[发明专利]海上船舶遥感分类方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了海上船舶遥感分类方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括设定概率分配函数；获取待分类的SAR图像数据；提取待分类的SAR图像数据内每个船舶的特征信息，以得到目标特征信息；根据所述目标特征信息以及所述概率分配函数计算不同焦元的融合概率，并根据不同焦元的融合概率确定船舶类型。通过实施本发明实施例的方法可实现提高分类的准确率，适用于各类分辨率的SAR数据进行分类，分类结果稳定性高。

技术领域

本发明涉及船舶分类方法，更具体地说是指海上船舶遥感分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

SAR(合成孔径雷达，Synthetic Aperture Radar)图像船只目标分类识别技术是SAR船只目标监视的难点，SAR目标识别的算法很多，按照输入参数的不同，可以分为基于图像的分类法和基于特征的分类方法。MSTAR(混合信号，Mixed Signal Technology)系统是SAR的模型之一，其包含了数以万计的样本，但是很多样本是在同一天同一传感器下采集的，没有随机性，目标周围环境的变化也会对SAR图像产生很大影响，包括朝向、背景、天气和电磁干扰等。另外成像参数的变化对目标影响亦很大，包括极化、视数、分辨率、噪声水平、运动补偿和聚焦误差；目前也有利用D-S证据理论进行船舶检测，但是无法做到船舶的分类。

目前的船舶分类方法采用的是距离匹配的模型进行分类，可适用于单独利用长度、长宽比和结构特征三者任意一种特征进行分类，但是其区分度有限，在实际应用时，由于船只SAR图像存在各种不确定性，有的图像上没有峰值特征，有的图像由于天线增益的原因出现亮十字特征，对各个特征缺少权重衡量，无法适用于各类分辨率的SAR数据进行分类，导致结果不稳定，而且特征提取不稳定，对分类结果影响很大。

因此，有必要设计一种新的方法，实现提高分类的准确率，适用于各类分辨率的SAR数据进行分类，分类结果稳定性高。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供海上船舶遥感分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：海上船舶遥感分类方法，包括：

设定概率分配函数；

获取待分类的SAR图像数据；

提取待分类的SAR图像数据内每个船舶的特征信息，以得到目标特征信息；

根据所述目标特征信息以及所述概率分配函数计算不同焦元的融合概率，并根据不同焦元的融合概率确定船舶类型。

其进一步技术方案为：所述设定概率分配函数，包括：

构建焦元；

构建所述焦元对应的概率分配函数。

其进一步技术方案为：所述概率分配函数包括基于长度的概率分配函数、基于长宽比的概率分配函数以及基于散射特征的概率分配函数。

其进一步技术方案为：所述目标特征信息包括长度、长宽比以及散射特征。

其进一步技术方案为：所述根据所述目标特征信息以及所述概率分配函数计算不同焦元的融合概率，并根据不同焦元的融合概率确定船舶类型，包括：

根据所述目标特征信息确定对应的概率分配函数的取值，并根据所述取值构建融合表；

通过融合信任函数对所述融合表计算不同焦元的融合概率；

根据不同焦元的融合概率确定船舶类型。

其进一步技术方案为：所述通过融合信任函数对所述融合表计算融合概率，包括：

通过融合信任函数计算所述融合表内不同焦元对应的概率分配函数的取值的乘积，以得到不同焦元的融合概率。