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摘要：本发明公开了基于改进前景提取的在轨轻量级空间非合作目标识别方法，具体涉及目标识别技术领域，通过基于改进的MBRT算法，设计边界框距离判断条件，利用距离阈值代替IOU阈值，合并存在重叠区域的和相近、邻接的检测框，提取检测出场景中所有可疑目标并确定其定位和轮廓；经基于改进的MBRT算法检测出场景中所有可疑目标后，由空间非合作目标识别网络采用SqueezeNet模型区分辨别出卫星和空间碎片目标；基于小样本训练策略和空间数据集对SqueezeNet模型训练。

主权项：1.基于改进前景提取的在轨轻量级空间非合作目标识别方法，其特征在于：通过基于改进的MBRT算法，设计边界框距离判断条件，利用距离阈值代替IOU阈值，合并存在重叠区域的或相近的或邻接的检测框，提取检测出场景中所有可疑目标并确定其定位和轮廓；经基于改进的MBRT算法检测出场景中所有可疑目标后，由空间非合作目标识别网络采用SqueezeNet模型区分辨别出卫星和空间碎片目标；基于小样本训练策略和空间数据集对SqueezeNet模型训练；改进的MBRT算法步骤如下：S1、基于MBR算法对空间图像进行前景提取，对场景中全部前景目标生成最小外接矩形检测框，此时由于卫星各部件结构的不连续性，在太阳翼部位将出现多个冗余的检测框；S2、设计距离判定方法，计算所有检测框间的边界距离；S3、当相邻检测框边界距离小于设定的距离阈值，则合并检测框；S4、反复进行步骤S22和步骤S23，直至空间场景图像中所有检测距离均大于设定的距离阈值，生成最终前景提取结果；不同相对位置关系下的两个检测框的边界距离表示方式如下：1当第二检测框的某区域位于第一检测框的上方、下方、左方、右方区域，则边界距离为两个检测框的垂直距离D为：上方D＝y1-y2b，下方D＝y2-y1b，左方D＝x1-x2b，右方D＝x2-x1b；其中，第一检测框的左上角和右下角坐标分别为x1,y1，x1b,y1b；第二检测框的左上角和右下角坐标分别为x2,y2，x2b,y2b；2当第二检测框的全部区域位于第一检测框的左上方、左下方、右上方、右下方，边界距离为两个检测框的角点距离；3当第二检测框部分区域或全部区域与第一检测框重叠，则边界距离D＝0；改进MBRT算法解算不同位置关系下的矩形框距离并进行合并，合并公式如下： 其中，合并后矩形的位置信息为x,y,xb,yb，为矩形左上角和右下角坐标；x1,y1,x1b,y1b和x2,y2,x2b,y2b分别为相邻第一检测框和第二检测框的位置信息，D为检测框间边界距离，thresthold为距离阈值。

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百度查询： 南京航空航天大学 基于改进前景提取的在轨轻量级空间非合作目标识别方法