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CN110244314B - 一种“低慢小”目标探测识别系统与方法 - Google Patents

一种“低慢小”目标探测识别系统与方法 Download PDF

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CN110244314B
CN110244314B CN201910548691.1A CN201910548691A CN110244314B CN 110244314 B CN110244314 B CN 110244314B CN 201910548691 A CN201910548691 A CN 201910548691A CN 110244314 B CN110244314 B CN 110244314B
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Abstract

本发明涉及一种“低慢小”目标探测识别系统与方法，属于目标探测技术领域，解决“低慢小”无人机目标的探测识别问题。系统中全景凝视单元，用于全视角目标预警探测；目标信息感知单元用于感知可疑目标的距离信息、可见光图像信息和红外图像信息；图像综合处理箱用于根据所述预警探测信息，搜索目标区域，计算可疑目标的方位角和俯仰角信息；控制所述目标信息感知单元对准预警区域内可疑目标，进行目标信息感知；并根据接收的感知结果信息，进行可疑目标的特征信息提取和综合识别，确定可疑目标类型。本发明可在城市复杂环境下在360°×30°范围覆盖空域内，对距离不大于2km、翼展不小于0.6m×0.6m的“低慢小”无人机目标实施告警。

Description

一种“低慢小”目标探测识别系统与方法
技术领域
本发明涉及于目标探测技术领域，尤其是一种“低慢小”目标探测识别系统与方法。
背景技术
“低慢小”无人机目标的雷达散射面积小、飞行高度低、速度慢、多普勒频移不明显，加之使用场景的复杂、环境干扰多，使得“低慢小”无人机目标的探测与识别成为一个世界性难题。目前用于“低慢小”无人机目标探测识别的光电手段主要有激光测距、可见光成像或阵列型相机成像、红外成像等探测技术。这些探测手段特性各异，在发现距离、灵敏度、能效范围、抗恶劣气候能力、多目标同时跟踪能力等方面各有所长，但是尚难有效解决城市复杂环境下“低慢小”无人机目标探测识别问题。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种“低慢小”目标探测识别系统与方法，解决城市复杂环境下的“低慢小”无人机目标的探测识别问题。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
一种“低慢小”目标探测识别系统，包括全景凝视单元(1)、目标信息感知单元(2)和图像综合处理箱(3)；
所述全景凝视单元(1)，用于对探测任务区域进行全视角目标预警探测；并将预警探测信息发送到图像综合处理箱(3)；
所述目标信息感知单元(2)，用于感知可疑目标的距离信息、可见光图像信息和红外图像信息；并将感知结果信息发送到图像综合处理箱(3)；
所述图像综合处理箱(3)，用于根据所述预警探测信息，搜索可疑目标，计算可疑目标的方位角和俯仰角信息；根据所述方位角和俯仰角信息控制所述目标信息感知单元(2)对准预警区域内可疑目标，进行目标信息感知；并根据接收的感知结果信息，进行可疑目标的特征信息提取和综合识别，确定可疑目标类型。
进一步地，所述全景凝视单元(1)包括多个预警子单元，所述每个预警子单元对应一个预警子区域，多个预警子区域通过拼接，形成一个360°的全视角预警区域；
所述预警子单元采用高分辨率高帧频可见光探测组件，进行预警图像信息的探测。
进一步地，所述目标信息感知单元(2)包括激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)、红外图像传感器(203)和光机平台(204)；
所述激光测距传感器(201)，用于通过激光对所述可疑目标进行激光测距，并将测量的目标距离信息发送到图像综合处理箱(3)；
