本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域，尤其是一種基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、將雷達(dá)航跡投影到相機(jī)圖像中的技術(shù)背景涉及到多個(gè)領(lǐng)域，包括攝影測(cè)量學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、雷達(dá)信號(hào)處理和地理信息系統(tǒng)等，在實(shí)際應(yīng)用中，這些技術(shù)被用于無(wú)人機(jī)導(dǎo)航、交通監(jiān)控、災(zāi)害響應(yīng)等多個(gè)領(lǐng)域。通過將雷達(dá)航跡投影到相機(jī)圖像中，操作員可以更直觀地理解雷達(dá)數(shù)據(jù)，并利用視覺信息提高目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

2、將雷達(dá)航跡投影到相機(jī)圖像中的技術(shù)雖具有廣泛的應(yīng)用前景，但也存在一些缺點(diǎn)和挑戰(zhàn)。由于雷達(dá)和相機(jī)是兩種不同的傳感器，它們的測(cè)量精度和誤差特性不同，可能會(huì)導(dǎo)致精度損失。此外，環(huán)境因素如天氣和大氣條件、光照條件的影響也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量下降。數(shù)據(jù)處理復(fù)雜時(shí)，需要大量的計(jì)算資源，可能導(dǎo)致實(shí)時(shí)應(yīng)用中的處理延遲，同時(shí)維護(hù)的困難也需要考慮。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的，提出了一種基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題。

2、技術(shù)方案，基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，包括如下步驟：

3、s1、獲取相機(jī)和雷達(dá)的原始參數(shù)，利用預(yù)先采集的標(biāo)定板圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行基于稀疏優(yōu)化的自適應(yīng)相機(jī)校準(zhǔn)，得到優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù)；基于優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù)，采用李群流形優(yōu)化方法，進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，獲得雷達(dá)到相機(jī)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)；其中相機(jī)和雷達(dá)的原始參數(shù)包括相機(jī)的原始內(nèi)參數(shù)據(jù)、相機(jī)的外參數(shù)據(jù)和雷達(dá)的安裝參數(shù)；

4、s2、獲取原始航跡數(shù)據(jù)，基于原始航跡數(shù)據(jù)、優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù)和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)，調(diào)用預(yù)配置的高斯過程回歸模型進(jìn)行航跡投影，生成投影坐標(biāo)及其不確定性估計(jì)；獲取上一時(shí)刻的粒子集，采用序列重要性采樣算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，得到更新后的粒子集；基于投影坐標(biāo)及其不確定性估計(jì)和更新后的粒子集，生成概率航跡投影結(jié)果；

5、s3、基于概率航跡投影結(jié)果，構(gòu)建基于自適應(yīng)核方法的校正模型，采用在線核嶺回歸算法實(shí)時(shí)更新校正模型的參數(shù)，并引入稀疏字典學(xué)習(xí)技術(shù)提高更新的效率，得到訓(xùn)練好的校正模型，使用訓(xùn)練好的校正模型，得到校正后的航跡點(diǎn)數(shù)據(jù)；

6、s4、獲取目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)，基于目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)和校正后的航跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)張量；基于多模態(tài)張量，構(gòu)建約束非負(fù)張量分解模型，提取共享和模態(tài)特定的潛在因子；基于潛在因子，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)航跡和光電航跡的高精度融合，得到最終的融合航跡結(jié)果。

7、基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合系統(tǒng)，包括：

8、至少一個(gè)處理器；以及，

9、與至少一個(gè)所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，

10、所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述處理器執(zhí)行的指令，所述指令用于被所述處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法。

11、有益效果，本發(fā)明提高了雷達(dá)航跡與光電航跡融合的精度、可靠性和實(shí)時(shí)性，避免了環(huán)境因素對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響；提升了雷達(dá)航跡到光電圖像平面的投影的精度和可靠性，降低了計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)還降低了維護(hù)成本。

技術(shù)特征：

1.基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，步驟s1進(jìn)一步為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，步驟s2進(jìn)一步為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，步驟s3進(jìn)一步為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，步驟s4進(jìn)一步為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，還包括對(duì)步驟s2的原始航跡數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，具體為：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，步驟s1還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，步驟s2b進(jìn)一步為：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法，其特征在于，步驟s2c進(jìn)一步為：

10.基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于雷達(dá)航跡投影的目標(biāo)融合方法及系統(tǒng)，該方法包括獲取相機(jī)和雷達(dá)的原始參數(shù)，進(jìn)行自適應(yīng)相機(jī)校準(zhǔn)，得到優(yōu)化后的相機(jī)參數(shù)，進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，獲得坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)；調(diào)用預(yù)配置的高斯過程回歸模型進(jìn)行航跡投影，生成投影坐標(biāo)；基于投影坐標(biāo)，生成概率航跡投影結(jié)果；構(gòu)建校正模型，采用在線核嶺回歸算法實(shí)時(shí)更新校正模型的參數(shù)，使用訓(xùn)練好的校正模型，得到校正后的航跡點(diǎn)數(shù)據(jù)；獲取目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)張量；構(gòu)建約束非負(fù)張量分解模型，提取潛在因子，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)航跡和光電航跡的高精度融合，得到最終的融合航跡結(jié)果。本發(fā)明提高了雷達(dá)航跡與光電航跡融合的精度、可靠性和實(shí)時(shí)性，避免了環(huán)境因素對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響。

技術(shù)研發(fā)人員：劉沛,孫立國(guó),朱恒,楊好天,李廣福,黃光昊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中科南京人工智能創(chuàng)新研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10