[发明专利]一种基于图像识别的目标毁伤评估方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的目标毁伤评估方法，通过连续的或单幅的视频图像，能够判断目标功能组成部分的受损情况，给出目标的毁伤等级，简便、高效；给出了定义目标毁伤等级的方法，以评估对象(目标)的功能对应组成，形成多级定义，能够量化毁伤判定程度；不依赖目标评估前后的图像对比，而依靠预先的知识及定义来实现这种判断，更加准确和快捷。随着知识库的增加，这种方法具有很好的扩展性，能够用于其它目标的受损程度判定；操控人员能够通过人机交互参与判断，便于加快判断过程和准确性。

技术领域

本发明属于光电成像系统技术领域，涉及一种基于图像识别的目标毁伤评估方法。

背景技术

目标毁伤评估是在地震、洪水、山体滑坡、大风、火灾、连环车祸等灾害、以及战争中需要开展的重要工作，目标对象的毁伤等级对后续的行动有重要影响。如何快速抵近受损物体即目标现场或附近，及时获取目标的受损信息，并确定目标的毁伤等级程度，成为政府部门、救援机构、保险公司、作战部队都十分关注的事项。

无人机、有人机、侦察车辆等设备或是过顶的遥感卫星能够快速抵达目标受损地域，并对其拍摄视频或图像，为其毁伤等级的判断快速提供资料。利用这些视频、图像快速评估所拍摄物体即目标的毁伤程度，来支撑后续的行动决策，有十分重要的价值。

申请号201811407266.2提出一种震后目标实物的损毁评估方法、装置、设备及计算机可读存储介质。方法是先提取地震前后待评估建筑物的矢量轮廓，根据地震前后矢量轮廓数据和各自对应的遥感影像计算各自的预设特征参数，构成目标特征参数集；再将目标特征参数集输入至损毁评估模型，得到建筑物损毁评估结果。这种方法用于地震后建筑物的损毁等级判断，需要利用机器学习算法训练多个建筑物样本的特征参数构建一种损毁评估模型，但未说明模型构成。

申请号201410510164.9提出一种基于遥感多光谱图像的建筑物实物量损毁评估方法，先对灾前、灾后的多时相多光谱遥感图像做预处理，然后采用基于随机游走的变化检测方法获取二值掩膜图像，再利用二值掩膜图像对灾前图像差分，检测、提取目标建筑物，最后给出建筑物实物量损毁评估结果。该方法未描述损毁等级及评估结果的定义。

申请号202011226859.6提出一种车辆表观毁伤评估方法、计算机设备及计算机可读存储介质，方法首先对输入的车辆图像尺寸归一化处理；再分两路进行灰度化，一路直接进行灰度化处理得到含目标及背景的灰度图像，另一路先利用目标语义分割模型进行像素级分割，分割出目标区域，再对分割得到的图像进行灰度化处理，得到只含目标的灰度图像；然后基于卷积神经网络构建特征提取模型，对得到两路灰度图像(含目标及背景的灰度图像，和只含目标的灰度图像)分别进行高维特征提取，获得目标高维卷积特征；再对得到的两路目标高维卷积特征进行特征融合；最后利用全连接网络对最终目标融合特征进行回归计算，输出一个0～1范围内的连续值作为车辆目标表观毁伤程度评估值。这种方法不需要前后图像配准、对比，但没有定义车辆表观毁伤等级和含义。

申请号202011453012.1提出一种人机协作自主等级毁伤评估方法，先是获取目标毁伤前后图像以及预设模拟参数，涉及图像配准与校正、目标分割等处理；再对目标在爆炸物下毁伤效能进行模型仿真，计算出第一毁伤评估结果，并对毁伤前后图像进行图像变化检测，构造出毁伤前后的差异图像，根据差异图像计算第二毁伤评估结果，将变化结果叠加在目标毁伤前图像上以接收外部输入辅助评估结果；最后融合第一毁伤评估结果、第二毁伤评估结果以及辅助评估结果，得到最终的毁伤测量结果。该方法结合了图像处理与人工判断两种方法，还需要一种目标毁伤效能模型，但未说明该模型。