所述可见光图像传感器(202)，用于对所述可疑目标进行可见光成像，并将可见光图像信息发送到图像综合处理箱(3)；
所述红外图像传感器(203)，用于对预警空间区域内目标进行红外线成像，并将红外图像信息发送到图像综合处理箱(3)；
所述光机平台(204)，用于承载所述激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)；根据接收的所述图像综合处理箱(3)发送的光电探测指令，带动所述激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)对准目标区域。
进一步地，所述图像综合处理箱(3)包括，预警图像处理单元(301)、云台控制单元(302)、综合识别单元(304)和目标信息输出单元(305)；
所述预警图像处理单元(301)，用于对全景凝视单元(1)上传预警探测信息进行图像处理，搜索可疑目标，确定可疑目标的方位角和俯仰角信息；
所述云台控制单元(302)，用于根据可疑目标的方位角和俯仰角信息，生成光电探测指令，发送到光机平台(204)，使光机平台(204)承载的激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)指向可疑目标方向；
综合识别单元(303)，用于从所述目标信息感知单元(2)感知的可疑目标距离信息、可见光图像信息
或红外图像信息中提取可疑目标特征信息，并根据可疑目标特征信息进行综合识别，确定目标类型。
进一步地，所述图像综合处理箱(3)还包括感知控制单元(304)，用于根据可疑目标的距离，控制所述可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)进行图像采集；
当可疑目标的距离在第一预设距离范围内，开启可见光图像传感器(202)，进行可见光图像采集；当目标距离信息在第二预设距离范围内，同时开启可见光传感器(202)和红外图像传感器(203)，同时进行可见光图像和红外图像采集。
一种采用上述目标探测识别系统的目标探测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、系统加电，全景凝视单元(1)对探测任务区域进行全景图像的实时采集；图像综合处理箱(3)对所述采集的图像进行处理，搜索是否存在可疑目标；
步骤S2、当搜索到可疑目标后，图像综合处理箱(3)计算可疑目标的方位角和俯仰角信息，并转换成光电探测指令信号输出到光机平台(204)，调动光机平台(204)带动激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)指向可疑目标方向；
步骤S3、所述激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(202)对可以目标进行探测，感知可疑目标的距离信息、可见光图像信息和红外图像信息；
步骤S4、根据感知的可疑目标距离信息、可见光图像信息或红外图像信息中提取可疑目标特征信息，并根据可疑目标特征信息进行综合识别，确定目标类型。
进一步地，所述步骤S1中，图像综合处理箱(3)采用帧差法对采集的图像进行处理，确认是否存在可疑目标。
进一步地，步骤S3中包括，
激光测距传感器(201)对目标进行激光测距得到可疑目标的距离信息，发送到图像综合处理箱(3)；
所述图像综合处理箱(3)对所述距离信息进行判断，当目标距离信息在第一预设距离范围内，开启可见光图像传感器(202)，进行可见光图像采集；当目标距离信息在第二预设距离范围内，同时开启可见光传感器(202)和红外图像传感器(203)，进行可见光图像和红外图像采集。
进一步地，所述步骤S4中，所述可疑目标特征信息包括目标轮廓信息，通过对可疑目标的可见光图像或红外图像进行中值滤波、二值化、边缘检测和图像形态学处理得到所述目标轮廓信息。
进一步地，所述步骤S4中，使用基于浅度学习的支持向量机(SVM)方法进行综合识别，获得目标类型。
本发明有益效果如下：
本发明提供的“低慢小”目标探测识别系统与方法，是通过全景凝视单元对360°×30°范围覆盖空域内、距离不大于2km、翼展不小于0.6m×0.6m的“低慢小”无人机目标实施告警，获取目标方位角、俯仰角等信息，并可实时输出探测任务区域的全景拼接图像用于显示探测任务区域态势；通过光电跟踪单元对告警目标进行准确地探测，识别获取目标的形态、距离、速度与航迹等特征，并进行跟踪监视。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本发明实例中的“低慢小”目标探测识别系统组成连接示意图；
