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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115830064A(43)申请公布日2023.03.21(21)申请号202211301405.X(22)申请日2022.10.24(71)申请人北京邮电大学地址100876北京市海淀区西土城路10号(72)发明人祝闯赵永康刘芳(74)专利代理机构北京金咨知识产权代理有限公司11612专利代理师薛海波(51)Int.Cl.G06T7/246(2017.01)G06T7/73(2017.01)权利要求书3页说明书10页附图2页(54)发明名称一种基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法及装置(57)摘要本发明提供一种基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法及装置,所述方法包括:将获得的脉冲时间序列重构为图像序列,通过红外弱小目标检测获得各帧图像上目标点的位置,采用时间滤波器和方向性滤波器确定各目标点的初步运动轨迹,通过计算余弦相似度排除各目标点运动轨迹中的异常点得到各目标点的精确运动轨迹,将各目标点在每帧图像上的位置进行关联,得到红外多弱小目标跟踪视频。本发明能够在复杂的运动情况下对缺少语义信息的红外弱小目标进行连续跟踪,同时能够对未检测出的目标点进行二次检测。CN115830064ACN115830064A权利要求书1/3页1.一种基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:获取由脉冲相机连续拍摄多个目标物体得到的脉冲时间序列,获取包含各目标物体的实际运动速度以及与所述脉冲相机镜头距离的先验信息;根据所述先验信息调整第一时间窗口,采用调整后的第一时间窗口在所述脉冲时间序列中采集帧数据并重构为图像序列;所述图像序列中每一帧图像的像素用于反映相应位置脉冲的强弱;基于红外弱小目标检测获取所述图像序列中每帧图像上所有目标点的位置坐标;其中,每个目标点对应一个目标物体;采用时间滤波器按照第二时间窗口滑动提取所述图像序列中的图像,将每次提取的各图像中所有目标点的位置坐标进行叠加,并转化为初步运动坐标矩阵以记载各目标点在提取的所有图像中的位置;采用方向性滤波器对各初步运动坐标矩阵进行卷积计算,得到各目标点的初步运动轨迹;获取所述方向性滤波器输出的各初步运动轨迹中目标点的位置坐标,根据同一个初步运动轨迹中任意两个目标点的位置坐标计算位移向量,并两两计算各位移向量之间的余弦相似度,将不满足第一门限的余弦相似度标记为异常,根据异常余弦相似度的分布查找并排除各初步运动轨迹中的异常点;获取排除异常点后各初步运动轨迹上相应目标点被检测到的次数;若存在一初步运动轨迹中相应目标点被检测到的次数小于第一设定值,则对该初步运动轨迹相应目标点漏检的位置进行插值补漏,所述第一设定值等于按照所述第二时间窗口单次滑动提取的图像数;根据排除异常点以及补漏后的初步运动轨迹对所述图像序列中每一帧图像的目标点进行编码并关联,输出为红外多弱小目标跟踪视频。2.根据权利要求1所述的基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法,其特征在于,根据所述先验信息调整第一时间窗口,包括:根据各目标物体的实际运动速度以及与所述脉冲相机镜头距离计算各目标物体在镜头中的观测速度;根据所述观测速度设置所述第一时间窗口,计算式为:其中,w表示所述第一时间窗口,k为可控超参数,v表示所述观测速度。3.根据权利要求2所述的基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法,其特征在于,采用调整后的第一时空窗口在所述脉冲时间序列中采集帧数据并重构为图像序列,包括:根据所述第一时间窗口将所述脉冲相机得到的所述脉冲时间序列划分为多个单位序列,将每个单位序列中的多帧脉冲数据进行叠加后按照脉冲强弱构建像素值形成单帧图像,各单位序列对应的单帧图像组合构成图像序列。4.根据权利要求1所述的基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法,其特征在于,基于红外弱小目标检测获取所述图像序列中每帧图像上所有目标点的位置坐标,包括:采用双邻域梯度算法获取所述图像序列中每帧图像上所有目标点的位置坐标。5.根据权利要求4所述的基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法,其特征在于,所述方2CN115830064A权利要求书2/3页向性滤波器通过8个通道对所述时间滤波器输出的所述初步运动坐标矩阵进行卷积计算,所述方向性滤波器的每个通道得到一个输出值,其中得到输出值最大的通道方向即为各目标点的初步运动方向。6.根据权利要求5所述的基于红外脉冲信号的弱小目标跟踪方法,其特征在于,获取所述方向性滤波器输出的各初步运动轨迹中目标点的位置坐标,根据同一个初步运动轨迹中任意两个目标点的位置坐标计算位移向量,并两两计算各位移向量之间的余弦相似度,将不满足第一门限的余弦相似度标记为异常,包括:在同一个初步运动轨迹中,依次选取各目标点作为起始目标点,将所述起始目标点分别与所述初步运动轨迹中其他目标点连接并计算得到多个位