[发明专利]一种基于深度学习的GEO空间目标提取方法在审
| 申请号： | 202210251987.9 | 申请日： | 2022-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN114782527A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 刘勇;郭鹏宇;曹璐;张飞 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/277;G06V20/00;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/62;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京奥文知识产权代理事务所(普通合伙) 11534 | 代理人： | 张文 |
| 地址： | 100071*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的GEO空间目标提取方法，包括：利用地面望远镜采集图像序列；将图像序列中的每帧图像分别输入预先训练的目标检测网络模型，得到每帧图像中恒星的位置信息；利用恒星的质心位置作为特征点进行匹配，根据匹配结果求出图像之间的相对变换关系；从图像中提取出疑似GEO空间目标；利用深度学习识别网络进行GEO空间目标的鉴别，剔除疑似GEO空间目标中的虚假目标；基于鉴别后的GEO空间目标，进行目标数据关联、目标轨迹预测更新和目标轨迹管理。本发明的基于深度学习的GEO空间目标提取方法无需依赖望远镜相机姿态等信息，即可实现GEO空间目标的提取，并且能够显著提高GEO空间目标检测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 geo 空间 目标 提取 方法 | ||
【主权项】：
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