数据驱动的空间目标图像信息感知技术 |
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作者单位: | 太原理工大学物理与光电工程学院,山西太原030024;中国人民财产保险股份有限公司太原市分公司,山西太原030001;太原理工大学物理与光电工程学院,山西太原030024;太原理工大学新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室,山西太原030024 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;山西省青年基金;山西省重点研发项目;山西省留学回国人员科技活动择优资助项目;山西省高等学校科技创新项目;浪潮可重构AI计算发展计划 |
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摘 要: | 从空间目标的观测图像中自动感知其类别及工作状态对军事国防及空间探测等具有重要意义。为实现对空间目标图像信息的自动化精确感知,提出了一种数据驱动的空间目标图像信息感知技术。所提技术以深度卷积神经网络为基础,利用海量的模拟数据和少量的真实数据训练神经网络,训练后的神经网络能够直接从空间目标图像中感知空间目标的载荷及工作状态等信息。以两个空间目标图像信息感知任务为例,对技术实用性进行了测试。在空间目标载荷识别任务中,所提技术可以对不同模糊程度及不同噪声水平条件下的未知空间目标图像进行载荷识别。结果表明,对于不同的空间目标载荷,所提技术的平均识别准确率超过80%,检测速度可达50 frame/s。在空间目标状态感知任务中,采用模型组合方法搭建了空间目标工作状态感知专家系统。根据空间目标图像,实现了对空间目标工作状态信息的感知,验证了数据驱动的空间目标图像信息感知技术的有效性。
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关 键 词: | 机器视觉 信息感知 深度卷积神经网络 空间目标 |
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