图2为本发明实例中的全景凝视单元原理示意图；
图3为本发明实例中的光电转台示意图
图4为本发明实例中的目标探测识别方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
本实施例公开了一种“低慢小”目标探测识别系统，通过将可见光/红外/激光“三光合一”对城市复杂环境下的“低慢小”无人机目标进行探测、识别，实现对防控任务区内“低慢小”无人机目标的预警与监视。
如图1所示，本实施例的“低慢小”目标探测识别系统包括全景凝视单元(1)、目标信息感知单元(2)、和图像综合处理箱(3)；
所述全景凝视单元(1)，用于对探测任务区域进行全视角目标预警探测；并将预警探测信息发送到图像综合处理箱(3)；
所述目标信息感知单元(2)，用于感知可疑目标的距离信息、可见光图像信息和红外图像信息；并将感知结果信息发送到图像综合处理箱(3)；
所述图像综合处理箱(3)，用于根据所述预警探测信息，搜索可疑目标，计算可疑目标的方位角和俯仰角信息；根据所述方位角和俯仰角信息控制所述目标信息感知单元(2)对准预警区域内可疑目标，进行目标信息感知；并根据接收的感知结果信息，进行可疑目标的特征信息提取和综合识别，确定可疑目标类型。
具体的，所述全景凝视单元(1)包括多个预警子单元，所述每个预警子单元对应一个预警子区域，多个预警子区域通过拼接，形成一个360°的全视角预警区域；
优选的，如图2所示，全景凝视单元(1)包括11个预警子单元，每个预警子单元采用模块化组件设计，各个模块合理化布局，校正后，拼接覆盖360°×30°(单部相机覆盖44.2°×30°)范围的空间区域；
并且，预警子单元采用高分辨率高帧频可见光探测组件，数据率不低于25Hz，由镜头、探测器、成像电路、视频及通信处理电路、光机平台等组成，光学镜头优选LEM1616CE-H1；并配用Mars5000-60UM型号阵列图像器件。
如图3所示，所述目标信息感知单元(2)包括激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)、红外图像传感器(203)和光机平台(204)；
所述激光测距传感器(201)，用于通过激光对所述可疑目标进行激光测距，并将测量的目标距离信息发送到图像综合处理箱(3)；
具体的，所述激光测距传感器选择峰值功率高、脉冲重复频率高、安全波长范围内的1.064um风冷型高重频半导体泵浦固体Nd：YAG激光器或光纤激光器，采用脉冲激光工作方式获取所探测目标的距离信息。
所述可见光图像传感器(202)，用于对所述可疑目标进行可见光成像，并将可见光图像信息发送到图像综合处理箱(3)；
具体的，所述可见光图像传感器采用的是CMOS传感器，选用了在近红外波段有一定响应的FLIR型号为CM3-U3-50S5M-CS的高分辨数字图像感光器件，配合JZ10100R MP电动变焦镜头，焦距为10-1000mm，可见光图像传感器3可实现50-2000m的≥0.6翼展的“低慢小”无人机目标的探测。
所述红外图像传感器(203)，用于对预警空间区域内目标进行红外线成像，并将红外图像信息发送到图像综合处理箱(3)；
具体的，所述红外图像传感器使用的是CUBE817，可实现50-500m的≥0.6翼展的“低慢小”无人机目标的探测。
所述光机平台(204)，用于承载所述激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)；根据接收的所述图像综合处理箱(3)发送的光电探测指令，带动所述激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)对准目标区域；
为了保证探测光轴的一致性，激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)采用“三光合一”同轴安装的方式。
所述图像综合处理箱(3)包括，预警图像处理单元(301)、云台控制单元(302)、综合识别单元(304)和目标信息输出单元(305)；
