摘要
本发明涉及遥感影像船舶运动技术领域,公开了一种基于尾迹匹配的船舶运动参数估计方法,构建包含红外海面模型、船舶尾迹高度场和船舶尾迹温度场的船舶尾迹模型;利用上述模型设定多航速、多航向、多海况参数生成船舶尾迹红外图像,构建船舶尾迹数据库;采用深度学习卷积神经网络及多任务损失函数提取待估计尾迹;基于特征点提取模块、特征向量描述模块和特征点匹配模块构建多阶段图像匹配模型,并利用其对数据库和批量待估计尾迹进行匹配。本方法的红外海面模型混合计算了两种海面,确保真实性的同时降低了海面的重复性;通过仿真尾迹温度场和尾迹高度场,提升了尾迹的真实性,构建的尾迹数据集能够重复利用,实现船舶运动参数的高效估计。
技术关键词
运动参数估计方法
深度学习卷积神经网络
特征点
多任务损失函数
匹配模块
海面船舶
图像匹配
多阶段
高斯模糊图像
正弦波
特征提取模块
仿真数据
图像块
批量
系统为您推荐了相关专利信息
视觉定位方法
投票算法
分支定界方法
全局搜索方法
鲁棒性
SIFT特征点
特征匹配方法
样本
实时图像
矩阵
移动物体
障碍物
启发式搜索算法
线段
预测时间间隔
智能手表
精确定位方法
步态特征参数
智能终端设备
路径段信息