光学学报, 2021, 41 (3): 0315002, 网络出版: 2021-02-28   

数据驱动的空间目标图像信息感知技术 下载: 854次

Data-Driven Awareness Technology for Space Target Image Information
作者单位
1 太原理工大学物理与光电工程学院, 山西 太原 030024
2 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
3 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
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****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。
Abstract
It is very important for military defense and space exploration to automatically perceive the category and working state of space targets from the observation images. In order to realize the automatic and accurate perception of spatial target image information, a data-driven spatial target image information perception technology is proposed. The proposed technology is based on a deep convolutional neural network, using massive simulation data and a small amount of real data to train the neural network. The trained neural network can directly perceive information such as load and working status of targets from a spatial target image. Taking two spatial target image information perception tasks as examples, the technical practicability is tested. In the task of space target load recognition, the proposed technology can perform load recognition on unknown space target images with different degrees of blur and different noise levels. The results show that for different space target loads, the average recognition accuracy of the proposed technology exceeds 80%, and the detection speed can reach 50 frame/s. In the task of spatial target state perception, the model combination method is used to build the expert system of spatial target working state perception. Taking the space object image as an example, this paper realizes the perception of the working state information of the space object, and verifies the effectiveness of the data-driven space object image information sensing technology.

杨小姗, 潘雪峰, 苏少杰, 贾鹏. 数据驱动的空间目标图像信息感知技术[J]. 光学学报, 2021, 41(3): 0315002. Xiaoshan Yang, Xuefeng Pan, Shaojie Su, Peng Jia. Data-Driven Awareness Technology for Space Target Image Information[J]. Acta Optica Sinica, 2021, 41(3): 0315002.

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