空间碎片跟踪图像序列的目标识别方法
如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和识别
如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和识别目标跟踪和识别是计算机视觉技术中的重要应用领域，它们被广泛应用于监控系统、自动驾驶、智能机器人等领域。
在本文中，我们将介绍如何使用计算机视觉技术进行目标跟踪和识别，并讨论一些常用的方法和技术。
首先，让我们来了解一下目标跟踪的基本概念。
目标跟踪是指在连续的图像序列中，通过计算机算法追踪并确定目标在不同帧中的位置和运动。
目标识别则是指在给定的图像中，通过计算机算法识别和确定目标的类别。
这两个任务密切相关，通常需要结合使用。
目标跟踪和识别的基本步骤如下：1. 数据采集和准备：从摄像头、视频文件或者图像库中获取图像数据，并进行一些预处理操作，例如降噪、裁剪等。
2. 特征提取和表示：通过提取图像中的特征信息，例如边缘、纹理、颜色等，对目标进行表示。
3. 目标检测和识别：使用机器学习或深度学习技术，将目标与背景进行区分，并确定目标的类别。
4. 目标跟踪和轨迹预测：通过运动模型和目标特征的变化，预测目标在图像序列中的位置，并进行连续跟踪。
5. 结果评估和优化：通过与标注数据比较来评估算法的性能，并根据评估结果对算法进行优化。
在实际应用中，目标跟踪和识别常常面临着一些挑战，例如目标遮挡、光照变化、目标形状变化等。
为了克服这些挑战，可以采用以下一些常用的方法和技术：1. 滤波器跟踪：使用滤波器对目标进行建模，通过滤波器的优化和更新来进行目标跟踪。
常用的滤波器包括卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
2. 特征匹配：将目标图像与模板或参考图像进行特征匹配，通过比较图像特征的相似度来确定目标的位置。
常用的特征匹配方法包括SIFT、SURF和ORB等。
3. 深度学习方法：利用深度神经网络进行目标跟踪和识别。
通过训练大规模的图像数据集，可以将神经网络模型应用于目标检测和识别任务。
4. 多目标跟踪：同时跟踪多个目标，通过目标之间的位置关系和特征来进行关联和跟踪。
常用的方法包括卡尔曼滤波器、多目标跟踪器和深度关联滤波器等。
空间目标探测与识别方法研究
空间目标探测与识别方法研究一、概述空间目标探测与识别作为航天领域的重要研究方向，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的精确探测和有效识别。
随着航天技术的不断发展，空间目标数量日益增多，类型也日趋复杂，这给空间目标探测与识别带来了前所未有的挑战。
深入研究空间目标探测与识别方法，对于提升我国航天事业的国际竞争力、维护国家空间安全具有重要意义。
空间目标探测主要依赖于各类传感器和探测设备，如雷达、光电望远镜、红外传感器等。
这些设备能够捕获空间目标的信号或特征信息，为后续的目标识别提供数据支持。
由于空间环境的复杂性和目标特性的多样性，探测过程中往往伴随着大量的噪声和干扰，这要求我们必须采用先进的信号处理技术来提取有用的目标信息。
空间目标识别则是基于探测到的目标信息，利用模式识别、机器学习等方法对目标进行分类和识别。
识别的准确性直接影响到后续的空间态势感知、目标跟踪以及空间任务规划等工作的质量。
如何提高识别算法的准确性和鲁棒性，是当前空间目标识别领域的研究重点。
本文将对空间目标探测与识别方法进行深入研究，包括探测设备的选择与优化、信号处理技术的研究与应用、以及识别算法的设计与实现等方面。
通过对这些关键技术的探讨，旨在为提升我国空间目标探测与识别的能力提供理论支持和技术保障。
1. 空间目标探测与识别的背景与意义随着科技的飞速发展和人类对宇宙探索的深入，空间目标探测与识别技术逐渐成为当今科研领域的热点。
空间目标包括各类卫星、太空碎片、深空探测器以及潜在的太空威胁等，它们的存在与活动对人类的航天活动、地球安全以及宇宙资源的开发利用具有重要影响。
在空间目标探测与识别领域，通过高精度、高可靠性的技术手段对空间目标进行实时、准确的监测与识别，对于保障航天器的安全运行、预防太空碰撞、维护国家安全和促进航天事业的发展具有重要意义。
对于深空探测和宇宙资源的开发利用，空间目标探测与识别技术也提供了有力的技术支撑。
随着太空竞争的加剧，空间目标探测与识别技术也成为各国军事竞争的重要领域。
空间目标检测与跟踪方法研究
空间目标检测与跟踪方法研究随着科技的进步，卫星遥感技术在空间监测和目标跟踪方面发挥着日益重要的作用。
空间目标检测与跟踪方法的研究成果对于军事、环境、气象等诸多领域都具有重要意义。
本文将讨论一些常见的空间目标检测与跟踪方法，并探讨其应用和未来的发展。
一、传统的基于特征提取的目标检测方法在早期的研究中，基于特征提取的目标检测方法是最常见和广泛应用的。
这种方法利用目标的特定特征（如纹理、颜色等）来进行目标的识别和区分。
然而，传统的特征提取方法在处理复杂场景和多目标检测时存在一定的局限性，容易受到光照变化和噪声的干扰。
二、基于深度学习的目标检测方法随着深度学习技术的兴起，越来越多的学者开始将其应用于目标检测。
深度学习技术通过构建多层神经网络来实现对目标的自动提取和学习。
这种方法在处理复杂场景和多目标检测时表现出了很高的准确性和鲁棒性。
例如，目前广泛使用的Faster R-CNN算法和YOLO算法都是基于深度学习的目标检测方法。
三、目标跟踪方法目标跟踪是指在连续的图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。
常见的目标跟踪方法包括基于模板匹配的方法、基于粒子滤波的方法和基于深度学习的方法等。
这些方法通过不断更新目标的位置和状态信息来实现目标的跟踪，并对目标的运动进行预测和估计。
然而，目标跟踪面临的最大挑战之一是目标遮挡和姿态变化等复杂场景的处理。
四、多模态目标检测与跟踪方法除了基于图像信息的目标检测与跟踪方法外，近年来，多模态目标检测与跟踪方法也受到了广泛关注。
多模态目标检测与跟踪方法通过融合多源数据，如图像、视频、声音等，来实现对目标的更全面和准确的检测与跟踪。
例如，利用雷达数据和红外图像相结合的方法可以更好地应对目标遮挡和复杂环境下的目标检测和跟踪问题。
总之，空间目标检测与跟踪方法的研究对于实现目标的准确检测和精确定位具有重要意义。
传统的基于特征提取的方法在处理简单场景和单目标检测方面仍然具有一定的优势，但在处理复杂场景和多目标检测时存在局限性。
图像识别中目标跟踪算法的使用技巧
图像识别中目标跟踪算法的使用技巧在图像识别领域，目标跟踪算法是一种重要的技术，它可以实现对特定目标在一系列连续帧中的跟踪。
这项技术在许多应用中具有广泛的用途，如视频监控、智能交通、无人驾驶等领域。
本文将介绍一些常用的目标跟踪算法以及它们的使用技巧。
1. 基于特征点的目标跟踪算法基于特征点的目标跟踪算法是一种常用的方法。
该方法通过提取图像中的特征点，然后利用这些特征点进行目标跟踪。