所述预警图像处理单元(301)，用于对全景凝视单元(1)上传预警探测信息进行图像处理，搜索可疑目标，确定可疑目标的方位角和俯仰角信息；
具体的，所述预警图像处理单元(301)实时接收全景凝视单元(1)上传的探测任务区域图像信息，利用Jetson TX2Arm处理板，对全景凝视单元(1)上传的11幅图像实现拼接，形成探测任务区域态势图。当“低慢小”目标进入探测任务区域时，所述预警图像处理单元(301)获得捕获图像光学镜头的序号，并利用帧差法对图像进行处理，根据目标处于图像中位置以及捕获图像光学镜头的序号，解算出目标的方位角信息与俯仰角信息。处理全景凝视单元(1)上传的图像，提取可疑目标方位角与俯仰角信息。
所述云台控制单元(302)，用于根据可疑目标的方位角和俯仰角信息，生成光电探测指令，发送到光机平台(204)，使光机平台(204)承载的激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)指向可疑目标方向；
综合识别单元(303)，用于从所述目标信息感知单元(2)感知的可疑目标距离信息、可见光图像信息或红外图像信息中提取可疑目标特征信息，并根据可疑目标特征信息进行综合识别，确定目标类型。
感知控制单元(304)，用于根据可疑目标的距离，控制所述可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(203)进行图像采集；
当可疑目标的距离在第一距离预设范围内，开启可见光图像传感器(202)，进行可见光图像采集；当目标距离信息在第二距离预设范围内，同时开启可见光传感器(202)和红外图像传感器(203)，同时进行可见光图像和红外图像采集。
其中，第一距离预设范围为500-2000m；第二距离预设范围为小于500m。
在能见度良好的条件下，对0-2000m的范围内，优选采用可见光图像信息进行可疑目标特征信息提取；
在能见度差的条件下，对可见光图像传感器(202)造成影响，对小于500m范围内，的优选采用可见光图像信息进行可疑目标特征信息提取。
更具体的，图像综合处理箱(3)包含基于Jetson TX2平台图像处理电路、图像数据采集存储板、主控制板、云台控制系统等，用于放置数据采集、图像处理、目标检测、数据通讯、二次电源等电路板和电气部件。通过连接器、线缆和全景凝视单元(1)、激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)、红外图像传感器(203)连接，完成图像处理、图像拼接、目标形态检测、目标特征数据数据处理、距离测算、目标精准跟踪等工作。
本实施例还公开了一种“低慢小”目标探测识别方法，如图4所示，其具体步骤为：
步骤S1、系统加电，全景凝视单元(1)对探测任务区域进行全景图像的实时采集；图像综合处理箱(3)对所述采集的图像进行处理，搜索是否存在可疑目标；
激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)、红外图像传感器(203)和光电转台(204)处于待机状态。
具体的，所述步骤S1中，图像综合处理箱(3)采用帧差法对采集的图像进行处理，确认是否存在可疑目标。
步骤S2、当搜索到可疑目标后，图像综合处理箱(3)计算可疑目标的方位角和俯仰角信息，并转换成光电探测指令信号输出到光机平台(204)，调动光机平台(204)指向可疑目标方向；
步骤S3、所述激光测距传感器(201)、可见光图像传感器(202)和红外图像传感器(202)对可以目标进行探测，感知可疑目标的距离信息、可见光图像信息和红外图像信息；
具体的，步骤S3中包括以下子步骤：
步骤S301、激光测距传感器(201)对目标进行激光测距得到可疑目标的距离信息；
步骤S302、激光测距传感器(201)将可疑目标的距离信息发送到图像综合处理箱(3)；
步骤S303、所述图像综合处理箱(3)对所述距离信息进行判断，当目标距离信息在第一距离预设范围内，开启可见光图像传感器(202)，进行可见光图像采集；当目标距离信息在第二距离预设范围内，同时开启可见光传感器(202)和红外图像传感器(203)，进行可见光图像和红外图像采集。
其中，第一距离预设范围为500-2000m；第二距离预设范围为小于500m。
