申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2022-04-20

公开（公告）日：2022-09-02

公开（公告）号：CN114993262A

主分类号：G01C11/02

分类号：G01C11/02;G01C11/04;G06V10/94;G06V10/77;G06V20/60;G06K9/62

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.18#授权;2022.09.20#实质审查的生效;2022.09.02#公开

摘要：本发明公开一种仿猛禽视网膜感受野区域重构的海面无人艇目标识别方法：步骤一：仿猛禽视网膜感受野区域重构；步骤二：确定中央区的灰度均值；步骤三：强抑制区与弱抑制区的灰度均值获取；步骤四：平滑过渡作用后的周边抑制区；步骤五：局部对比度函数确定；步骤六：中央‑周围区域特征融合。本发明的优势在于：1模仿猛禽视网膜感受野的中央‑周边生物机制，能够提高海面目标检测的精度；2通过构造对比度函数，能够快速分辨出目标与背景，具有较快的解算速度，达到实时解算；3仿猛禽的生物机制具有较强鲁棒性，无人机能够迅速发现海浪中的无人艇，且保持跟踪，更有利于其他后续任务的完成，如无人机在无人艇上的垂直起降、能量补给等。

主权项：1.一种仿猛禽感受野区域重构的海面无人艇目标识别方法，其特征在于：该方法步骤如下：步骤一：仿猛禽视网膜感受野区域重构猛禽视网膜感受野是同心圆式的中央-周边颉颃式，该同心圆由中心兴奋区及周边抑制区组成，进一步的将猛禽视网膜感受野的周边抑制区进行再次分割，设猛禽视网膜感受野成像区域共N个，An为猛禽视网膜感受野第n个区域的中央兴奋区，a为中央区的半径；B1n及B2n区域共同构成猛禽视网膜感受野第n个区域的周边抑制区，B1n区为对中央区影响较大的区域，称为强抑制区；B2n区为对中央区影响较小的区域，称为弱抑制区；步骤二：确定中央区的灰度均值步骤三：强抑制区与弱抑制区的灰度均值获取分别计算猛禽视网膜感受野第n个区域对应中央区的周边区中的强抑制区和弱抑制区的灰度均值；步骤四：局部对比度函数确定根据猛禽视网膜感受野第n个区域的中央区及周边抑制区的灰度值信息，定义局部对比度函数为 可以看出，当中央区的灰度均值大于周边抑制区的灰度均值时，中央区被增强，其中，K为当前感受野第n个区域内的最大灰度值；定义靠近图像中央的感受野的中央区域为正中央区域，分布在图像周边的感受野的中央区域为远距离中央区域；因此，对于远距离中央区域为目标时的情况来说，当 时，有可以得到Cn≥K13可知，远距离中央区域目标得到增强；反之，当远距离中央区域为背景区域时，则有 可得Cn≤K，即背景区域得到抑制；步骤五：中央-周围区域特征融合将猛禽视网膜感受野的所有N个小区域的结果进行融合，可以得到整个图像的前景及背景特征；将感受野的N个区域中的中央区被增强的区域作为图像的前景，即 其中，mc为中央区得到增强的区域个数，即的区域个数；将猛禽视网膜感受野的N个区域中的周边抑制区被抑制的区域作为图像的背景，即 其中，mq为背景区得到抑制的区域个数，即的区域个数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 一种仿猛禽感受野区域重构的海面无人艇目标识别方法

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