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基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別方法和系統(tǒng)與流程

文檔序號(hào):40616651發(fā)布日期:2025-01-10 18:22閱讀:來源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別方法,其特征在于,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征包括目標(biāo)發(fā)射位置、空間三維軌跡、速度變化特征以及關(guān)機(jī)點(diǎn)特征量;目標(biāo)起飛到預(yù)設(shè)高度后被天基探測(cè)系統(tǒng)捕獲,經(jīng)像面上目標(biāo)初始像元坐標(biāo)反演獲得發(fā)射點(diǎn)位置,任意時(shí)刻下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程為:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別方法,其特征在于,目標(biāo)光譜特征具有指紋特性,通過分析物體的光譜信息,作為獲取目標(biāo)固有屬性判別的重要依據(jù);由于發(fā)動(dòng)機(jī)表面材料因素,不同類型目標(biāo)的輻射譜分布不同;在紅外多波段探測(cè)體制下,采用雙波段比色測(cè)溫法估計(jì)點(diǎn)目標(biāo)溫度,視大氣層外點(diǎn)目標(biāo)為灰體,目標(biāo)估計(jì)溫度值t(λi,λj)為:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別方法,其特征在于,多特征融合函數(shù)為:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別方法,其特征在于,kann-dbscan聚類識(shí)別算法的聚類過程為:從給定數(shù)據(jù)集中選取一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)p;若對(duì)于參數(shù)鄰域半徑eps和鄰域中數(shù)據(jù)對(duì)象數(shù)目閾值minpts,所選取的數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)p為核心點(diǎn),則找出所有從p密度可達(dá)的數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn),創(chuàng)建以p為核心的聚類簇;若選擇的數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)p為邊緣點(diǎn),則選取另一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn),直到所有點(diǎn)都被處理;

6.一種基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,包括:

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征包括目標(biāo)發(fā)射位置、空間三維軌跡、速度變化特征以及關(guān)機(jī)點(diǎn)特征量;目標(biāo)起飛到預(yù)設(shè)高度后被天基探測(cè)系統(tǒng)捕獲,經(jīng)像面上目標(biāo)初始像元坐標(biāo)反演獲得發(fā)射點(diǎn)位置,任意時(shí)刻下目標(biāo)運(yùn)動(dòng)方程為:

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,目標(biāo)光譜特征具有指紋特性,通過分析物體的光譜信息,作為獲取目標(biāo)固有屬性判別的重要依據(jù);由于發(fā)動(dòng)機(jī)表面材料因素,不同類型目標(biāo)的輻射譜分布不同;在紅外多波段探測(cè)體制下,采用雙波段比色測(cè)溫法估計(jì)點(diǎn)目標(biāo)溫度,視大氣層外點(diǎn)目標(biāo)為灰體,目標(biāo)估計(jì)溫度值t(λi,λj)為:

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,多特征融合函數(shù)為:

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,kann-dbscan聚類識(shí)別算法的聚類過程為:從給定數(shù)據(jù)集中選取一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)p;若對(duì)于參數(shù)鄰域半徑eps和鄰域中數(shù)據(jù)對(duì)象數(shù)目閾值minpts,所選取的數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)p為核心點(diǎn),則找出所有從p密度可達(dá)的數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn),創(chuàng)建以p為核心的聚類簇;若選擇的數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)p為邊緣點(diǎn),則選取另一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn),直到所有點(diǎn)都被處理;


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于多特征融合的紅外目標(biāo)聚類識(shí)別方法和系統(tǒng),包括:步驟1:基于目標(biāo)觀測(cè)輻射序列完成目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特征、光譜特征多特征提??;步驟2:按照多特征融合函數(shù)進(jìn)行目標(biāo)粗分類,縮小目標(biāo)識(shí)別范圍;步驟3:基于多波段特征的KANN?DBSCAN聚類識(shí)別算法,完成目標(biāo)類型識(shí)別。本發(fā)明在傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ)上,引入多維特征的識(shí)別信息,增加目標(biāo)識(shí)別算法的魯棒性,同時(shí)充分利用聚類識(shí)別模型的容錯(cuò)能力,改善單一識(shí)別信息導(dǎo)致識(shí)別率不高的缺陷。

技術(shù)研發(fā)人員:徐晴,施晨康,俞潔,任秉文,楊立峰,宋效正,胡宜寧,韓旭
受保護(hù)的技術(shù)使用者:上海衛(wèi)星工程研究所
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/9
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