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申请/专利权人：湖北航天飞行器研究所

摘要：本发明涉及一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，包括如下步骤：无人机连续拍摄目标区域的高分辨率航拍图，同时记录无人机各拍摄时刻的速度；将航拍图组进行预处理；按照拍摄时间顺序，利用RAFT网络结构计算每张图片所有像素点的速度矩阵；截取所有图片共有的矩形区域，并从原速度矩阵中截取所述矩形区域的速度子矩阵；将各矩形区域图片同一位置像素各时刻的速度视作一组时域信号，将时域信号转换到频域中，将高频成分较多的信号对应的像素标记为环境背景，将低频成分构成的信号对应的像素标记为伪装目标；将离散的单个像素点视为干扰点过滤；将过滤后得到的伪装目标像素在图片中突出标记，得到该区域的伪装目标识别结果。

主权项：1.一种基于光流跟踪的野外伪装军事目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据侦察任务要求，无人机连续拍摄目标区域的高分辨率航拍图，同时记录无人机各拍摄时刻的速度；S2、读取拍摄的高分辨率航拍图组，进行预处理；S3、按照拍摄时间顺序，依次输入两张图片，利用RAFT网络结构计算前一帧图片中各像素点的速度，记录每张图片所有像素点的速度矩阵，得到除最后一张图片外，所有图片的速度矩阵；图片速度矩阵的计算方法使用深度学习模型中的RAFT网络结构，得到各像素点的光流位移矩阵；RAFT网络结构包含特征编码器、内容编码器和更新模块；使用深度学习模型中的RAFT网络结构计算出图片的光流后，还需计算图片的速度矩阵，计算过程为：将光流矩阵的水平、竖直上两个分量同时除以采样时间间隔，即可求得速度矩阵，如下 其中u1n，v1n分别是坐标为1，n的像素的水平、竖直速度分量；S4、截取所有图片共有的矩形区域，并从原速度矩阵中截取所述矩形区域的速度子矩阵；S5、将各矩形区域图片同一位置像素各时刻的速度视作一组时域信号，将各组时域信号转换到频域中，分析各信号的频率成分；将高频成分构成的信号对应的像素标记为环境背景，将由低频成分构成的信号对应的像素标记为伪装目标；S6、在标记为伪装目标的像素中，将离散分布的单个像素点视为干扰点进行过滤；将过滤后得到的伪装目标像素在任一帧图片中突出标记，得到该区域的伪装目标识别结果。

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权利要求：

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