在实际应用中，我们可以使用各种特征点提取算法，如SIFT、SURF和ORB等。
这些算法可以提取出图像的关键特征点，从而实现目标的稳定跟踪。
在使用基于特征点的目标跟踪算法时，我们应该注意以下几个技巧：- 选择适当的特征点提取算法，根据不同场景选择合适的算法。
例如，在光照变化较大的环境中，我们可以选择适应光照变化的特征点提取算法。
- 选择适当的特征点匹配算法，特征点的匹配非常重要，决定了跟踪的准确度。
常见的特征点匹配算法有基于匹配矩阵的方法和基于局部特征描述符的方法等。
- 对于目标遮挡等情况，可以通过重新检测目标并更新特征点的方法来实现跟踪的鲁棒性。
2. 基于深度学习的目标跟踪算法近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，也为目标跟踪算法带来了新的思路和方法。
基于深度学习的目标跟踪算法通过神经网络模型实现对目标的识别和跟踪。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
使用基于深度学习的目标跟踪算法时，我们应该注意以下几个技巧：- 选择适当的神经网络模型，根据不同的应用场景选择合适的模型。
例如，在需要对目标进行长期跟踪的场景中，可以选择LSTM模型。
- 进行数据预处理，对图像数据进行标准化、归一化等操作，以提高神经网络的训练效果。
- 进行数据增强，通过对图像进行旋转、缩放、平移等操作，增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性。
3. 基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法卡尔曼滤波是一种常用的滤波算法，广泛应用于目标跟踪中。
空间目标检测与跟踪方法研究
空间目标检测与跟踪方法研究一、引言空间目标检测与跟踪是计算机视觉领域中重要的研究方向之一、在许多应用场景，如智能交通、视频监控和机器人导航等领域中，对运动目标进行准确的检测和跟踪是非常关键的。
本文将探讨当前空间目标检测与跟踪方法的研究进展。
二、空间目标检测方法目标检测是指在图像或视频中自动定位和识别感兴趣的目标。
目标检测方法常用的分类算法主要有基于区域的方法和基于深度学习的方法。
1.基于区域的方法基于区域的方法是目标检测中常用且经典的方法，主要包括以Haar 特征和级联分类器为基础的Viola-Jones算法、HOG特征和支持向量机(SVM)的结合算法和DPM(Deformable Part Model)算法等。
这些方法通过提取图像的特征，并使用特定的分类器对感兴趣区域进行检测。
2.基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在目标检测领域取得了突破性的进展。
其中，卷积神经网络(CNN)是最常用的深度学习模型之一、经典的基于CNN的目标检测方法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等。
这些方法通过将图像输入到CNN中，得到图像特征表示，并通过分类和回归来预测目标的位置和类别。
三、空间目标跟踪方法目标跟踪是指在连续的图像序列中，根据目标在前一帧图像中的位置，预测其在后续帧中的位置。
目标跟踪方法也经历了从传统方法到深度学习方法的转变。
1.传统方法在传统的目标跟踪方法中，常用的算法包括基于模板匹配和相关滤波器的方法、基于粒子滤波器的方法和基于流形降维的方法等。
这些方法通过测量目标的外观特征、运动特征或结构特征来实现目标跟踪。
2.深度学习方法近年来，深度学习方法在目标跟踪领域也取得了显著的成果。
常见的基于深度学习的目标跟踪方法有Siamese网络、MDNet、CFNet和SiamRPN 等。
这些方法通过在网络中学习目标的特征表示和状态预测模型，实现对目标的准确跟踪。
四、方法评价与未来发展趋势对于空间目标检测与跟踪方法的评价主要包括准确性、实时性和鲁棒性等方面。
图像处理技术中的目标识别与分类方法解析
图像处理技术中的目标识别与分类方法解析在现代科技的发展中，图像处理技术在各个领域都扮演着重要角色。
其中，目标识别与分类是图像处理中的一个重要应用方向。
目标识别与分类是指对图像中感兴趣的目标进行自动化的检测、定位和分类。
目标识别是指在给定的图像中，找出感兴趣的目标，然后对其进行准确的定位。
而分类是根据目标的特征将其归类到不同的类别中。
为了实现目标识别与分类，在图像处理领域中提出了多种方法和技术。
一种常用的目标识别与分类方法是基于特征提取的方法。
这种方法首先通过对图像进行分割和标注，得到目标的位置信息。
对目标区域进行特征提取，通常包括颜色、纹理、形状等特征。
利用机器学习算法或模式识别方法，将目标分类。
这种方法的优点是能够提取出目标的细节特征，但是其缺点是需要手动标注目标位置，对于大规模的图像数据，工作量较大。
另一种常见的目标识别与分类方法是基于深度学习的方法。
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，能够自动学习和提取特征。
在目标识别与分类中，深度学习方法通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行特征提取和分类。
通过多层卷积层和全连接层的组合，CNN能够从输入的原始图像中提取出高层次的特征，并进行目标分类。
与基于特征提取的方法相比，基于深度学习的方法具有自动学习特征的优势，但是需要大量的标注样本来训练网络模型。
还有一些其他的目标识别与分类方法，如基于形状匹配的方法和基于统计特征的方法。
基于形状匹配的方法通过对目标的形状特征进行匹配，来实现目标的识别和分类。
这种方法适用于目标形状规则且相对简单的情况。
而基于统计特征的方法则是通过对目标的统计特征进行建模和分类，例如，利用统计方法对目标的纹理特征进行分类。
综上所述，图像处理技术中的目标识别与分类方法涵盖了多种方法和技术。
不同方法适用于不同的场景和需求。
在实际应用中，可以根据需求选择合适的方法。
随着深度学习的发展，基于深度学习的方法在目标识别与分类中的应用越来越广泛，有望在提高识别准确率和自动化程度方面取得更好的效果。
空间遥感图像的高精度目标检测与识别
空间遥感图像的高精度目标检测与识别空间遥感技术是一种通过主动或被动的感知手段，向地球表面空间信息的获取方法。
由于其可观性、高效性和信息量大等特点，在国民经济、国土资源管理、环境监测、城市规划、交通运输、卫生防疫等方面发挥着不可替代的作用。
空间遥感技术可以获取高精度的地理空间信息，其中目标检测与识别是具有很高研究价值和实际应用的问题。
本文将主要探讨一下如何实现空间遥感图像的高精度目标检测与识别，并提供一些解决思路和方法。
一、高精度目标检测的意义空间遥感技术的发展，使得在大面积地区内获得的遥感图像数据变得非常方便。
然而，如何从这些海量的数据中快速、精确地提取出需要的信息，已经成为研究和应用的关键问题之一。
