[发明专利]基于虚拟网格字典的目标行进类意图识别方法和装置有效
申请号: | 202010697761.2 | 申请日: | 2020-07-20 |
公开(公告)号: | CN111782755B | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 张驭龙;刘忠;陈丽;朱松岩;李敏;陈超;张龙飞;杨静;梁星星;许乃夫 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科技大学 |
主分类号: | G06F16/29 | 分类号: | G06F16/29;G06F16/24;G06K9/62 |
代理公司: | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人: | 董惠文 |
地址: | 410073 湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 虚拟 网格 字典 目标 行进 意图 识别 方法 装置 | ||
本申请涉及一种基于虚拟网格字典的目标行进类意图识别方法和装置。所述方法包括:获取任务空间的经纬度数据,根据所述经纬度数据,将任务空间转化为经纬度网格,根据飞行目标对应的任务目标的经纬度以及经纬度网格,构建任务目标对应的第一虚拟网格字典,根据飞行目标的历史飞行轨迹的经纬度和当前经纬度,确定飞行目标是否进入直线飞行模式,当飞行目标处于直线飞行模式时,根据预先设置的任务目标对应的敏感区域和第一虚拟网格字典,查询飞行目标的飞行路径中的任务目标,其中,根据飞行目标是否在敏感区域范围内查询任务目标,根据飞行预期路径中的任务目标的类型,确定飞行目标的任务类型。采用本方法能够提高意图识别的效率。
技术领域
本申请涉及意图识别技术领域,特别是涉及一种基于虚拟网格字典的目标行进类意图识别方法和装置。
背景技术
目前在公开渠道尚未找到针对空中作战单元的意图识别方法,相关讨论主要聚集在态势认知概念以及技术框架上,相对可行意图识别方案也主张利用态势模板、专家系统、贝叶斯网络以及深度学习等方法。以上方案均需要大量经科学认证的实践案例及数据作为支撑,在前期案例库建设与训练上需要投入大量时间与精力,在敏感空地单元数量相对较少的情形下,并不能依据敌我双方部署、敌方目标的飞行轨迹等简单信息直接给出相对稳定的飞行意图识别结果,从而导致意图识别的效率低下。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够解决传统方式进行意图识别效率低问题的基于虚拟网格字典的目标行进类意图识别方法和装置。
一种基于虚拟网格字典的目标行进类意图识别方法,所述方法包括:
获取任务空间的经纬度数据,根据所述经纬度数据,将所述任务空间转化为经纬度网格;根据飞行目标对应的任务目标的经纬度以及所述经纬度网格,构建所述任务目标对应的第一虚拟网格字典;所述第一虚拟网格字典用于通过经纬度查询所述任务目标;
根据所述飞行目标的历史飞行轨迹的经纬度和当前经纬度,确定所述飞行目标是否进入直线飞行模式;
当所述飞行目标处于直线飞行模式时,根据预先设置的所述任务目标对应的敏感区域和所述第一虚拟网格字典,查询飞行目标的飞行路径中的任务目标;其中,根据所述飞行目标是否在所述敏感区域范围内查询任务目标;
根据所述飞行预期路径中的任务目标的类型,确定所述飞行目标的任务类型。
在其中一个实施例中,还包括:获取任务空间的经纬度端点值为Lats、Late、Lons、Lone,按照预设的长度将所述任务空间划分为纬度值间隔为LDlat、经度值间隔为LDlon的经纬度网格为:
其中,所述经纬度网格的纬度序号为Nlat、经度序号为Nlon。
在其中一个实施例中,还包括:获取飞行目标的敏感距离D;
根据所述敏感距离D,得到经度序号增量和纬度序号增量为:
其中,ΔNlat表示经度序号增量,ΔNlon表示维度序号增量,LDlat表示所述经纬度网格的网格经度长度,LDlon表示所述经纬度网格的网格纬度长度;根据所述经纬度网格中的经度序号,建立第一虚拟网格字典的第一阶字典;根据所述经纬度网格中的纬度序号,建立第一虚拟网格字典的第二阶字典;根据所述第一阶字典和所述第二阶字典,构建第三阶字典;所述第一虚拟网络由所述第一阶字典、所述第二阶字典以及所述第三阶字典的查询逻辑建立。
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