基于红外传感器的复杂场景目标自动识别方法OA北大核心CSTPCD

由于复杂场景中目标求解区域隶属度不同,导致目标识别精准度低,提出基于红外传感器的目标自动识别方法。将复杂场景中的目标特征形式转换为红外形式,输入至红外传感器中,通过目标的光线特征获取红外图像。以复杂场景目标变换特性为基础,结合采用尺度不变特征变换方法,计算场景中不同类型目标的特征权重,求解目标在不同区域范围的隶属度,将权重值与隶属度值作为对比参照,建立对比序列。计算图像质心值与区域内所有像素点的奇异值向量,按照奇异值向量大小组成序列,与预设目标参数实行比对,提取符合特征和奇异值变化表达的像素点,完成目标的高效识别。实验结果表明,所提方法的损失函数最高值仅为1.3,识别精准度最高值达到了97.8%以上,说明所提方法的识别结果与目标之间存在高度一致性,并且识别结果分辨率高、画面清晰直观。