其中，目标检测是遥感图像处理中非常基础和重要的问题之一。
尤其是对于地物目标的识别和定量分析，目标检测的高精度性能显得尤为重要。
具有高精度的目标检测能够提供更细致的空间信息，可以发现更小的物体和更显著的信息，使得遥感数据的应用领域更加广泛和深入。
二、实现高精度目标检测的方法1. 基于机器学习的目标检测方法随着计算机视觉和人工智能技术的发展，基于机器学习的目标检测方法已逐渐取代了基于传统数学模型的方法。
机器学习方法主要包括支持向量机（SVM）、神经网络和决策树方法等。
这些方法可以直接将遥感图像中的像素点视为数据，然后训练机器学习模型进行分类，以实现目标区域的自动提取和识别。
尤其是在大量样本数据集和深度学习模型的帮助下，机器学习方法在遥感图像领域中的精度和效率得到了很大的提升。
2. 基于特征提取的目标检测方法特征提取是目标检测中非常重要和基础的问题。
目标检测方法基于特征提取的思想，对遥感图像进行预处理，提取出其中的空间、频率、边缘等重要信息，然后通过一定的算法和模型，将目标区域进行筛选并识别。
常用的特征提取方法包括滤波法、微分几何算子和灰度共生矩阵法等。
这些方法可以将图像中的空间信息、纹理特征等提取出来，对于合适的分类器和监督学习方法，可以达到较好的目标检测效果。
空间目标序列图像相关跟踪算法
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维普资讯
第 ３ 卷 第 ４期 ３
２０ ０ ６年 ４月
光 电工程
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对差大于闽值 ， 再使用最小绝对差平方 累加和作为相似性度量 同时提 出一种新的模板修正策略 ，
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度 目标跟踪也有较 高的精度和可靠性。实验 中可以持续几千帧稳定地跟踪 空间 目标。结合快速搜 索和粗精匹配方式，处理一帧时间在 ２ ｍ 以内。 ０ｓ
图像处理算法在目标跟踪中的使用教程
图像处理算法在目标跟踪中的使用教程目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是实时准确地追踪视频中的目标物体。
在目标跟踪中，图像处理算法扮演着至关重要的角色。
本文将介绍几种常用的图像处理算法在目标跟踪中的使用方法，并提供实际操作教程。
1. 背景差分法背景差分法是一种简单有效的目标跟踪方法。
它基于假设目标物体与背景在图像中有明显的颜色或纹理差异，通过减去当前帧图像与背景模型的差值来检测目标物体。
具体步骤如下：1.1 构建背景模型选择一段静态视频作为背景模型，通过计算每个像素在时间序列上的均值和方差得到背景模型。
1.2 目标检测对于每个新的帧图像，将当前图像与背景模型相减，得到差值图像。
根据差值图像的阈值设定，将差值较大的像素点标记为前景，即目标物体。
1.3 目标跟踪对于每个前景像素点，采用连通区域分析方法将相邻的前景像素点连接起来，得到目标区域。
可以使用中心点或包围盒表示目标位置。
2. 光流法光流法是一种基于像素运动的目标跟踪方法，主要基于两个假设：连续帧之间目标物体的亮度保持不变，且相邻像素之间的运动差异较小。
具体步骤如下：2.1 特征提取在当前帧图像和上一帧图像中提取特征点，可以使用例如Harris角点检测、FAST角点检测等方法。
2.2 特征匹配对于每个特征点，在上一帧图像中根据光流假设预测其在当前帧图像中的位置，然后与实际位置进行匹配。
2.3 目标跟踪通过特征点的匹配结果，可以估计出目标物体的运动向量，进而实现目标的跟踪和定位。
3. 卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，广泛应用于目标跟踪领域。
其基本思想是通过观测数据和系统模型的融合，来实时估计目标的状态。
具体步骤如下：3.1 系统建模建立目标运动的状态空间模型，包括状态方程和观测方程。
状态方程描述目标的运动规律，观测方程描述观测数据和目标状态之间的关系。
3.2 初始状态估计给定初始状态向量和协方差矩阵，对目标的初始状态进行估计。
图像处理中的目标检测与跟踪方法
图像处理中的目标检测与跟踪方法目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究方向，是指通过计算机算法在图像或视频中准确地识别和跟踪特定目标。
目标检测与跟踪方法在许多领域中都得到广泛应用，如视频监控、自动驾驶、物体识别等。
在图像处理中，目标检测是指从图像中确定物体的位置和大小，并将其与背景区分开来。
基于深度学习的目标检测方法已经取得了不错的效果，其中最经典和广泛使用的算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。
CNN通过多层的卷积和池化操作，可以从图像中提取特征，并用于目标检测。
另一种常用的目标检测方法是基于特征的方法，如Haar特征和HOG特征。
Haar特征是通过计算图像中矩形区域的像素和来描述物体的特征，而HOG特征则是通过计算图像中局部梯度的方向和大小来表示物体。
这些特征可以通过分类器（如支持向量机）进行目标检测。
目标跟踪是指在视频序列中持续追踪目标的运动轨迹。
目标跟踪方法可以分为两类：基于特征的跟踪和基于学习的跟踪。
基于特征的跟踪方法通常使用目标的外观特征进行跟踪，如颜色、纹理等。
常见的基于特征的跟踪算法有均值漂移（Mean Shift）和卡尔曼滤波器（Kalman Filter）。
均值漂移通过计算目标区域的颜色直方图，并利用梯度下降法寻找最大概率密度位置，实现目标的跟踪。
卡尔曼滤波器则是一种递推滤波器，通过结合动态模型和观测模型，准确地估计目标的位置和速度。
基于学习的跟踪方法是利用训练数据来学习目标的运动模式，并根据模型对目标进行跟踪。
其中，最常用的方法是基于神经网络的跟踪算法，如Siamese网络和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）。
Siamese网络通过利用跟踪样本对目标进行特征表示，并将其与候选窗口进行比较，从而实现目标的跟踪。
RNN则通过建立时间序列模型，将目标的历史状态和当前状态进行融合，并用于目标的预测和跟踪。
使用计算机视觉技术进行图像识别和目标定位的方法
使用计算机视觉技术进行图像识别和目标定位的方法随着计算机视觉技术的不断发展，图像识别和目标定位已经成为人工智能领域中的热门研究方向。
这项技术的应用广泛，包括人脸识别、自动驾驶、智能安防等领域。
本文将介绍一些常见的方法和算法，讨论如何使用计算机视觉技术进行图像识别和目标定位。
一、图像识别方法1.基于传统特征的方法：这种方法通过从图像中提取特征并将其与已知的特征进行比较来实现图像识别。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
其中，颜色特征常用于物体识别和图像分类，纹理特征适用于纹理识别和表面检测，而形状特征则可用于目标检测和识别。
