傳統(tǒng)的航天器目標(biāo)自動識別方法識別精準(zhǔn)度差,為了解決這一問題,基于改進(jìn)區(qū)域分割遙感圖像研究了一種新的航天器目標(biāo)自動識別方法,通過人工排查的方式來追蹤航天器所提供的位置信息,并建立三角形立體體系,提取出航天器所追蹤的目標(biāo)和航天器之間的位置關(guān)系,實(shí)現(xiàn)航天器目標(biāo)檢測,分別針對復(fù)雜場景和運(yùn)動場景對目標(biāo)進(jìn)行識別,引用擊穿識別方法,基于遺傳算法以及變換算法,實(shí)現(xiàn)了在復(fù)雜的自然遙感圖像中能夠識別多種目標(biāo),但是由于殘缺和不完整的目標(biāo)識別性差,因此又在方法中引入了自動學(xué)習(xí)智能識別算法,解決了在遙感圖像中殘缺不完整的目標(biāo)識別效果差的問題;設(shè)定對比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,相較于傳統(tǒng)方法,基于改進(jìn)區(qū)域分割遙感圖像的航天器目標(biāo)自動識別方法識別準(zhǔn)確率提高了15.23%。

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【部分圖文】：

圖1三角形立體體系航天模擬位置圖

2003年，日本提出了基于航天器對接環(huán)部件的目標(biāo)相對位置測量方法，該方法主要依靠航天器中的一個搭載火箭連接口的銜接設(shè)備，通過設(shè)備的位置以及設(shè)計藍(lán)圖的精準(zhǔn)尺寸，這種方法首先設(shè)定航天器的目標(biāo)檢測結(jié)構(gòu)以及尺寸、質(zhì)量等，對銜接環(huán)進(jìn)行特征提取和匹配，應(yīng)用多視覺拍攝系統(tǒng)將航天器拍攝的遙感圖像....

圖2航天器攝影成像檢測坐標(biāo)關(guān)系圖

首先建立區(qū)域分割遙感地區(qū)坐標(biāo)系，此坐標(biāo)系是整個檢測過程中最為基礎(chǔ)的坐標(biāo)系，其余坐標(biāo)系均是建立在此坐標(biāo)系之上，同時在檢測中也起到坐標(biāo)參考的作用，可以用來體現(xiàn)三維場景中的目標(biāo)位置特征。還需要建立攝像機(jī)所在位置坐標(biāo)系，取此坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點(diǎn)作為攝像機(jī)成像的聚焦點(diǎn)，攝像機(jī)所在光軸位置即為成....

圖3攝像機(jī)成像原理圖

假設(shè)攝像機(jī)固定在航天器上，兩者之間沒有相對運(yùn)動，在攝影成像檢測的過程中，攝像機(jī)的成像原理主要為焦點(diǎn)透視成像，使航天器上的特征點(diǎn)與目標(biāo)空間坐標(biāo)之間呈映射關(guān)系，圖3為攝像機(jī)成像原理圖。1.2三腳架特征檢測

圖4操縱坐標(biāo)原點(diǎn)0在三角形內(nèi)滑行的范圍

航天器對接環(huán)的檢測便是利用橢圓的基本原理，在對接環(huán)中心尋找目標(biāo)的檢測突破口，首先在橢圓邊緣上的切線進(jìn)行分類，并將切線的參數(shù)值進(jìn)行預(yù)處理和傳輸?shù)竭b感圖像中，借助橢圓邊緣的切點(diǎn)和極端點(diǎn)兩點(diǎn)來尋找橢圓的中心，通過中心位置建立遙感坐標(biāo)，將建立的遙感坐標(biāo)提取到原始圖像中，對原始圖像進(jìn)行去噪....

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