申请/专利权人：中国科学院电子学研究所苏州研究院

申请日：2020-11-29

公开（公告）日：2022-11-29

公开（公告）号：CN112418339B

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V10/764;G06V10/762;G06V10/44;G06N20/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.11.29#授权;2021.03.16#实质审查的生效;2021.02.26#公开

摘要：本发明提出了一种基于随机森林的空中移动对象识别方法，获取轨迹数据集，进行分段和去噪处理；提取空中移动对象的活动热点区域，并判断每个移动对象所属的热点区域，赋予相应的编号；判断轨迹的运动模式；提取轨迹数据中在各个位置点的运动特征，包括经度、纬度、高度、速度，时长，计算这些特征的最大值、最小值、平均值，以及高度段、速度段、时间段；将所提取出的轨迹特征作为特征参数输入随机森林模型中，训练空中移动对象识别模型；处理轨迹数据测试集，将得到的特征参数输入到步骤5训练的随机森林模型中，得到最终识别结果。

主权项：1.一种基于随机森林的空中移动对象识别方法，其特征在于，包括：步骤1：通过传感器探测空中移动对象在航行过程中的位置点集合，形成轨迹数据集，并进行分段和去噪处理；步骤2：基于步骤1处理后的轨迹数据集，提取空中移动对象的活动热点区域，并判断每个移动对象所属的热点区域，赋予相应的编号；步骤3：基于步骤1处理后的轨迹数据集，通过轨迹模式算法判断轨迹的运动模式；步骤4：基于步骤1处理后的轨迹数据集，进行轨迹运动特征提取，提取轨迹数据中在各个位置点的运动特征，包括经度、纬度、高度、速度、时长，计算这些特征的最大值、最小值、平均值，以及高度段、速度段、时间段；步骤5：将轨迹数据集通过步骤2至步骤4所提取出的轨迹特征作为特征参数输入随机森林模型中，训练空中移动对象识别模型；步骤6：基于步骤1到步骤4处理轨迹数据测试集，将得到的特征参数输入到步骤5训练的随机森林模型中，得到最终识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院电子学研究所苏州研究院 基于随机森林的空中移动对象识别方法

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