2.基于深度学习的方法：深度学习在图像识别中发挥了重要作用。
主要采用卷积神经网络（CNN）模型和循环神经网络（RNN）模型，通过反向传播算法对大量图像数据进行训练，从而实现高效的图像识别。
这些模型可以自动学习图像的特征，从而在图像分类、目标检测和分割等任务中取得了显著的成果。
二、目标定位方法1.基于模板匹配的方法：该方法通过将目标的图像模板与输入图像进行比较，以确定目标在图像中的位置。
模板匹配可以是基于灰度值、颜色或纹理等特征的匹配。
然而，该方法对光照变化和图像噪声较为敏感，因此对于复杂图像的目标定位效果有限。
2.基于特征提取的方法：这种方法通过提取目标图像的特定特征，如边缘、角点等，来定位目标。
常用的算法有SIFT、SURF和ORB等。
这些算法能够在图像中找到关键点，并计算它们的描述符，从而实现目标的定位。
特征提取方法的优点是对图像变形和噪声具有较好的鲁棒性，但对于复杂场景和多目标定位较为困难。
3.基于深度学习的方法：深度学习在目标定位中也产生了显著影响。
通过训练一个多层神经网络来学习目标和背景的关系，从而实现目标的准确定位。
这种方法在目标检测和跟踪中使用广泛，可以应对复杂的场景和多目标定位问题。
三、计算机视觉技术的应用1.人脸识别：人脸识别是计算机视觉技术的典型应用之一。
通过识别人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等，可以实现人脸检测、人脸跟踪和人脸认证等功能。
基于图像处理的空间目标跟踪技术研究
基于图像处理的空间目标跟踪技术研究随着科技的不断进步和人类对空间探索的不断深入，空间目标跟踪技术也愈加重要。
图像处理技术在这一领域中起着举足轻重的作用，它可以通过分析目标的图像特征，实现目标的自动识别和跟踪。
本文将介绍基于图像处理的空间目标跟踪技术的研究内容、应用和发展趋势。
一、研究内容在基于图像处理的空间目标跟踪技术研究中，主要包括以下方面内容：1、图像特征的提取和选择：目标的图像特征是进行跟踪的基础，提取和选择合适的特征对后续的目标跟踪是至关重要的。
2、目标的位置估计与预测：通过对目标的轨迹进行预测，可以更好地进行目标的跟踪和位置估计，同时也可以更有效地制定跟踪策略。
3、目标的匹配与识别：在处理大量目标数据时，如何快速、准确地进行目标匹配和识别，是目标跟踪中的一个重要研究方向。
4、跟踪算法的设计与优化：根据不同的目标跟踪任务，设计合适的跟踪算法，对其进行优化，可以提高跟踪的准确性和稳定性。
二、应用基于图像处理的空间目标跟踪技术在很多领域都有着广泛应用。
现将其中几个典型的应用场景进行介绍：1、行星探测：在行星探测中，经常需要跟踪一些和行星相伴而行的卫星和小天体。
基于图像处理的目标跟踪技术可以有效地跟踪这些目标，为后续的行星探测提供支持。
2、地球观测：在地球观测领域中，需要跟踪一些地球上的自然和人工目标，如山脉、河流、建筑物等。
基于图像处理的跟踪技术可以帮助科研人员更好地观测和研究地球。
3、星际通信：在星际通信中，需要跟踪一些卫星和航天器，以确保通信的顺利进行。
目标跟踪技术在这一领域中也有着广泛的应用。
三、发展趋势目前，基于图像处理的空间目标跟踪技术正处于不断发展的过程中。
未来的发展趋势主要有以下几个方面：1、大数据技术的应用：目标跟踪领域的数据量巨大，如何应对海量的数据进行快速、准确的处理，将是未来的研究重点和发展方向。
2、机器学习算法的研究：机器学习技术在目标跟踪中也逐渐发挥着重要的作用，未来将更多地采用这种技术，从而进一步提高目标跟踪的准确性和效率。
空间目标序列图像识别技术
第41卷第11期2009年11月哈尔滨工业大学学报JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGYVol.41No.11Nov.2009空间目标序列图像识别技术李元祥，许鹏，敬忠良，魏宪（上海交通大学航空航天学院，上海200240，yuanxli@ ）摘要：针对远距/近距空间目标成像的特点，提出一种基于序列图像的多尺度自动目标识别（ATR ）方案.该方案综合利用目标的尺度变化、姿态变化及图像特征信息，分别构建多尺度目标分类器、姿态判别器，并估计目标识别结果可信度、相邻帧姿态变化的权重以及目标尺度权重；根据当前帧和上一帧的识别结果，进行目标类别的融合判别.对STK 产生的10类仿真空间目标进行测试，试验结果表明：对远距空间目标，由于目标像素少，仅用单帧图像的识别率低，合理利用目标序列图像包含的信息，可有效提高目标识别率.关键词：目标识别；多尺度特征；支持向量机；姿态判别；序列图像中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：0367－6234（2009）11－0115－05Automatic space target recognition based on sequential imagesLI Yuan-xiang ，XU Peng ，JING Zhong-liang ，Wei Xian（School of Aeronautics ＆Astronautics ，Shanghai Jiaotong University ，Shanghai 200240，China ，yuanxli@ ）Abstract ：According to the space target imaging characteristics in long /short range ，an automatic target recog-nition method with multiple scales is proposed based on sequential images.By integrating varying scale ，var-ying attitude and image features ，multi-scale classifiers were constructed with support vector machines ，and at-titude identification was conducted through RBF neural networks.Then the estimation on the confidence of recognition results ，the weight of varying attitude between two adjacent images ，and the weight of target scale was discussed respectively.And the final recognition result was obtained by fusion judgment ，according to the current recognition result and the previous recognition result.Tests on 10classes of video data simulated by STK show that the proposed method is effective.For space targets in long range ，owing to small pixels ，the recognition accuracy is low with only current image ，while the high recognition accuracy can be achieved using sequential images.Key words ：automatic target recognition ；multi-scale features ；support vector machines ；attitude identifica-tion ；sequential images收稿日期：2009－06－30.