目的为解决低对比度环境中伤员难以被快速发现的问题,本文提出了一种基于无人机搭载高光谱的伤员识别方案。方法使用M600六旋翼无人机搭载HY-1010高光谱相机采集地面伪装伤员遥感图像,仿真血喷涂迷彩服模拟低对比度环境中伤员,高光谱遥...目的为解决低对比度环境中伤员难以被快速发现的问题,本文提出了一种基于无人机搭载高光谱的伤员识别方案。方法使用M600六旋翼无人机搭载HY-1010高光谱相机采集地面伪装伤员遥感图像,仿真血喷涂迷彩服模拟低对比度环境中伤员,高光谱遥感图像经过预处理后,提取目标波谱和背景波谱,采用混合调谐匹配滤波、最小能量约束(Constrained Energy Minimization,CEM)、自适应一致估计(Adaptive Coherence Estimator,ACE)三种常见的高光谱地物识别方法进行伤员识别。结果三种识别方法均可识别出模拟的6个伤员,从像素级统计分析得出ACE方法误识别率最低53.2%,CEM识别正确率最高50%。结论该实验采用高光谱识别技术可识别出草地环境中迷彩服上的血迹,为低对比度环境下伤员的识别提供新的思路。展开更多
文摘目的为解决低对比度环境中伤员难以被快速发现的问题,本文提出了一种基于无人机搭载高光谱的伤员识别方案。方法使用M600六旋翼无人机搭载HY-1010高光谱相机采集地面伪装伤员遥感图像,仿真血喷涂迷彩服模拟低对比度环境中伤员,高光谱遥感图像经过预处理后,提取目标波谱和背景波谱,采用混合调谐匹配滤波、最小能量约束(Constrained Energy Minimization,CEM)、自适应一致估计(Adaptive Coherence Estimator,ACE)三种常见的高光谱地物识别方法进行伤员识别。结果三种识别方法均可识别出模拟的6个伤员,从像素级统计分析得出ACE方法误识别率最低53.2%,CEM识别正确率最高50%。结论该实验采用高光谱识别技术可识别出草地环境中迷彩服上的血迹,为低对比度环境下伤员的识别提供新的思路。