步骤S4、根据感知的可疑目标距离信息、可见光图像信息或红外图像信息中提取可疑目标特征信息，并根据可疑目标特征信息进行综合识别，确定目标类型。
具体的，所述步骤S4中，所述可疑目标特征信息包括目标轮廓信息，通过对可疑目标的可见光图像或红外图像进行中值滤波、二值化、边缘检测和图像形态学处理得到所述目标轮廓信息。
在能见度良好的条件下，对0-2000m的范围内，优选采用可见光图像信息进行可疑目标特征信息提取；
在能见度差的条件下，对可见光图像传感器(202)造成影响，对小于500m范围内，的优选采用可见光图像信息进行可疑目标特征信息提取。
所述步骤S4中，使用基于浅度学习的支持向量机(SVM)方法进行综合识别，获得目标类型。
更具体的，当可见光图像传感器和红外图像传感器接收到图像采集命令时，对可疑目标进行图像采集，并将图像信息传输给图像综合处理箱，图像综合处理箱对目标图像处理的目的是提取目标的特征信息并对目标进行综合识别，为了提取目标图像信息，需要对图像目标进行图像预处理，包括利用中值滤波进行图像去模糊、去噪声，图像目标二值化和利用Canny算子进行边缘检测，图像形态学处理等一系列算法，得到目标轮廓信息；
所述获得目标轮廓信息包括轮廓圆形度、矩形度、Hu不变矩、仿射不变矩特征；并使用最大最小归一化法进行数据归一，使用主成分分析法，选取特征数据对结果贡献度大于10％的特征数据；
优选的，对可疑目标识别使用基于浅度学习的支持向量机(SVM)方法，提取数据融合中贡献度大特征数据，作为正样本，负样本为伪目标提取的特征数据，训练SVM分类模型，最终识别测试集一组数据是否是某类可疑的“低慢小”目标，在连续帧图像中获得多组特征数据，根据多组数据获得目标类型；利用全景凝视单元中目标在全景图像中的像素坐标，结合距离信息，获得其飞行速度、高度，飞行轨迹信息，对可见光、红外图像进行图像预处理，获得目标图像轮廓信息，使用目标识别方法获得目标类型信息。
至此，实现了光电探测系统对“低慢小”无人机目标的探测与识别。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种“低慢小”目标探测识别系统，其特征在于，包括全景凝视单元（1）、目标信息感知单元（2）和图像综合处理箱（3）；
所述全景凝视单元（1），用于对探测任务区域进行全视角目标预警探测；并将预警探测信息发送到图像综合处理箱（3）；
所述全景凝视单元（1）包括11个预警子单元，每个预警子单元对应一个44.2º×30º预警子区域，11预警子区域通过布局校正后，拼接形成一个360º×30º的全视角预警区域；所述预警子单元采用高分辨率高帧频可见光探测组件，每个可见光探测组件的光学镜头编有序号；
所述目标信息感知单元（2），用于感知可疑目标的距离信息、可见光图像信息和红外图像信息；并将感知结果信息发送到图像综合处理箱（3）；
所述图像综合处理箱（3），用于根据所述预警探测信息，搜索可疑目标，计算可疑目标的方位角和俯仰角信息；根据所述方位角和俯仰角信息控制所述目标信息感知单元（2）对准预警区域内可疑目标，进行目标信息感知；并根据接收的感知结果信息，进行可疑目标的特征信息提取和综合识别，确定可疑目标类型；
所述目标信息感知单元（2）包括激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）、红外图像传感器（203）和光机平台（204）；激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）和红外图像传感器（203）采用“三光合一”同轴安装的方式；
所述激光测距传感器（201），用于通过激光对所述可疑目标进行激光测距，并将测量的目标距离信息发送到图像综合处理箱（3）；
所述可见光图像传感器（202），用于对所述可疑目标进行可见光成像，并将可见光图像信息发送到图像综合处理箱（3）；
所述红外图像传感器（203），用于对预警空间区域内目标进行红外线成像，并将红外图像信息发送到图像综合处理箱（3）；
所述光机平台（204），用于承载所述激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）和红外图像传感器（203）；根据接收的所述图像综合处理箱（3）发送的光电探测指令，带动所述激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）和红外图像传感器（203）对准目标区域；