基金项目：国家自然科学基金资助项目（60775022）.作者简介：李元祥（1968—），男，博士，副教授；敬忠良（1960—），男，教授，长江学者.空间目标识别研究对国家的空间安全具有重要意义［1］.空间目标成像，除了与目标形状尺寸、表面材料成分和表面粗糙度有关外，具有如下特点：1）目标按轨道运行，姿态会发生有规律性的变化；2）目标所处环境的光照变化，即太阳光照区/地球阴影区；3）太空背景/地球背景（大气边界层，云层，空间碎片）复杂；4）相机视场角的变化；5）目标由远及近或由近及远所产生的尺度变化；6）卫星具有明显的结构特征.在相对运动过程中，主客体的快速接近与远离，使得空间目标在本体卫星上携带的传感器获得的序列图像具有多视点特征，从而表现出尺度、平移及旋转等显著变化.另外，还可能存在遮挡、突变、光照变化、地球背景等复杂环境，这些都给空间目标的识别问题带来很大难度.文献［2－3］对真实三维目标识别进行了研究，但仅利用了目标有限视点的信息来进行识别，对于其他任意视点下获取的图像识别能力有限，而且只考虑静态条件下的目标识别，没有将目标运动条件下的序贯约束用于识别.文献［4］利用DS证据理论对3类飞机仿真序列图像进行融合识别；文献［5］设计了一种多尺度三维目标识别方法，利用序列图像信息对3类飞机进行识别；文献［6］研究了用支持向量机（SVM）识别静态的有形空间小目标问题.本文针对远距/近距空间目标成像的特点，综合利用空间目标的尺度变化、姿态变化及图像特征，提出一种基于序列图像的多尺度自动目标识别方法.10类空间目标的仿真试验结果表明了该方法的有效性.1利用序列图像的目标识别方案1.1基本思路空间目标在运动状态和由近及远的实际成像条件下，目标的姿态和尺度发生变化，对识别性能的影响很大.在某个时刻的某一帧中，成像目标的特征不可能完全展现，而是随着时间序列过程逐步表现出来.运动产生的序列图像无疑提供了丰富的信息，可较全面展现目标的各种图像特征、姿态以及尺度变化.因此，在单帧图像目标识别率不高的情况下，可以利用序列图像的信息来提高目标识别的正确率和实时性；从而可降低对单帧图像目标识别器的要求.本文充分考虑在轨空间目标运动过程中所导致的目标成像变化，即尺度变化、姿态变化、光照变化、背景变化，从系统的角度设计目标识别器.首先对尺度变化较大的目标，建立多尺度特征模型，构建多尺度目标分类器.其次对同一尺度下的目标姿态进行判别，将目标姿态分成若干类别，以判断相邻帧目标的变化差异.目标的尺度和姿态变化，在图像上表现为目标形状的变化；光照和背景的变化，在图像上表现为目标颜色（或色调）和纹理特征变化.在利用当前帧的目标尺度变化、姿态变化及图像特征进行目标识别的基础上，还利用上一帧的目标识别结果进行融合判别，得到最终的目标识别结果.1.2原理框图基于序列图像的目标识别器原理结构框图如图1所示.图1序列图像识别器原理框图序列图像识别器由单帧识别、尺度估计、姿态估计及融合识别等4部分构成.单帧识别部分包括特征提取、单帧单尺度分类器及可信度估计模块.本文中，特征提取模块首先根据原始图像以及不同特征的要求进行预处理，再提取相应的基于内容的图像特征.为了分析和比较不同特征的识别效果，使用了4种不同特征进行识别，分别是：灰度直方图特征［7］、小波纹理特征［8］、基于椭圆描述的形状特征［9］以及基于分块信息熵的特征［10］.单帧目标分类器采用支持向量机［11］，并估计出识别结果可信度［12］.尺度估计部分包括尺度判定及尺度相关权值估计模块.姿态估计部分包括姿态判别器及相邻帧关系权值估计模块.姿态判别器采用径向基（RBF）神经网络，网络输入为目标特征，输出是姿态的若干类别.融合识别部分主要是利用当前帧的识别结果与上一帧的识别结果进行融合判别，给出最终的目标类别.1.3基于序列图像的目标识别算法序列图像识别时，设目标总类别数为K，序列图像总帧数为J，第j帧图像单帧识别器的输出信息为Sk（j），k=1，2，…，K，则序列图像识别器输出Mk（j）可由前一帧图像识别结果Mk（j－1）及当前帧识别权重w（j）递推得到，表示如下：·611·哈尔滨工业大学学报第41卷M k （j ）=M k （j －1）+w （j ）S k （j ）=M k （j －2）+w （j －1）S k （j －1）+w （j ）S k （j ），M k （0）=0，k =1，2，…，K ，j =1，2，…，J.而序列图像识别器的识别结果为若k *=arg max k ∈［1，K ］M k （j ），则认为当前帧中的目标属于第k *类.该序列图像识别算法中，权值w （j ）=w l （j ）*S （j ）*w t （j ）至关重要，约束了当前帧图像对识别结果的影响.2分类器设计2.1多尺度单帧图像识别器在对在轨空间目标进行识别时，图像尺度差别较大，且出于成像条件限制，目标在小尺度和大尺度图像中细节表现差异很大，不能简单的看做仿射变换，因此，单尺度的识别系统很难得到较高的识别效率.一种有效的提升识别率方法就是将图像分为多个尺度分别进行识别.利用SVM 构造多尺度单帧图像识别器，如图2所示.ＳＶＭ０ＳＶＭＬ－１ＳＶＭ１……可信度计算特征提取判定尺度▲▲▲▲▲输入图像可信度输出识别结果输出图2单帧图像识别器首先输入全部的训练集图像，按面积大小分为L 个尺度，每个尺度对应于一个SVM ，对每个尺度的SVM 分别训练，并记录训练集识别率.对目标图像进行测试时，根据测试集图像尺度的划分判定目标图像的尺度，并送入相应的SVM 进行识别，得到单帧识别器的输出结果，并按照一定规则计算识别结果的可信度.2.2目标姿态判别器姿态判别器基于RBF 网络构建，如图3所示.图3姿态判别器结构训练过程中，训练样本集中同类同尺度下的所有样本提取特征后，经模糊C －均值聚类，分为N 个姿态，N 大小由训练集样本数目决定.对K 类L 个尺度的样本，总共有K *L *N 个姿态类别号.将得到的聚类中心作为隐含层节点RBF 函数中心，再计算宽度系数以及各节点连接权值.姿态判别时，网络输入为目标图像特征向量，输出为姿态类别号.3权值系数估计如何计算权值w （j ）是序列图像识别算法的关键所在.