本發(fā)明實施例涉及檢測技術領域，具體涉及一種目標物的檢測方法及服務器。

背景技術：

自然背景和人造目標在分形特征參數(shù)上存在著本質差別，充分利用這些差別，能為目標檢測提供一種新思路。

譜維數(shù)是對整個信號在功率譜上提取的分形參數(shù)，而信號時域波形的起伏并不會改變其各種成分在功率上的分配，因而采用譜維數(shù)對海雜波的分形特征進行衡量，有計算結果比較穩(wěn)定、不容易受到干擾的優(yōu)點。通過對海雜波單元和目標單元回波進行對比分析可知，在信雜比相對較高的條件下，目標單元的分維明顯小于海雜波單元的分維，有利于檢測出目標檢測物。但是當信雜比較低時，海雜波和目標單元回波的分維重疊較為嚴重，無法準確檢測出目標檢測物。

因此，如何準確檢測出目標檢測物，成為亟須解決的問題。

技術實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術存在的問題，本發(fā)明實施例提供一種目標物的檢測方法及服務器。

一方面，本發(fā)明實施例提供一種目標物的檢測方法，包括：

獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)；

根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值；

根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

另一方面，本發(fā)明實施例一種目標物的檢測服務器，包括：

獲取模塊，用于獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)；

計算模塊，用于根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值；

確定模塊，用于根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

本發(fā)明實施例提供的方法及服務器，通過計算并比較隸屬度數(shù)值，能夠準確確定檢測單元中是否含有目標檢測物。。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例目標物的檢測方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明另一實施例目標物的檢測方法的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例目標物的檢測服務器的結構示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例提供的服務器實體結構示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施例的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

圖1為本發(fā)明實施例目標物的檢測方法的流程示意圖，如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的目標物的檢測方法，包括以下步驟：

S1：獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)。

具體的，服務器獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)。需要說明的是：檢測單元可以包含有目標物，目標物可以是艦船等人造物，還可以包含有海水等自然背景，譜維數(shù)是用于海雜波檢測的、作為分維特征的一種，是對整個信號在功率譜上提取分形參數(shù)，而信號時域波形的起伏并不會改變其各種成分在功率上的分配，因而采用譜維數(shù)對海雜波的分形特征進行衡量，有計算結果比較穩(wěn)定、不容易受到干擾的優(yōu)點。所述檢測參數(shù)可以包括譜維數(shù)，但不作具體限定。

S2：根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值。

具體的，服務器根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值。需要說明的是：預先獲得的運算模型可以包括用于擬合誤差的分形模型，根據(jù)實際信號分維的計算都是取在雙對數(shù)坐標系中對測量微元的大小與測度結果的直線擬合斜率，直線擬合誤差越小，其分形性就越明顯，即模型的匹配度越好，反之匹配度就差。大量的實驗研究表明分形模型可以較好地與海表面以及海面回波的結構相吻合，而人造物體的表面和結構與分形模型所表達的規(guī)律性之間存在固有差異。因此，海雜波對分形模型有較強的適應性，擬合誤差較小，而艦船是人造物體，自相似性較弱，因此由目標中的強反射點的反射信號構成的回波自相似性較弱，用分形模型擬合時會產(chǎn)生較大的擬合誤差，可以利用這一差異對艦船等目標進行檢測。由于此處關心的是海雜波和目標回波對分形模型的適配程度，分維值在一定范圍內變化，不影響判別結果。設點集{x_i,y_i,1≤i≤N}，若擬合直線為y＝ax+b，擬合誤差E定義為各點到直線的距離平均，即

預先獲得的運算模型還可以包括用于衡量分形尺度的分形模型，分形尺度變化絕對值和分形尺度變化符號量可以統(tǒng)稱為分形尺度變化量，理想的分形體在所有尺度上均滿足自相似性，分維數(shù)與尺度無關。但對于實際情況，自相似性只體現(xiàn)在很小的尺度范圍內，相應的分維在較小的尺度范圍內才穩(wěn)定。所以，分維是隨著尺度的改變而變化的。此處計算海雜波和目標回波在不同局部尺度下的分維值，研究其分維值隨尺度的變化規(guī)律。對測量微元—測度結果{M(d_i-1),d_i-1}，{M(d_i),d_i}，{M(d_i+1),d_i+1}作最小二乘擬合，得到尺度d_i下的分維數(shù)D(d_i)。已有研究人員通過研究給出了結論：得到海雜波的分維值隨尺度的上升而減小，而目標分維值卻呈現(xiàn)相反的趨勢。在此基礎上，定義分形尺度變化符號量和絕對值來具體描述，其中，符號量表示分維值隨尺度增大是增大還是減少的趨勢，絕對值表示變化總量的大小。

