申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

申请日：2024-04-08

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118230051A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：提供一种基于Air2pict‑ResNet18的飞行编队构型识别方法，包括下列步骤：构建用于训练的构型识别数据库；构建Air2pict上采样网络；构建ResNet18网络；训练基于Air2pict‑ResNet18的编队构型识别网络；根据编组内飞机属性求解编队构型。本发明从基于空情态势画面判断编队构型的角度入手，提出本发明方法，该方法将编队构型识别问题转化为通用图像分类问题，实现高准确性、高时效性、强鲁棒性的飞行编队构型识别方法。

主权项：1.一种基于Air2pict-ResNet18的飞行编队构型识别方法，其特征在于，具体包括下列步骤：步骤1：构建用于训练的构型识别数据库；随机生成六种编队类型：横队、纵队、梯队、V形、品形、方形；根据编队类型随机设定编队内飞机数量，其中横纵梯队为2到4架，V品形为3架，方形为4架，前三种编队类型的飞机数量是随机产生的；随机生成编队飞行航向，初始化编队长机横纵坐标；随机生成编队内长机与各机间距，如果编队类型为梯队则随机生成编队飞行斜向，如果编队类型为V形或品形则随机生成编队内飞行张角，然后根据编队类别和编队飞行航向，按照几何关系生成僚机横纵坐标；对编队内各机的横纵坐标和航向添加随机噪声，生成加噪的编队构型数据库；步骤2：构建Air2pict上采样网络；以构型数据库中各机的航向作为输入，通过上采样网络将各机航向转化为长宽为n×n的三通道图像张量，其中图像张量的长宽n为奇数且小于标准图像长宽256；令各机转化得的n×n图像张量中心像素点与各自飞机横纵坐标在256×256标准大小的图像张量中的对应位置重合，将生成的图像张量填充到256×256标准大小的图像张量中，即得到重构的飞行编队构型标准图像；步骤3：构建ResNet18网络；构建与Air2pict上采样网络相互耦合的ResNet18网络；步骤4：训练基于Air2pict-ResNet18的编队构型识别网络；以步骤1所得的编队构型数据库训练步骤2和步骤3构建的Air2pict-ResNet18网络，具体包括下列步骤；step1：将编队数据中的航向信息输入Air2pict上采样网络，转化为三通道5×5大小的飞机图像张量；Step2：将各机转化得的n×n图像张量中心像素点与各自飞机横纵坐标在256×256标准大小的图像张量中的对应位置重合，之后将生成的图像张量填充到256×256标准大小的图像张量中，得到重构的飞行编队构型标准图像；Step3：将256×256大小的标准图像张量输入ResNet18图像分类网络中进行编队构型识别和训练；步骤5：根据编组内飞机属性求解编队构型；在实际构型识别场景中，将编队中各机飞行参数输入训练好的Air2pict-ResNet18网络，根据步骤4得编队构型结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 基于Air2pict-ResNet18的飞行编队构型识别方法

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