所述图像综合处理箱（3）包括，预警图像处理单元（301）、云台控制单元（302）、综合识别单元（303）、感知控制单元（304）和目标信息输出单元（305）；
所述预警图像处理单元（301），用于对全景凝视单元（1）上传预警探测信息进行图像处理，搜索可疑目标，确定可疑目标的方位角和俯仰角信息；搜索可疑目标时，激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）、红外图像传感器（203）和光电转台（204）处于待机状态；
当“低慢小”目标进入探测任务区域时，所述预警图像处理单元（301）获得捕获图像光学镜头的序号，并利用帧差法对图像进行处理，根据目标处于图像中位置以及捕获图像光学镜头的序号，解算出目标的方位角信息与俯仰角信息；
所述云台控制单元（302），用于根据可疑目标的方位角和俯仰角信息，生成光电探测指令，发送到光机平台（204），使光机平台（204）承载的激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）和红外图像传感器（203）指向可疑目标方向；
综合识别单元（303），用于从所述目标信息感知单元（2）感知的可疑目标距离信息、可见光图像信息或红外图像信息中提取可疑目标特征信息，并根据可疑目标特征信息进行综合识别，确定目标类型；
感知控制单元（304），用于根据激光测距传感器（201）测量的可疑目标的距离，控制可见光图像传感器（202）和红外图像传感器（203）进行图像采集；
当可疑目标的距离在第一预设距离范围内，开启可见光图像传感器（202），进行可见光图像采集；当目标距离信息在第二预设距离范围内，同时开启可见光传感器（202）和红外图像传感器（203），同时进行可见光图像和红外图像采集；
其中，第一距离预设范围为500-2000m；第二距离预设范围为小于500m；
在能见度良好的条件下，对0-2000m的范围内，采用可见光图像信息进行可疑目标特征信息提取；
在能见度差的条件下，对小于500m范围内，采用可见光图像信息进行可疑目标特征信息提取。
2.一种采用如权利要求1所述的“低慢小”目标探测识别系统的目标探测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、系统加电，全景凝视单元（1）对探测任务区域进行全景图像的实时采集；图像综合处理箱（3）对所述采集的图像进行处理，搜索是否存在可疑目标；
步骤S2、当搜索到可疑目标后，图像综合处理箱（3）计算可疑目标的方位角和俯仰角信息，并转换成光电探测指令信号输出到光机平台（204），调动光机平台（204）带动激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）和红外图像传感器（203）指向可疑目标方向；
步骤S3、所述激光测距传感器（201）、可见光图像传感器（202）和红外图像传感器（202）对可疑目标进行探测，感知可疑目标的距离信息、可见光图像信息和红外图像信息；
步骤S4、根据感知的可疑目标距离信息、可见光图像信息或红外图像信息中提取可疑目标特征信息，并根据可疑目标特征信息进行综合识别，确定目标类型；
所述步骤S1中，图像综合处理箱（3）采用帧差法对采集的图像进行处理，确认是否存在可疑目标；
所述步骤S3中包括，
激光测距传感器（201）对目标进行激光测距得到可疑目标的距离信息，发送到图像综合处理箱（3）；
所述图像综合处理箱（3）对所述距离信息进行判断，当目标距离信息在第一预设距离范围内，开启可见光图像传感器（202），进行可见光图像采集；当目标距离信息在第二预设距离范围内，同时开启可见光传感器（202）和红外图像传感器（203），进行可见光图像和红外图像采集；
所述步骤S4中，所述可疑目标特征信息包括目标轮廓信息，通过对可疑目标的可见光图像或红外图像进行中值滤波、二值化、边缘检测和图像形态学处理得到所述目标轮廓信息；
所述步骤S4中，使用基于浅度学习的支持向量机方法进行综合识别，获得目标类型。
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