S3：根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

具體的，服務器根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。需要說明的是：本發(fā)明實施例采用了一種模糊判決的方法，將檢測過程等效為二元分類過程，即有目標(D₁假設)和無目標(D₀假設)兩類，每個類包含三個特征：分形模型擬合誤差量、分形尺度變化符號量和分形尺度變化絕對值，以它們作為判別運算模型的特征元，也用于隸屬度計算的基準量。隸屬度數(shù)值的比較結果可以包括：有目標(D₁假設)和無目標(D₀假設)，當D₁＞D₀時，確定檢測單元中含有目標物，當D₁＜D₀時，確定檢測單元中不含有目標物。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過計算并比較隸屬度數(shù)值，能夠準確確定檢測單元中是否含有目標檢測物。。

在上述實施例的基礎上，所述根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，包括：

根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算分形模型擬合誤差、分形尺度變化量，其中所述分形尺度變化量包括分形尺度變化絕對值、分形尺度變化符號量。

具體的，服務器根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算分形模型擬合誤差、分形尺度變化量，其中所述分形尺度變化量包括分形尺度變化絕對值、分形尺度變化符號量。需要說明的是：分形尺度變化絕對值可以根據(jù)如下公式計算：

其中：Val(G)為分形尺度變化絕對值、d_i為分形尺度、D(d_i)為分形尺度對應的分維數(shù)、D(2)為預設標準分形尺度樣本的分維數(shù)、N為分形尺度的個數(shù)。

分形尺度變化符號量可以根據(jù)如下公式計算：

其中：Sig(G)為分形尺度變化符號量、其他參數(shù)請參照上述說明，不再贅述。

分形模型擬合誤差的計算請參照上述實施例說明，不再贅述。

根據(jù)所述分形模型擬合誤差和所述分形尺度變化絕對值，計算相對應的運算因子。

具體的，服務器根據(jù)所述分形模型擬合誤差和所述分形尺度變化絕對值，計算相對應的運算因子?？梢愿鶕?jù)如下公式計算所述運算因子d_0j：

其中：j取值為1或2；f₁為所述分形模型擬合誤差、f₂為所述分形尺度變化絕對值；

當j＝1時，m₁為擬合誤差的均值、v₁為擬合誤差的標準差；當j＝2時，m₂為分形尺度變化絕對值的均值、v₂為分形尺度變化絕對值的標準差；

根據(jù)如下公式計算運算因子d_1j：d_1j＝1-d_0j。

根據(jù)所述運算因子、所述分形尺度變化符號量、以及預設權重系數(shù)，分別計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值。

具體的，服務器根據(jù)所述運算因子、所述分形尺度變化符號量、以及預設權重系數(shù)，分別計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值。可以根據(jù)如下公式計算所述隸屬度數(shù)值：

D_i＝a×d_i1+b×d_i2+c×Sig(G)

其中：i取值為0或1；D₀為表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值、D₁為表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值；a、b、c為預設權重系數(shù)，Sig(G)可參照上述實施例，不再贅述。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過計算分形模型擬合誤差、分形尺度變化量、以及運算因子，使得隸屬度數(shù)值的計算結果更加合理。

在上述實施例的基礎上，所述檢測參數(shù)還包括信雜比，相應地，所述方法包括：

若判斷獲知所述信雜比、以及所述譜維數(shù)滿足第一預設條件，則根據(jù)第一預設規(guī)則，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物；

或，

若判斷獲知所述信雜比、以及所述譜維數(shù)滿足第二預設條件，則根據(jù)第二預設規(guī)則確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

具體的，服務器若判斷獲知所述信雜比、以及所述譜維數(shù)滿足第一預設條件，則根據(jù)第一預設規(guī)則，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物；

