[发明专利]一种基于地理信息空间库的机场目标检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及无人机计算机视觉中目标检测技术领域。确切地说，本发明涉及一种结合地理信息空间提供的先验知识，由无人机遥感图像中部分机场区域实现机场目标检测的方法。

背景技术

以无人机为平台，通过机载目标识别传感器和基于无线电作战目标识别(RBCI)系统，采用协同与非协同识别相结合的技术体制，能够实现战场参战单元的目标探测与识别，目标探测与识别是支持武器系统超视距作战、辅助精确打击的一个重要手段，是信息化作战的前提，同时也是无人机对抗的前提。

随着硬件性能的提升和图像处理算法的发展，国内外对无人机视觉系统的研究已成为无人机领域的热点。国内研究人员主要是研究标志物的检测并运用在无人机自动着陆和导航方面，研究采用的是目标特征匹配或者统计模式识别方法。比如几何、颜色特征匹配。Hu不变矩，Haar特征分类器等。而国外的研究侧重于对战场目标的侦察与跟踪定位，本文主要工作也是研究这种侦察目标的定位问题。在这类问题中，由于目标没有统一的模板特征，所以较难使用上述对标志物检测的方法来跟踪定位目标，尤其是对于机场这类大型的目标，在无人机飞行过程中往往只能观测到机场的一部分，传统基于线检测的算法会失效，为此我们采用了一种基于地理空间信息库的目标检测定位技术。

发明内容

鉴于背景技术中的不足之处，本发明的主要目的在于通过充分利用目前日益丰富的卫星遥感资源和地理信息资源，能够在高准确率低误检率的要求下实现快速地检测出无人机遥感图像中的部分机场，降低遥感图像质量的影响。为此而提供一种基于地理信息空间的机场目标检测方法，以解决现有技术中部分机场目标检出率低、误检率高、实时性差、易受遥感图像质量影响的问题。

为达到上述目的，本发明提供一种基于地理信息空间库的机场目标检测方法，其特征在于：该方法分为线上和线下两个处理过程；在线下，根据卫星遥感影像和地理信息，构建机场目标的地理信息空间；在线上，结合地理信息空间中机场目标的特征信息，实现无人机遥感图像中机场目标的检测与定位，该方法的实现步骤如下：

步骤S1：结合机场目标的卫星遥感影像和地理位置，建立地理信息空间库;

步骤S2：根据无人机的位置信息和无人机遥感影像的校正精度从地理信息空间库中提取出与无人机位置相对应的机场属性信息，利用地理信息空间库中疑似机场的方向信息，通过线积分的方法提取出无人机遥感图像上的特征线信息；

步骤S3：将无人机遥感图像上的特征线信息与地理信息空间库中疑似机场特征线的属性信息进行综合评判，确定无人机遥感影像上的线特征的位置是否为与无人机位置相对应的机场所在位置；

步骤S4：根据地理信息空间库中机场目标的属性信息和特征线的位置信息生成初始的部分机场轮廓，从而实现无人机遥感影像中机场目标的实时检测。

其中，步骤S1中建立地理信息空间库的方法是，首先利用人机交互的方式选择特征线方向，然后利用线积分的方法提取机场目标包含的特征线，最后利用特征线属性信息与地理信息构建地理信息空间库。

其中，步骤S2中通过线积分的方法提取出无人机遥感图像上的特征线的具体步骤是：

步骤21：根据无人机遥感影像的地理坐标在地理信息空间库中搜寻疑似机场目标；

步骤22：利用一阶微分算子计算无人机遥感图像垂直梯度和水平方向梯度；

步骤23：通过判断无人机遥感图像的梯度是否在垂直于机场方向上达到最大来判断无人机遥感图像上的特征线疑似点；

步骤24：通过线积分的方法，统计可能机场方向上特征线疑似点的个数来提取无人机遥感影像上的特征线。

其中，步骤S3中确定无人机遥感影像上的线特征的位置是否为与无人机位置相对应的机场所在位置的方法是：通过综合比对无人机遥感影像中特征线与地理信息空间中机场目标的特征线属性信息来判定。

其中，步骤S4中所述生成初始的部分机场轮廓的方法是：综合利用地理信息空间中机场目标的属性以及遥感影像中提取的特征线来勾画出机场的确切位置。

本发明的有益效果：

本发明区别于其他现有技术，本发明提出了一种利用卫星遥感资源和地理信息资源来对无人机遥感图像中机场目标进行检测的技术，通过充分利用遥感卫星和地理信息系统提供的先验知识来解决部分机场特征点少难以检测的问题。与以往方法相比，本发明提出的方法在准确度上进一步提高了无人机遥感图像中机场目标的检出率，同时降低了算法的误检率和计算复杂度底，并且更不易受遥感影像品质的影响。

附图说明

图1是本发明实施例的工作流程图。

具体实施方式