基于CBAM-CNN的光学相控阵主瓣质心识别方法及系统

本发明公开了一种基于CBAM‑CNN的光学相控阵主瓣质心识别方法及系统，其识别方法包括以下步骤：S1调节光学天线单元，S2调节图像采集单元硬件曝光参数，S3将灰度值图像转化为二值化图像，S4将二值化图像输入基于CBAM模块卷积神经网络，S5法判断主瓣区域光斑的质心位置，输出主瓣区域质心坐标，S6判断光学相控阵远场光斑是否超出图像采集单元硬件采集视场。本发明的卷积神经网络结合了通道注意力机制和空间注意力机制，针对光学相控阵主瓣区域、光学相控阵旁瓣区域及杂散光区域进行准确的图像区域识别，将多光斑识别问题转化为光学相控阵主瓣区域内单光斑识别问题，能够在有多旁瓣干扰的情况下准确识别光学相控阵主瓣质心。