或，

服務器若判斷獲知所述信雜比、以及所述譜維數(shù)滿足第二預設條件，則根據(jù)第二預設規(guī)則確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。需要說明的是：通過對海雜波單元和目標單元回波進行對比分析可知，在信雜比相對較高的條件下，目標單元的譜維數(shù)明顯小于海雜波單元的譜維數(shù)。由多個純海雜波單元計算得到譜維數(shù)的均值和標準差σ_b，可以認為譜維數(shù)的變化符合高斯分布。根據(jù)高斯分布模型可知，高斯分布3倍標準差外的分布概率值趨近于0，因此可設定為第一預設門限值，當檢測單元的譜維數(shù)小于第一預設門限值時，則認為有目標物存在?？稍O定為第二預設門限值，當檢測單元的譜維數(shù)大于第二預設門限值時，則認為沒有目標物存在。但是當信雜比較低時，海雜波和目標單元回波的分維重疊較為嚴重，難以準確判斷目標物是否存在。為了驗證分維、分形模型擬合誤差和分維尺度變化量三個分形參量對海雜波和目標的區(qū)分能力，采用多種情況下的雷達數(shù)據(jù)進行測試。由于缺乏不同信雜比下的真實目標數(shù)據(jù)，這里采用實測海雜波數(shù)據(jù)疊加仿真目標數(shù)據(jù)生成目標單元數(shù)據(jù)的方法，產(chǎn)生了信雜比分別為2dB、1dB、0.8dB、0.6dB、0dB、-0.2dB、-0.4dB、-1dB、-2dB的9組數(shù)據(jù)。給出了純海雜波數(shù)據(jù)和目標單元數(shù)據(jù)的分維數(shù)、分形模型擬合誤差和分形尺度變化量的計算結果，表1為雷達回波數(shù)據(jù)三種分形參數(shù)計算結果，如表1所示：

表1

可見，當信雜比減小時，純海雜波與包含目標回波在分維上的差別越來越小，這種差異程度的降低對于檢測而言是不可靠的；但是模型擬合誤差和分維尺度變化量兩個分形參量仍然有一定的差異，若將這幾種分形參量進行綜合運用可進一步提高海雜波和目標的區(qū)分能力，從而提高海雜波中目標的檢測性能。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過不同的預設規(guī)則，能夠更加合理地檢測出檢測單元中的目標檢測物。

在上述實施例的基礎上，所述若判斷獲知所述信雜比、以及所述譜維數(shù)滿足第一預設條件，則根據(jù)第一預設規(guī)則，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物，包括：

若判斷獲知所述信雜比大于預設值，且所述譜維數(shù)小于第一預設門限值，則確定所述檢測單元中含有所述目標物；

或，

若判斷獲知所述信雜比大于預設值，且所述譜維數(shù)大于第二預設門限值，則確定所述檢測單元中不含有所述目標物。

具體的，服務器若判斷獲知所述信雜比大于預設值，且所述譜維數(shù)小于第一預設門限值，則確定所述檢測單元中含有所述目標物；

或，

若判斷獲知所述信雜比大于預設值，且所述譜維數(shù)大于第二預設門限值，則確定所述檢測單元中不含有所述目標物。需要說明的是：預設值可以根據(jù)實際情況自主設置，第一預設門限值可以為第二預設門限值可以為詳細說明請參照上述實施例，不再贅述。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過第一預設規(guī)則，對于較高信雜比的譜維數(shù)、能夠快捷地確定檢測單元中是否含有目標檢測物。

在上述實施例的基礎上，所述若判斷獲知所述信雜比、以及所述譜維數(shù)滿足第二預設條件，則根據(jù)第二預設規(guī)則確定所述檢測單元中是否含有所述目標物，包括：

若判斷獲知所述信雜比大于預設值，且所述譜維數(shù)在所述第一預設門限值與所述第二預設門限值之間；

或，

若判斷獲知所述信雜比小于預設值；根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值；

根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

具體的，服務器若判斷獲知所述信雜比大于預設值，且所述譜維數(shù)在所述第一預設門限值與所述第二預設門限值之間；

或，

若判斷獲知所述信雜比小于預設值；根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值；

根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。需要說明的是：表2為不同信雜比條件下兩種檢測方法的測試結果對比，其中：分形維數(shù)檢測方法對應于第一預設規(guī)則、所提檢測方法對應于第二預設規(guī)則，

表2

給出了采用200組X波段雷達實測數(shù)據(jù)(海雜波為雷達實際測量得到，目標通過仿真方式產(chǎn)生以便于控制信雜比)進行了測試。由表2可以看出，當信雜比減小時，利用分形維數(shù)的檢測方法和本文所提檢測方法的檢測概率都隨之下降；但在信雜比低于0dB時，本文所提檢測方法仍然能夠保持較高的檢測概率，而利用分形維數(shù)的檢測方法檢測概率急劇下降，甚至檢測不到目標?？梢?，本文所提檢測方法具有更佳的檢測性能。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過不同的實際情況，可以選擇相應的預設規(guī)則，更進一步地準確確定檢測單元中是否含有目標檢測物。

在上述實施例的基礎上，所述根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物，包括：

若表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值大于表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，則確定所述檢測單元中有所述目標物；

或，

若表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值小于表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，則確定所述檢測單元中沒有所述目標物。

具體的，服務器若判斷獲知表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值大于表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，則確定所述檢測單元中有所述目標物；

