[发明专利]一种基于三维建模的目标识别装置在审

专利信息
申请号: 202010019219.1 申请日: 2020-01-08
公开(公告)号: CN111210508A 公开(公告)日: 2020-05-29
发明(设计)人: 夏春秋 申请(专利权)人: 深圳市唯特视科技有限公司
主分类号: G06T17/00 分类号: G06T17/00;G06K9/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 三维 建模 目标 识别 装置
【说明书】:

发明公开了一种基于三维建模的目标识别装置,包括:知识图谱构建系统,用于采集和存储相关信息;3D建模系统,用于建立3D模型;目标识别系统,用于通过获取的3D模型识别机动目标。本发明提出一种目标识别装置,先利用知识图谱系统和图数据库技术构建关于目标识别分析的知识图谱,再利用3D建模系统构建三维模型,最后通过目标识别系统的内部结构设计实现对机动目标的精准识别。

技术领域

本发明涉及目标识别技术领域,尤其涉及一种基于三维建模的目标识别装置。

背景技术

知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互关系。

在防空系统中,精确的目标跟踪技术是有效拦截的前提和基础。目前,国内外大量基于二维平面的相关研究,但是在真实的战争环境中,空中目标经常在三维空间内机动。因此,扩展二维模型和跟踪算法对二维平面到三维空间具有重要的现实意义。机动目标跟踪技术的关键在于建立精确的机动模型。通常,各种目标的移动性明显不同。例如,飞机的飞行速度约为100-600m/s,操纵半径大于1km,其操纵幅度通常小于10个重力g,而导弹的最大加速度可能高达数十个重力g。

传统的目标机动模型,包括CV/CA模型和基于一些假定的目标机动规律的统计模型。但是,这些模型只强调了目标机动特征的某些部分,因此很难在更大的范围内逼近真实的目标机动规律。交互多模型(IMM)算法是一种更高级的目标跟踪算法。它包括一组用于目标跟踪的并行模型,最终目标运动状态估计是所有这些涉及估计的模型过滤器输出的加权和。然而,该算法需要各种假设的可能的目标运动模型以及不同运动模型的转换规律的实时估计,因此很难继续提高此方法的准确性。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的是提供一种基于三维建模的目标识别装置,对机动目标实现精准识别。

本发明所采用的技术方案是:

第一方面,本发明提供一种基于三维建模的目标识别装置,包括:

知识图谱构建系统,用于采集和存储原始数据;3D建模系统,用于建立3D模型;

目标识别系统,用于通过获取的所述3D模型识别机动目标。

进一步地,所述3D建模系统包括:3D建模模块、接口模块、数据库模块、轻量化模块;其中3D建模模块用于构建3D模型,包括:库文件单元、环境配置单元、图形渲染单元、网格创建单元;接口模块用于提供输入设备和输出设备的接口,包括但不限于:键盘、鼠标、平板电脑、3D扫描仪;数据库模块用于存储数据文件,包括但不限于:3D模型库,工具库和环境配置文件库;轻量化模块用于通过特定算法将传统的3D模型格式文件转换为轻量级 json格式数据文件。

进一步地,所述3D建模模块包括:库文件单元包括多种3D引擎和格式文件;环境配置单元包括WebGL的三个要素:场景,摄像,灯光;图形渲染单元用于渲染3D可视化效果;网格创建单元包含几何数据,材质数据,颜色数据和段数据。

进一步地,所述3D建模系统还包括:构建布尔模型,所述布尔模型通过具有一定拓扑结构的三角形补丁表示,所述布尔模型通过三角形斑块相交测试与分割算法实现。

进一步地,所述3D建模系统可在线编辑,基于WebGL和HTML页面框架实现。

进一步地,所述3D引擎的框架包括:物理层,软件层,核心技术层,接口层;其中,物理层用于描述Web环境的客观性,包括:Web服务器、网络通信环境和互联网的建立;软件层用于为所述Web环境提供必需的支持软件,其中包括操作系统、Web浏览器和集成开发环境;核心技术层用于系统环境构建和系统开发;接口层用于提供多种输入、输出设备的接口。

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