[发明专利]一种基于3D模型的高空瞭望观测物体的AI预警定位方法

权利要求书

1.一种基于3D模型的高空瞭望观测物体的AI预警定位方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：

步骤1：建立目标空间的空间立体模型，并对空间立体模型进行平均分割，得到若干个等分的子空间立体块，为每个子空间立体块进行编号；所述空间立体模型为一个三维模型；

步骤2：建空间立体模型的镜像模型，所述镜像模型与空间立体模型互成上下颠倒的镜像；同样的，对镜像模型进行平均分割，得到若干个等分的子镜像块，为每个子镜像块进行编号；

步骤3：为每个子空间立体块和镜像块中均分别设置一个检测器；在目标物体进入某个子空间立体块和镜像块时，设置在该子空间立体块和镜像块的检测器检测到目标物体，记录目标物体所处的镜像块和子空间立体块的编号；

步骤4：通过子空间立体块中的检测器检测并记录到的目标物体的位置构建目标物体的运行轨迹；通过镜像块中的检测器检测并记录到的目标物体的位置，构建目标物体的镜像轨迹；

步骤5：比对镜像轨迹和运行轨迹中每个点的位置坐标对应关系，若位置坐标对应关系符合预设的规则，则保留该运行轨迹中的点，若位置坐标对应关系不符合预设的规则，则丢弃该运行轨迹中的点；

步骤6：使用预设的轨迹预测模型，基于运行轨迹和镜像轨迹，以及检测器的运行参数，预测目标物体的预测轨迹，完成目标物体的定位及预警。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测器检测目标物体的方法包括：检测器在子空间立体块范围内周期性地发射探测信号；在预设时间段内分别采集探测信号的多个采样值；利用探测信号在预设时间段内的多个采样值计算其基准值；利用探测信号对应的所述基准值，计算探测信号在检测时间窗内的干扰度；所述检测时间窗位于所述预设时间段之后，所述干扰度为探测信号的采样值受目标物体的影响偏离基准值的程度；判断在所述检测时间窗内是否存在所述干扰度大于预设阈值的探测信号；如果在检测时间窗内存在所述干扰度大于预设阈值的探测信号，确定在所述子空间立体块内检测到目标物体。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用探测信号对应的所述基准值，计算探测信号在检测时间窗内的干扰度，包括：针对每一组探测信号，分别计算所述探测信号在检测时间窗内的每一个采样值与所述探测信号对应的所述基准值的差值，并对所有所述差值进行积分，计算得到所述探测信号在检测时间窗内的干扰度。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述如果在检测时间窗内存在所述干扰度大于预设阈值的探测信号，确定所述子空间立体块内存在所述目标物体，包括：在检测时间窗内存在多个所述干扰度大于预设阈值的探测信号时，将检测时间窗内所有所述干扰度大于预设阈值的所述探测信号均作为干扰向量；针对每一个所述干扰向量，判断是否存在与所述干扰向量相邻的干扰向量，所述干扰向量的发射节点与所述相邻的干扰向量的发射节点之间的距离小于预设距离值；如果存在与所述干扰向量相邻的干扰向量，将所述干扰向量和所述相邻的干扰向量组成一个干扰向量组；根据所述干扰向量组，确定所述子空间立体块内存在所述目标物体。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤6中预测目标物体的预测轨迹的方法包括：基于运行轨迹和镜像轨迹，使用预设的预测模型计算预测轨迹的每个点的坐标；基于检测器的运行参数，使用预设的校正模型对预测轨迹的每个点的坐标进行校正；所述预测模型和校正模型组成轨迹预测模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预测模型使用如下公式表示：其中，gridx_k为预测的横轴坐标，gridy_k为预测的纵轴坐标；k为坐标序号，m_k为校正值，s_k为运行轨迹的横坐标，d_k为运行轨迹的纵坐标，h_k为镜像轨迹的横坐标，p_k为运行轨迹的纵坐标。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述校正模型使用如下公式表示：其中，n为运行轨迹或镜像轨迹的坐标点的数量；T为检测器发射信号的周期；Rate为调整系数。