权值系数分为3部分：单帧识别结果可信度S （j ）、相邻帧权重w t （j ）和目标尺度权重w l （j ）.3.1单帧识别结果可信度SVM 分类器采用“一对一”多分类法，在K 类训练样本中构造所有可能的两类SVM 分类器，每个分类器仅在K 类中的相关两类训练样本上独立训练，共需构造K （K －1）/2个独立的SVM 分类器.所以“一对一”多分类法存在一个决策问题，其基本原理是将每个分类器的输出转化为属于每个类别的程度或者后验概率.一个简单的决策准则就是平均各分类器的后验概率估计，然后根据平均的后验概率，确定待分类模式的最终类别.对于一个K 类问题，通常需要集成K （K －1）/2个两类问题的SVM ，其后验概率需要根据它的未标定输出值回归得到两两配对的后验概率，再通过某种优化组合的方法得到样本在多类情况下的后验概率.训练后，SVM 的输出为g （x ）.由于g （x ）输出值并不是后验概率，Platt 提出利用sigmoid 函数把g （x ）的输出值影射为相应的两两后验概率［12］，即p （k |x ）=11+e A ·g （x ）+B.式中：A 、B 为待定系数，可以从训练样本集估计得出.一般地，SVM 输出后验概率可看作是识别结果的可信度S （j ）.3.2相邻帧权值姿态判别器可估计各类目标的可能姿态.对于序列图像来说，相邻帧之间目标姿态不会发生大的迁移.若识别器判断发生大的迁移，则表明相邻帧信息不可靠，可考虑赋予小的权重.故转移矩阵的相应元素可用于产生权系数，即ωt （j ）=T （m j －1，m j ），m j －1和m j 分别代表第j －1帧及第j 帧图像姿态，T （m j －1，m j ）为姿态转移矩阵中坐标为（m j －1，m j ）的元素值.于是，问题转化为姿态转移矩阵T 的构造问题［5］.由于训练集图像是由目标连续观测得到，因此可认为时间较近的目标姿态发生迁移的可能性较大.因此，对聚类后的属于某一姿态的目标，按·711·第11期李元祥，等：空间目标序列图像识别技术时间顺序进行排序，依次标注姿态序号.序号越接近的目标姿态之间的迁移概率越大.可用下式表示：T（mj－1，mj）=α?|m j－1－m j|Z」.其中：参数0<α<1，Z为自然数，根据具体训练集数目确定，?」为取整符号.这样设定姿态转移矩阵的意义在于：1）mj－1和mj差距越大，T（mj－1，mj ）值越小，反之亦然；2）当|mj－1－mj|<Z时，T（mj－1，mj）=1，Z>1的情况是由于在序列图像识别时连续两次输入的图像有可能并不是相邻两帧，因此允许相邻姿态间转移.3.3目标尺度权重在目标识别中，通常目标像素越多的图像所包含的信息越丰富，越有利于识别.因此，在各尺度训练集样本数目相同的情况下，像素越多的目标识别效果应越好.直观地体现为目标像素越多，识别结果可信度相对越高，目标尺度权重越大.根据这一准则，可以构造图像尺度相关权值ωl（j）.设当前帧图像尺寸为D（j），则该图像尺度相关权值为ωl（j）=e－βD（j），其中参数β为一个与训练集图像相关的常数，选取规则为：应使样本中最大图像的权值接近1，而使最小图像的权值接近一个规定的最小值，这一最小值的选取可参考训练集样本识别率得到.4仿真试验结果与分析4.1仿真目标数据STK是美国AGI公司出品的卫星仿真工具包，可对卫星的轨道、姿态进行计算，并根据真实的星历信息计算各天体的位置和实际的光照；还提供了很多天体表面纹理信息和航天器模型，因而可以对空间视景进行模拟.根据图像识别的需求，从STK模型库中选取了10类有代表性的航天器模型，分别是：航天飞机、大型空间结构、普通卫星、大型卫星、弹道导弹、飞船、特殊结构卫星、空间碎片.视频流中，目标与观测点的相对距离由远及近再变远，在图像中表现为目标由小到大再变小的过程.每段视频以10帧/s的采样率截取557到750幅图像作为原始数据.数据中包含各种姿态及不同尺度的目标.从采样得到的每类图像中，随机选取50%作为训练样本，其余作为测试样本.将目标从背景中分割出来后，目标尺度范围为12ˑ12 198ˑ125；将目标按面积划分为4个尺度（L1，L2，L3，L4）进行实验.各类不同尺度样本分布情况，见表1、2.表1样本集各尺度目标数目目标尺度图片像素样本总数L1L2L3L4144 600600 15001500 4000>40001805238917621373表2样本集各类各尺度目标数目尺度类别12345678910 L121223419725714123917414895108L2258132237260234210237227343251L3148108178124206189167199248195L413210313810917111217217664196 4.2实验结果实验中利用1.2节介绍的4种图像特征分别进行单帧图像目标识别和序列图像目标识别，分类器为SVM.4.2.1单帧目标识别由表3、4可看出：1）使用多尺度分类器比统一尺度分类器获得较高的识别率，由69.65%提高至85.57%（用小波纹理特征）.2）在不同尺度下，同一特征的目标随着尺度增大，识别率总体上呈增加趋势.3）采用不同图像特征的目标识别率有较大差异：小波纹理特征效果最好，椭圆特征识别率最低.表3单帧统一尺度训练和测试样本识别率图像特征识别率训练集测试集Ellipse0.95150.5882Entropy0.98300.6376Histogram0.72350.6466Wavelet0.73550.6965表4单帧多尺度测试样本识别率图像特征识别率L1L2L3L4平均识别率EllipseEntropyHistogramWavelet0.56520.72770.77610.86500.57500.77480.80710.83860.62920.88770.87460.82920.75330.98460.90620.90890.61850.82920.84130.8557 4.2.2多帧目标识别结果序列图像识别时，用测试集图像进行实验，输入识别帧数分别取3，5，8，10，20，30帧.考虑到相邻图像间的相关性，即有可能出现连续多帧错误的情况.进行序列图像识别实验时，分别作连续、相隔2帧、相隔4帧、相隔9帧的4组序列图像识别实验.序列图像识别结果如图4所示.·811·哈尔滨工业大学学报第41卷间隔９帧间隔４帧间隔２帧连续图像５１０１５２０２５３０００．２０．４０．６０．８１．０输入识别帧数识别率（a ）椭圆特征识别结果间隔９帧间隔４帧间隔２帧连续图像５１０１５２０２５３０输入识别帧数００．２０．４０．６０．８１．０识别率（b ）信息熵特征识别结果间隔９帧间隔４帧间隔２帧连续图像５１０１５２０２５３０输入识别帧数００．２０．４０．６０．８１．０识别率（c ）灰度直方图识别结果间隔９帧间隔４帧间隔２帧连续图像５１０１５２０２５３０输入识别帧数００．２０．４０．６０．８１．０识别率（d ）小波纹理识别结果图4十类目标多帧图像识别结果由图4可知：1）与单帧目标识别相比，利用序列图像的目标识别能够显著提高识别率，且单帧图像识别率越低的特征，识别率提升越明显.