或，

若判斷獲知表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值小于表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，則確定所述檢測單元中沒有所述目標物。需要說明的是：可以根據(jù)如下公式計算所述隸屬度數(shù)值：

D_i＝a×d_i1+b×d_i2+c×Sig(G)

其中：i取值為0或1；D₀為表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值、D₁為表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值；a、b、c為預設權重系數(shù)，Sig(G)根據(jù)如下公式計算：

其中：Sig(G)為分形尺度變化符號量、d_i為分形尺度、D(d_i)為分形尺度對應的分維數(shù)、D(2)為預設標準分形尺度樣本的分維數(shù)、N為分形尺度的個數(shù)、sig(＞0)＝1、sig(0)＝0、sig(＜0)＝-1。由于不同分形特征參數(shù)在目標檢測中的準確度是不一樣的，需要對準確度高的賦予較大的權重，準確度低的權重較小。具體a、b、c取值是通過對包含不同強度目標信號的海面回波數(shù)據(jù)分析總結得到的。可以取a＝0.4、b＝0.1、c＝0.3，如果D₁>D₀，確定所述檢測單元中有所述目標物；如果D₁<D₀，確定所述檢測單元中沒有所述目標物。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過比較D₁與D₀的數(shù)值，更加直觀地確定檢測單元中是否含有目標檢測物。

在上述實施例的基礎上，所述第一預設門限值根據(jù)以下公式計算獲得：

其中，η為第一預設門限值、為根據(jù)純海雜波數(shù)據(jù)求得的純海雜波譜維數(shù)的均值、σ_b為根據(jù)純海雜波數(shù)據(jù)求得的純海雜波譜維數(shù)的標準差；

所述第二預設門限值為

具體的，服務器根據(jù)以下公式計算獲得第一預設門限值：

其中，η為第一預設門限值、為根據(jù)純海雜波數(shù)據(jù)求得的純海雜波譜維數(shù)的均值、σ_b為根據(jù)純海雜波數(shù)據(jù)求得的純海雜波譜維數(shù)的標準差；

所述第二預設門限值為詳細說明可參照上述實施例，不再贅述。

本發(fā)明實施例提供的方法，保證了第一預設門限值和第二預設門限值數(shù)值的合理設置，能夠進一步準確確定檢測單元中的檢測物。

在上述實施例的基礎上，所述根據(jù)所述分形模型擬合誤差和所述分形尺度變化絕對值，計算相對應的運算因子，包括：

根據(jù)如下公式計算所述運算因子d_0j：

其中：j取值為1或2；f₁為所述分形模型擬合誤差、f₂為所述分形尺度變化絕對值；

當j＝1時，m₁為擬合誤差的均值、v₁為擬合誤差的標準差；當j＝2時，m₂為分形尺度變化絕對值的均值、v₂為分形尺度變化絕對值的標準差；

根據(jù)如下公式計算運算因子d_1j：d_1j＝1-d_0j。

具體的，服務器根據(jù)如下公式計算所述運算因子d_0j：

其中：j取值為1或2；f₁為所述分形模型擬合誤差、f₂為所述分形尺度變化絕對值；

當j＝1時，m₁為擬合誤差的均值、v₁為擬合誤差的標準差；當j＝2時，m₂為分形尺度變化絕對值的均值、v₂為分形尺度變化絕對值的標準差；

根據(jù)如下公式計算運算因子d_1j：d_1j＝1-d_0j。需要說明的是：(m₁，v₁)、(m₂，v₂)這兩個矢量對是隨時間變化的，在構建標準模型庫時需采用大量海雜波樣本來取得相對穩(wěn)定的均值與標準差。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過公式計算出運算因子，保證檢測檢測物方法的順利進行。

在上述實施例的基礎上，所述根據(jù)所述運算因子、所述分形尺度變化符號量、以及預設權重系數(shù)，分別計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，包括：

根據(jù)如下公式計算所述隸屬度數(shù)值：

D_i＝a×d_i1+b×d_i2+c×Sig(G)

其中：i取值為0或1；D₀為表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值、D₁為表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值；a、b、c為預設權重系數(shù)，Sig(G)根據(jù)如下公式計算：

其中：Sig(G)為分形尺度變化符號量、d_i為分形尺度、D(d_i)為分形尺度對應的分維數(shù)、D(2)為預設標準分形尺度樣本的分維數(shù)、N為分形尺度的個數(shù)、sig(＞0)＝1、sig(0)＝0、sig(＜0)＝-1。

具體的，服務器根據(jù)如下公式計算所述隸屬度數(shù)值：

D_i＝a×d_i1+b×d_i2+c×Sig(G)

