申请/专利权人：西安现代控制技术研究所

申请日：2023-12-17

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788792A

主分类号：G06V10/25

分类号：G06V10/25;G06V10/75;G06V20/40;G06T7/73

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明属于多目标自动检测技术领域，具体涉及一种应用于武器系统的多目标检测身份保持方法，所述方法利用相邻帧目标位置的相关性，可以提高目标身份信息的稳定，避免连续帧目标编号的跳变引起射手的误操作，采用双阈值对多目标进行判断，可以甄别出虚假目标及新增目标，该方法运算量小，实时性好，准确率高，在检测模型运算完成后使用该方法可以有效保证目标的稳定编号。

主权项：1.一种应用于武器系统的多目标检测身份保持方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：实时采集导引头下传的视频图像序列Ss1,s2,s3,s4......，并传给目标检测模型；步骤2：判断当前图像帧计数的值；若图像帧计数frame_cnt≤1，则进入步骤3；若图像帧计数frame_cnt＞1，则转入步骤4；步骤3：将深度学习算法作为目标检测器，通过输入大量包含目标特征的图像序列完成了检测模型的离线训练，利用训练好的目标检测模型实时对视频图像序列进行逐帧全图检测；设置检测模型阈值为θmid，若检测得到的某个结果i置信度为θi，且θi≥θmid，则将该结果i标记为目标targeti，并记录目标targeti的位置xi,yi、置信度θi及目标出现频次timei；整幅图像遍历完成后，统计当前帧满足置信度要求的目标个数N，判断目标个数N是否大于等于μ，若N＜μ，则返回步骤1；若N≥μ，则将当前帧图像标记为目标初始帧so，帧计数frame_cnt由此开始自动累加，并将所有目标放入目标集U中，对目标集U中的N个目标按照目标置信度由高到低进行编号target1,target2,...,targeti,i＝1,2...N；步骤4：由于每帧图像的光照、位移、采集角度的变化，图像中目标特性在每帧会有差异，设置当前帧检测模型的阈值为θlow，阈值θlow比阈值θmid略低，尽可能保证初始帧so检测到的目标在后续帧不会漏掉，若检测得到的结果置信度θi≥θlow，则将该结果标记为目标target'i，并记录目标target'i的位置x'i,y'i、置信度θi及目标出现频次timei，假设满足条件的目标个数为M，则将检测出的M个目标结果放入备选集V中；步骤5：计算目标集U和备选集V所有元素的距离特征，建立目标集和备选集之间的二分图；步骤6：利用匈牙利算法解决二分图匹配中的最大匹配问题，尽量实现上一帧目标集在备选集中都有匹配关系，并将目标集U中已匹配的目标按匹配关系赋序列号给备选集中对应目标；步骤7：设置检测器阈值为高阈值θhigh，利用高阈值筛选出置信度高的目标，这类目标极有可能为视场中出现的新目标，将这类目标与步骤6匹配结果的目标进行比较分为四种情况：1若上一帧目标位置在当前帧都可配对，且高阈值集得到的目标也都在该匹配对内，则将上一帧目标的编号一一赋值给当前帧相匹配的目标；2若上一帧各目标位置在当前帧都可配对，而高阈值集得到的目标有部分在该匹配对外，则将高阈值未在集内的目标按照图像中由上至下、由左至右的位置关系赋予未用的目标序号；3若上一帧目标集内有未匹配上的，且高阈值集在配对集内，则将缺失序号保留，并记录丢失次数，若连续累计次数大于n次，则认为该目标丢失，序号可重新复用；4若上一帧目标集内在当前帧集有未匹配的，且高阈值内有不匹配的，则将缺失序号保留，并记录丢失次数，若连续累计次数大于n次，认为该目标丢失，序号可重新复用；高阈值内不匹配的，则记录目标位置，并标记为新目标序号；步骤8:将目标编号结果及位置、置信度的信息通过串口信号发送至地面终端设备，地面终端将目标编号及位置叠加至终端显示界面上，射手通过操纵地面终端设备按钮确认目标，终端设备自动将选定的目标位置、帧编号等结果信息通过无线数据链上传至导引头，导引头收到指令完成目标的锁定。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安现代控制技术研究所 一种应用于武器系统的多目标检测身份保持方法

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