(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111497587.8 (22)申请日 2021.12.09 (71)申请人 上海无线电设备研究所 地址 200233 上海市闵行区中春路15 55号 (72)发明人 王彪　朱凌轩　刘健　杜君　 孟夏莹　霍熠炜　 (74)专利代理 机构 上海元好知识产权代理有限 公司 31323 代理人 朱成之　张静洁 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种基于多角度序列图像的空间目标参数 反演方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于多角度序列图像的 空间目标参数反演方法， 包含： 基于面元法建立 任意形状空间目标红外辐射特性模 型； 根据目标 运动模型和多平台探测模型仿真生成多视角空 间目标辐射图像序列； 基于多视角下的空间目标 时间序列图像与目标姿态、 形状、 尺寸、 运动等参 数的内在关联性， 通过高精度仿真模 型生成大数 据样本， 建立深度学习网络模型进行训练， 建立 空间目标参数的逆向反演模型。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 114219020 A 2022.03.22 CN 114219020 A 1.一种基于多角度 序列图像的空间目标参数反演方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1， 将空间目标的形状和表面特性分布近似用多个小平面单元来表示， 建立节点平衡 方程， 求解目标表 面温度分布， 基于普朗克定律， 采用逆向射线追踪方法计算任意复杂形状 空间目标红外辐射强度； S2， 根据目标运动模型和多平台探测模型建立多视角空间目标红外辐射强度序列模 型； S3， 选择典型空间目标， 遍历目标参数建立训练数据集， 运用深度学习的置信网络提取 目标本体特 征并聚类； S4， 通过多层自编码特征关联网络， 建立目标参数和多角度辐射强度的高阶、 多维度、 非线性映射关系网络， 通过输入辐射强度 序列生成目标参数。 2.如权利要求1所述的基于多角度序列图像的空间目标参数反演方法， 其特征在于， 所 述的步骤S1中将任意 目标离散为小平面单元， 建立节点热平衡方程， 采用后向差分算法求 解表面温度， 采用逆向射线追踪方法求 解任意复杂形状目标红外辐射强度。 3.如权利要求1所述的基于多角度序列图像的空间目标参数反演方法， 其特征在于， 所 述的步骤S2基于目标轨道运动和自旋复合运动模型、 天基多探测平台轨道运动模型， 建立 多视角空间目标红外辐射强度 序列模型。 4.如权利要求1所述的基于多角度序列图像的空间目标参数反演方法， 其特征在于， 所 述的步骤S3中典型空间目标包括圆锥、 圆台、 球或火箭残 骸中的一种或几种。 5.如权利要求1所述的基于多角度序列图像的空间目标参数反演方法， 其特征在于， 所 述的步骤S4中采用目标的高维特征参数标注对应场景的目标红外序列图像， 并基于注意力 模型利用红外序列图像生成二维特征图； 基于可逆深度自编码网络利用高维特征参数与二 维特征图， 构建双向映射关系； 最终， 输入辐 射强度图像序列， 通过训练完成的注意力模型 生成二维特 征图， 再通过训练完成可逆深度自编码网络将二维特 征图生成高维特 征参数。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114219020 A 2一种基于多角度序列图像的空间目标参数反演 方法 技术领域 [0001]本发明涉及目标特性分析与特征提取、 深度学习网络和图像处理技术， 特别涉及 一种基于多角度 序列图像的空间目标参数反演方法。 背景技术 [0002]形状、 姿态以及尺寸等信息能够反映空间目标的结构特征和功能， 是进行目标识 别的重要 特征。 红外探测器具有精度高、 体积小和可昼夜工作等优点， 在天基探测平台上获 得了广泛的应用， 但是由于观测距离大和目标尺 寸小， 目标在图像中表现为点目标， 难以获 取目标的形状和纹理等信息。 但空间目标的多角度辐射 强度序列提供了目标姿态、 形状、 尺 寸、 运动等信息提取的重要途径。 开展基于红外辐射强度序列的姿态、 形状、 运动等参数反 演， 对于提高远距离小目标的识别能力具有重要的意 义。 [0003]目前， 针对空间目标参数反演， 国内外已经进行了很多理论及实践研究， 形成了基 于光度曲线特点的形状反演方法、 基于高斯面密度的形状反演方法以及基于非线性滤波技 术的形状反演方法， 但主要针对光度数据进行反演， 且计算成本较高。 如专利 “基于光度曲 线对空间高轨小尺寸目标特征识别方法， 梁勇奇、 单斌(ZL  201810167188.7， 申请公布日： 2018.08.17) ”通过对高轨目标的动力学特征与光度观测数据特征的分析， 在目标姿态 运动 学模型基础上通过多模型融合算法， 对目标形状、 尺寸、 材料参数等特征进行识别。 该方法 无法对天基多平台接近运动目标 的高维特征参数进行反演和目标识别。 专利 “一种基于光 电观测的空间物体尺度获取方法， 王建峰(ZL201410350320.X， 申请公布日： 2014.10.15) ” 提出利用观测获取高精度 空间物体光度信息， 进行光度校正处理， 计算空间物体光学散射 截面。 该方法未修正目标姿态、 材料等因素影响， 无法获取目标具体形状、 尺寸参数。 专利 “基于激光一 维距离像反演动态锥形目标姿态角和凡何尺 寸， 牟媛， 吴振森， 曹运华， 李艳辉 (ZL 201410188024.4， 申请公布日： 2014.07.30) ”利用雷达阵列激光一维距离像识别动态 锥形目标的姿态角和凡何尺寸方法， 此方法仅适用于有解析公式的锥体等目标参数和姿态 角反演。 专利 “一种天基光学序列图像中的空间目标检测跟踪方法， 欧阳琰等 (ZL201610583483.1， 申请 公布日2017.01.04) ”基于天基获取的连续N帧星图， 采用三角匹 配方法识别出基准恒星， 以恒星为基准， 获取 空间目标运动信息， 结合卡尔曼滤波对空间目 标进行跟踪。 该 方法可以获取空间目标轨道运动信息， 无法获取自旋等 微运动信息 。 发明内容 [0004]本发明的目的是提供一种基于多角度序列图像的空间 目标参数反演方法， 在保证 反演精度的同时， 提高反演效率。 [0005]为了实现以上目的， 本发明是通过以下技 术方案实现的： [0006]一种基于多角度 序列图像的空间目标参数反演方法， 其特点是， 包括如下步骤： [0007]S1， 将空间目标的形状和表面特性分布近似用多个小平面单元来表示， 建立节点 平衡方程， 求解目标表面温度分布， 基于普朗克定律， 采用逆向射线追踪方法计算任意复杂说　明　书 1/3 页 3 CN 114219020 A 3