本技术涉及目标智能识别域,具体是融合多源信息的打击目标智能识别方法和系统,该方法通过构建城市区域的实时三维模型获取遮挡区域的分布信息,通过数据融合方法得到打击目标的特征信息,通过空间对比分析预测打击目标进入的遮挡区域;通过动态滤波算法预测所述打击目标在所述遮挡区域的预测移动轨迹;通过所述预测移动轨迹和打击目标的特征信息得到打击目标在遮挡区域的实时位置;获取打击目标离开遮挡区域时的检测数据并通过特征匹配算法得到识别结果,当所述识别结果为无法确认打击目标时,则目标识别系统触发矫正机制。以解决打击目标进入隐蔽区域后,难以进行持续追踪并精确锁定目标,导致打击精度下降或丢失目标的问题。
背景技术
在城市战场或行动中,打击系统经常会面临打击目标迅速穿过街道、进入建筑物间隙或在复杂交通中伪装的情况。特别是当一些打击目标是车辆时,车辆由于其灵活性,可以随时进入一些遮蔽区域,如隧道、桥下或高楼之间的狭窄街道等来躲避追踪和打击。
传统的目标识别系统在面对打击目标进入隐蔽区域后,难以进行持续追踪并精确锁定目标,因此也就不能准确定位打击目标位置和移动路径,容易造成短暂丢失目标或目标识别错误,导致打击精度下降或丢失目标。因此,亟需一种融合多源信息的打击目标智能识别方法,即使打击目标在城市环境中进入复杂的遮蔽区域,打击系统依然可以准确地追踪并重新识别目标,减少丢失目标的风险,同时提高打击的精度和实时性。
实现思路