其中：i取值為0或1；D₀為表征沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值、D₁為表征有所述目標物的隸屬度數(shù)值；a、b、c為預設權重系數(shù)，Sig(G)根據(jù)如下公式計算：

其中：Sig(G)為分形尺度變化符號量、d_i為分形尺度、D(d_i)為分形尺度對應的分維數(shù)、D(2)為預設標準分形尺度樣本的分維數(shù)、N為分形尺度的個數(shù)、sig(＞0)＝1、sig(0)＝0、sig(＜0)＝-1。可參照上述實施例，不再贅述。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過給出的隸屬度計算公式，一方面保證了該方法的可實現(xiàn)性，另一方面更加確保了檢測物檢測的準確性。

圖2為本發(fā)明另一實施例目標物的檢測方法的流程示意圖，下面結合圖2對目標物的檢測方法作簡要說明：

當信雜比大于預設值時：

(1)將獲取到的譜維數(shù)、計算出的第一預設門限值η、第二預設門限值進行粗檢測。

(2)若譜維數(shù)小于第一預設門限值，則確定所述檢測單元中含有所述目標物；若譜維數(shù)大于第二預設門限值，則確定所述檢測單元中不含有所述目標物；若譜維數(shù)在所述第一預設門限值與所述第二預設門限值之間則繼續(xù)進行精檢測。

(3)根據(jù)預先獲得的運算模型(分形模型擬合誤差、以及分形尺度變化量)以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值。

(4)對隸屬度數(shù)值進行模糊判決，確定最終的檢測結果。

當信雜比小于預設值時：

(1)獲取譜維數(shù)、并根據(jù)預先獲得的運算模型(分形模型擬合誤差、以及分形尺度變化量)以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值。

(2)對隸屬度數(shù)值進行模糊判決，確定最終的檢測結果。

本發(fā)明實施例提供的方法，通過計算并比較隸屬度數(shù)值，能夠準確確定檢測單元中是否含有目標檢測物。

圖3為本發(fā)明實施例目標物的檢測服務器的結構示意圖，如圖3所示，本發(fā)明實施例提供了一種目標物的檢測服務器，包括獲取模塊1、計算模塊2和確定模塊3，其中：

獲取模塊1用于獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)，計算模塊2用于根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，確定模塊3用于根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

具體的，獲取模塊1用于獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)，獲取模塊1將檢測參數(shù)發(fā)送給計算模塊2，計算模塊2用于根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值，計算模塊2將隸屬度數(shù)值發(fā)送給確定模塊3，確定模塊3用于根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

本發(fā)明實施例提供的服務器，通過計算并比較隸屬度數(shù)值，能夠準確確定檢測單元中是否含有目標檢測物。

本發(fā)明實施例提供的目標物的檢測服務器具體可以用于執(zhí)行上述各方法實施例的處理流程，其功能在此不再贅述，可以參照上述方法實施例的詳細描述。

圖4為本發(fā)明實施例提供的服務器實體結構示意圖，如圖4所示，所述服務器包括：處理器(processor)401、存儲器(memory)402和總線403；

其中，所述處理器401、存儲器402通過總線403完成相互間的通信；

所述處理器401用于調用所述存儲器402中的程序指令，以執(zhí)行上述各方法實施例所提供的方法，例如包括：獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)；根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值；根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

本實施例公開一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品包括存儲在非暫態(tài)計算機可讀存儲介質上的計算機程序，所述計算機程序包括程序指令，當所述程序指令被計算機執(zhí)行時，計算機能夠執(zhí)行上述各方法實施例所提供的方法，例如包括：獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)；根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值；根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

本實施例提供一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質，所述非暫態(tài)計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，所述計算機指令使所述計算機執(zhí)行上述各方法實施例所提供的方法，例如包括：獲取檢測單元的檢測參數(shù)，所述檢測參數(shù)包括譜維數(shù)；根據(jù)預先獲得的運算模型以及所述譜維數(shù)，計算表征有或沒有所述目標物的隸屬度數(shù)值；根據(jù)所述隸屬度數(shù)值的比較結果，確定所述檢測單元中是否含有所述目標物。

本領域普通技術人員可以理解：實現(xiàn)上述方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關的硬件來完成，前述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中，該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括：ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。

以上所描述的服務器等實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本實施例方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創(chuàng)造性的勞動的情況下，即可以理解并實施。

通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到各實施方式可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以通過硬件。基于這樣的理解，上述技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品可以存儲在計算機可讀存儲介質中，如ROM/RAM、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。

最后應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的實施例的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明的實施例進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明的實施例各實施例技術方案的范圍。