[发明专利]一种基于能力数据底图的目标关联识别方法和系统在审
申请号: | 202210329318.9 | 申请日: | 2022-03-31 |
公开(公告)号: | CN114691888A | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 岳丽军;周万宁;林志文;李勇;张程烨;朱凯凯;韩新宇;赵朝先;唐琳;王玉菊 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军91977部队 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F40/295;G06K9/62;G06N5/02;G06F16/215 |
代理公司: | 北京东方汇众知识产权代理事务所(普通合伙) 11296 | 代理人: | 王庆彬 |
地址: | 102200*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 能力 数据 目标 关联 识别 方法 系统 | ||
1.一种基于能力数据底图的目标关联识别方法,包括:
步骤1、构建知识图谱,包括;知识本体建模、目标知识抽取、目标知识存储、目标知识发现、目标知识更新;
步骤2、数据清洗,将数据中的错误记录识别出来并剔除以提高数据质量;
步骤3、目标特征提取,通过目标检测识别能够生成的信息,根据目标属性要素、时空特性、运动特征、关联关系确定多源目标数据的关联融合准则,分析要素属性关联,获取全面的目标特征信息和活动跟踪信息;
步骤4、目标关联识别,进行多源信息获取和数据配准。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,所述步骤2通过分析数据特点、制定清洗规则、执行清洗规则、检验清洗效果进行数据清洗。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,其中,所述执行清洗规则的顺序为检查拼写错误、去掉重复的记录、补充不完全的记录、解决不一致的记录、验证清洗结果。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,所述步骤4目标关联识别是指把要关联的目标信息配准到同一时刻再进行关联处理,通过引入能力数据底图信息和目标信息进行时空配准。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,其中,所述时空配准通过空间距离矩阵、属性距离矩阵、相似测度、基于模糊集理论的模板匹配算法,利用基于能力数据的目标识别知识数据,结合目标识别匹配训练模型和目标识别匹配模型预测类别数据,进行目标识别匹配模型分析计算,对目标识别匹配进行计算,对基于能力数据的目标身份识别,对目标属性进行补充;对矩阵进行归一化处理,利用目标的空间距离、属性距离作为衡量目标关联的相似测度。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,其中,上述基于模糊集理论的模板匹配算法,依据待识别的模式与各已知模式间的“相似性”来确定目标类别,定义模式间的相似性度量,上述定义的方法就是以各类模式的样本点之间的距离作为样本的相似性度量,空间中两点距离越近,则两样本越相似。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,其中,距离的定义包括Minkowsky距离,目标识别采用的方法是将观测到的目标特征向量,同特征数据库中已知特征向量进行比较,以待测目标的特征向量与库中向量的相似性为依据,判定被识别目标同数据库中的哪个最贴近,进而判定可能的目标类型。
8.一种基于能力数据底图的目标关联识别系统,包括:
构建模块,构建知识图谱,包括;知识本体建模、目标知识抽取、目标知识存储、目标知识发现、目标知识更新;
数据清洗模块,将数据中的错误记录识别出来并剔除以提高数据质量;
目标特征提取模块,通过目标检测识别能够生成的信息,根据目标属性要素、时空特性、运动特征、关联关系确定多源目标数据的关联融合准则,分析要素属性关联,获取全面的目标特征信息和活动跟踪信息;
目标关联识别模块,进行多源信息获取和数据配准。
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