单帧识别率越高的特征，对应的序列图像识别效果越好.2）选用合适的图像特征，利用连续5帧图像时，目标识别率可达到95%以上；利用连续10帧图像时，识别率接近100%，几乎可以准确判定目标类别.5结论1）对远距空间目标，由于目标像素少，仅用单帧图像的识别率低，利用目标序列图像包含的信息，可有效提高目标识别率.2）即使初始帧的目标识别率较低，利用连续几帧图像的目标融合识别可达到较高的识别率.参考文献：［1］黄培康.试论空间目标信息获取［J ］.航天电子对抗，2005，21（2）.17－20.［2］SEHGAL A ，DESAI U.3D object recognition usingBayesian geometric hashing and pose clustering ［J ］.Pattern Recognition ，2003，36（3）：765－780.［3］ZHANG J ，ZHANG X ，KRIM H.Object representationand recognition in shape spaces ［J ］，Pattern Recogni-tion ，2003，36（5）：1143－1154.［4］黄金，梁彦，程咏梅，等.基于序列图像的自动目标识别算法［J ］.航空学报，2006，27（1）：89－95.［5］张天序，翁文杰，冯军.三维运动目标的多尺度智能递推识别新方法［J ］.自动化学报，2006，32（5）：641－658.［6］朱风云，秦世引.一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法［J ］.宇航学报，2008，29（1）：314－320.［7］LI Y X ，LI Y B.Satellite cloud image retrieval based ondeformable circle model［C ］.Proceedings of the SPIE ，2007，Vol.6790.［8］MING H ，TONG C ，SIU K.A fast and effective modelfor wavelet subband histograms and its application in texture image retrieval ［J ］.IEEE Trans on Image Pro-cessing ，2006，15（10）：3078－3088.［9］李向阳，潘云鹤.基于椭圆的形状描述与检索方法［J ］.中国科学E 辑，2002，32（5）.674－684.［10］ZACHARY J ，IYENGAR S ，BARHEN J.Content basedimage retrieval and information theory ：a general approach ［J ］.Journal of the American Society for Information Sci-ence and Technology ，2001，52（10）：840－852.［11］CHANG C C ，LIN C J.LIBSVM ：a Library for SupportVector Machine ［EB /OL ］.［2009－03－01］.http ：//.tw / cjlin /libsvm.［12］PLATT J.Probabilistic Outputs for Support Vector Ma-chines and Comparisons to Regularized Likelihood Meth-ods ［EB /OL ］.［2009－03－01］.http ：// / jplatt.（编辑杨波）·911·第11期李元祥，等：空间目标序列图像识别技术。
空间碎片跟踪图像序列的目标识别方法
空间碎片跟踪图像序列的目标识别方法
张晨;平一鼎
【期刊名称】《天文学报》
【年(卷),期】2015(056)005
【摘要】自动化观测已成为目前空间碎片光学观测的发展趋势,相应的完全无人工干预的目标自动识别成为迫切需要研究的课题.开环跟踪依据历史根数引导望远镜进行碎片的跟踪观测,是一种实现简单并且很稳健的观测方法.针对开环跟踪获取的观测图像,开展了目标在像素空间内的点列特征分析,提出使用像点簇识别算法来进行目标的自动识别,并对3种不同的簇识别算法实现进行了比较.
【总页数】10页(P506-515)
【作者】张晨;平一鼎
【作者单位】中国科学院紫金山天文台南京210008;中国科学院大学北京100049;中国科学院紫金山天文台南京210008;中国科学院空间目标与碎片观测重点实验室南京210008
【正文语种】中文
【中图分类】P123
【相关文献】
1.基于CNN的相衬显微图像序列的癌细胞多目标跟踪 [J], 胡海根;周莉莉;周乾伟;陈胜勇;张俊康
2.面向自动目标跟踪红外图像序列复杂度度量 [J], 王晓田; 马万超; 张凯; 李少毅;
闫杰
3.热红外图像序列中基于KCF和Mean-Shift定位的目标跟踪方法 [J], 易欣; 郭武士; 赵丽
4.热红外图像序列中基于KCF和Mean-Shift定位的目标跟踪方法 [J], 易欣; 郭武士; 赵丽
5.基于声呐图像序列SIFT特征的多目标跟踪方法研究 [J], 张丽红;周天;徐超;韩婷婷
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简述图像识别的主要方法
简述图像识别的主要方法图像识别是指计算机系统能够从图像中识别出物体的算法。
近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别在包括感知应用、安全监测、军事推理以及医疗影像诊断等各个领域得到了广泛的应用，成为一个正在迅速发展的热门研究方向。
按照任务和算法特点，图像识别的主要方法可分为目标识别和图像分类两大类。
一、目标识别目标识别是指在计算机视觉中，通过检测图像或视频中的目标并确定其位置的方法。
主要方法有基于传统机器学习的目标检测和基于深度学习的目标检测。
基于传统机器学习的目标检测方法主要包括基于级联分类器的方法和基于支持向量机的方法。
两者都需要训练空间金字塔多步检测模型，计算特征金字塔与训练金字塔，从而实现目标检测。
而基于深度学习的目标检测，其主要方法包括Faster R-CNN，YOLO等技术，它们共同使用深度学习网络，其主要包括卷积神经网络，使用卷积神经网络可以获得更加精细的特征，从而进一步提高目标检测的性能。
二、图像分类图像分类是指将图像分类到正确的类别中。
主要方法有基于传统机器学习方法的图像分类以及基于深度学习方法的图像分类。
基于传统机器学习的图像分类方法，其主流方法有基于SVM（支持向量机）的图像分类，K最近邻法，朴素贝叶斯，C4.5决策树等方法。
其中，K最近邻法利用训练数据集中最近的K个数据点来进行分类，SVM则基于寻找最优超平面作为决策边界，将数据分类，朴素贝叶斯和C4.5则是通过计算概率和条件概率进行分类。
而基于深度学习的图像分类方法，则是模仿人类视觉系统，使用卷积神经网络，其中卷积操作可以有效提取图像的特征，进而提升分类准确性。
