算処理手段と、航空機の分光放射特性を所定の
ものと仮定し2種の波長帯での赤外画像検知器出力信号
強度を推定する出力信号演算処理器と、実際の赤外画像
検知器出力信号強度を計測する検知器出力強度計測器
と、上記推定された出力信号強度と実際の赤外画像検知
器出力信号強度との比較によって対象物の脅威を識別す
る度出力比較脅威識別処理器とを有することを特徴とす
る脅威識別装置。
6. A dual-wavelength infrared image detector for imaging an object in two wavelength bands, a servo mechanism for mechanically or electrically scanning and directing the visual axis direction of the detector, and a detector. An image size measuring device for measuring an image size, an aircraft shape database for preliminarily storing the shape data of an aircraft, a distance calculating device for estimating and calculating a distance to an object, an inertial device of a mother machine, and an interface (I / F) inertial device I / F device, atmospheric transmittance calculation processing means for calculating atmospheric transmittance in the above two wavelength bands, and two types of wavelength bands assuming that the spectral radiation characteristics of the aircraft are predetermined. Output signal calculation processor to estimate the infrared image detector output signal strength at, the detector output intensity measurer to measure the actual infrared image detector output signal strength, and the above estimated output signal strength and actual Of infrared image detector output signal intensity A threat identification device characterized by having a degree output comparison threat identification processor for identifying a threat of an object by comparison.
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