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申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学
摘要：本发明实施例公开了一种无人机搭载多光谱相机对伪装人员识别的方法、装置及介质；该方法包括：对多光谱相机所采集的DN值原始图像进行预处理以完成波段配准和辐射校正，获得与DN值原始图像对应的预处理后的反射率图像；基于预处理后的反射率图像生成原始特征集；基于Relief算法通过交叉验证从原始特征集中筛选获得最优特征子集；基于预设的数据集对候选监督分类器模型进行训练所获得的各候选监督分类器模型对应的分类评价结果，从所有候选监督分类器模型中选取最优模型；将预处理后的反射率图像通过最优模型进行分类以获得预测二值图像；从预测二值图像中识别伪装人员目标，并根据DN值原始图像中的位置信息确定被识别目标的位置。
主权项：1.一种无人机搭载多光谱对伪装人员识别的方法，其特征在于，所述方法包括：对多光谱相机所采集的遥感影像像元亮度DN值原始图像进行预处理以完成波段配准和辐射校正，获得与所述DN值原始图像对应的预处理后的反射率图像；基于所述预处理后的反射率图像的波段反射率、被选取的植被指数特征、基于主成分分析PCA的纹理特征以及每个预处理后的反射率图像对应的高频信息和低频信息特征，生成原始特征集；基于Relief算法通过交叉验证从所述原始特征集中筛选获得最优特征子集；基于预设的数据集对候选监督分类器模型进行训练所获得的各候选监督分类器模型对应的分类评价结果，从所有候选监督分类器模型中选取最优模型；将所述预处理后的反射率图像通过所述最优模型进行分类以获得预测二值图像；从所述预测二值图像中识别伪装人员目标，并根据所述DN值原始图像中的位置信息确定被识别目标的位置；其中，所述基于Relief算法通过交叉验证从所述原始特征集中筛选获得最优特征子集，包括：利用Relief算法为所述原始特征集中的特征进行排序后，选取前N个特征对样本进行交叉验证，计算每组特征的平均分类准确率；将所述原始特征集中平均分类准确率最高的特征子集选取为最优特征子集。
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百度查询： 中国人民解放军空军军医大学 无人机搭载多光谱相机对伪装人员识别的方法、装置及介质
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