此外，还有一些深度学习的分类算法，如AlexNet，VGGNet，GoogLeNet，ResNet等等，它们共同提高了深度学习分类的性能。
总结图像识别是一个正在迅速发展的热门研究方向，它的主要方法可分为目标识别和图像分类两大类。
目标识别的主要方法包括基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法，比如金字塔检测模型，Faster R-CNN，YOLO等。
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很高的初值要求， 要么需要通过大量 的迭代计算来剔除虚警 ； 而且在单帧图像的识别上， 只 利用 了前 后 几帧 的信 息 ， 使得 识 别 可 靠 性 不 高， 易 受干 扰 ．本 文 分 析 了开 环 跟 踪观 测 数 据序 列 的特 征 ， 提 出 以长 弧 段 点列 特征 为基 础 的像 点簇 识 别 算法 ， 进 行 目标 的 自动 识 别， 以适 应 大规 模 的空 间碎 片采 样 工作 ．
５ ０ ７
来： 而 后 者 的 目标识 别 则可 以在 后期 的数据 处 理过 程 中进行 ． 为 了适应 当前 大 规模 的空
间碎 片 观测研 究 ， 这 一过程 也需要 尽 可 能的 自动化 ， 而这 也 正是本 文 工作 的 目的． 已有 的空 间碎 片 观测 图像 自动 识 别方 法 ， 无 论 实 时处 理还 是 后 期处 理 ， 主 要方 法 都 是 以跟 踪 为前提 ， 使 用轨 道信 息 【 ３ － ４ ］ 、 角 点特 征 ［ ５ ］ 、 边缘 特 征 ［ ０ ］ 等方 法进 行 图像 配准 ， 分 析 图像 前 后 帧 之 间 的关 系 与 差异 ， 进 而判 断 目标 位 置 并拟 合 航 迹 ． 这 样 的做 法 ， 要 么 有
天
文
学
报
Ｖｌ ０ １ ． ５ ６ ＮＯ ． ５ Ｓ ｅ ｐ ｔ ． ，２ ０ １ ５
ＡＣＴＡ ＡＳ ＴＲ０Ｎ０Ｍ Ｉ ＣＡ Ｓ Ｉ ＮＩ ＣＡ
空 间碎 片跟 踪 图像 序 列 的 目 标 识 别 方 法术
张 晨 ， ２ 十 平 一鼎 ， ３ ｛
（ １中国科学院紫金 山天文台 南京 ２ １ ０ ０ ０ ８ ）
在一 些 重要 的观测 任 务或 是 观测 新 发现 目标 的 时候 ， 为 了尽 可 能地 延长 观 测弧 段 ， 这 种
方式 也 有着 不 可替 代 的作用 ． 但是， 闭环 跟 踪程 序 实现 复杂 ， 实 时性要 求 高 ， 需要 大量 的
人工干 预 ， 在 已有 的 自动化 无人 值 守观测 流程 实现 中， 往 往遇 到跟 踪过 程不 稳 健 的 问题 ． 开环跟 踪 是在 整个 跟踪 期 间只 利用 预报 数据 引导 望远 镜运 动 的跟踪 模 式．目前 已编
中图分类号： Ｐ１ ２ ３ ； 文献标识码 ： Ａ
１ 引言
空 间碎 片光 学观 测与 一般 天文 观 测 的最大 不 同在于 ， 观 测对 象相 对 于背 景恒 星在 快
速移 动 ． ห้องสมุดไป่ตู้ 了提 高碎 片 的测量 精度 与测 量 深度 ， 需 要望 远镜 用 目标跟 踪 的模 式进 行观测 ．
依赖全 自 动 的目标识别程序． 本文工作采用了这台设备的观测 图像作为算法研究样本． ＱＣＴ 每 个 通道 是 一个３ ０ ０ ｍｍ口 径、 ３ ５ ０ ｍｍ焦 距 的 折 射 式 望 远 镜 ， 使 用Ａｎ ｄ ｏ ｒ
目碎片预报精度 已足够支持开环跟踪［ ． 相对于 闭环跟踪模式， 开环跟踪 的实现 中望
远 镜运 动控 制 与 图像数 据 处理 分开 ， 抗干 扰 能力 强 ， 容 易 实现稳 健 的跟踪 ， 提供 质量 更 稳
定 的 目标数 据 ． 该模 式在 对 已知 目标 的细 致研 究 中， 可 以很 好 地发 挥作 用 ．
2015空间碎片跟踪图像序列的目标识别方法术张晨2十平一鼎31中国科学院紫金山天文台南京2100082中国科学院大学北京1000493中国科学院空间目标与碎片观测重点实验室南京210008摘要自动化观测已成为目前空间碎片光学观测的发展趋势相应的完全无人工干预的目标自动识别成为迫切需要研究的课题
第５ ６ 卷 第５ 期 ２ ０ １ ５ 年９ 月
从 实现 方法 的角度 来 说 ， 碎 片 跟踪 可 分 为 闭环跟 踪 和 开环 跟踪 两种 方 式 ．闭环 跟 踪
是在 跟踪 期 问实 时地 利用 当前 观测 资 料调 整望 远镜运 动 的跟踪 方 式． 在 早期 的碎 片观 测
中 由于 当 时的预 报精 度相 对 较低 ， 观 测需 要人 工干 预 ， 闭环方 式发 挥着 重 要作 用 ． 此外，
闭环跟 踪和 开环 跟踪 的核心 差异 在 于， 闭环跟 踪观 测 过程 中 目标识 别 的工 作或 是 已 由观测 员完成 ， 或 是 由观 测程 序 实 时完 成—— 观 测过 程跟 踪 不稳健 的 问题 也 正是 由此 而
２ ０ １ ５ — ０ ４ — ２ ２ 收到原稿 ， ２ ０ １ ５ ． ０ ４ ． ２ ７ 收到修改稿
（ ２中国科学院大学 北京 １ ０ ０ ０ ４ ９ ） （ ３中国科学院空间 目标与碎片观测重点实验 室 南京 ２ １ ０ ０ ０ ８ ）
摘要
自 动 化观测已 成为目 前空间 碎片光学观测的 发展趋势， 相应的完全无人工干预的
目标 自动识别成 为迫切需 要研究 的课题 ． 开环 跟踪依据 历史根数 引导望远镜 进行碎片 的 跟踪观测 ， 是一种实现简单并且很稳健 的观测方法．针对 开环跟踪获取 的观 测图像， 开展 了 目标在像 素空间 内的点列特征分 析， 提 出使用像 点簇 识别算法来进行 目标的 自动识别， 并对３ 种不同的簇识 别算法 实现进行 了比较 ． 关键词 天体测量 ， 技术：图像 处理 ， 望远镜， 方法： 观测 ， 数据分析
２ 碎 片开环跟踪 图像 的特 点
２ ． １ 样 本 数据 来 源
四通道望远镜 （ Ｑ ｕ ａ ｄ — Ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ Ｔ ｅ ｌ ｅ ｓ ｃ ｏ ｐ ｅ ， 简称Ｑ Ｃ Ｔ ） ， 是１ 台含有４ 支相 同指 向镜筒
的望远 镜 ， 可 以同时 对相 同天 区进 行４ 次独 立采 样 ．由于采 样 的 同 时性 ， 该 望 远镜 的重要 特色 之 一 是 空 间碎 片 多色测 光 ， 针对 已知 目标 开 展物 理特 性 研 究 ． 为 了大 量 目标 的研 究 需求， 在 该望 远 镜上 实现 了 自动 开环 跟 踪 观测 流程 ， 因此 后 期 的数 据 处理 工 作效 率极 其
国家 自 然科 学基 金项 目（ １ １ ３ ７ ３ ０ ７ １ ） 资助
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５期
张 晨等 ： 空 间 碎 片 跟 踪 图像 序 列 的 目标 识 别 方 法