本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫，具體為一種面向空中加油場景的樣本數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、公開號為cn109085845b的發(fā)明專利申請中公開了一種自主空中加油對接仿生視覺導航控制系統(tǒng)及方法，其目的是提供一種軟式自主空中加油對接過程中的導航控制系統(tǒng)及方法，旨在提高自主空中加油對接階段近距相對導航的可靠性、抗干擾性以及精確性，并且設計與之相匹配的帶有控制切換的相對位置精確控制方法，從而提高近距導航與控制的精度，促進軟式自主空中加油的順利實現(xiàn)，提高無人機的自主能力水平。

2、然而，針對空中加油任務場景中的加油對接需求，需要收集不同氣象環(huán)境下的視頻、圖像等數(shù)據(jù)，構(gòu)建空中加油樣本數(shù)據(jù)庫，從而為空中加油相關(guān)算法訓練或研究提供數(shù)據(jù)支持；

3、為此，我們提出了一種面向空中加油場景的樣本數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺點，本發(fā)明提供了一種面向空中加油場景的樣本數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，能夠有效地解決現(xiàn)有技術(shù)的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)；

3、本發(fā)明公開了一種面向空中加油場景的樣本數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，包括：

4、獲取氣象參數(shù)，計算氣象參數(shù)對空中加油安全的動態(tài)耦合影響系數(shù)，參照動態(tài)耦合影響系數(shù)確定氣象環(huán)境類別，當動態(tài)耦合影響系數(shù)≥8時設置為極端氣象環(huán)境類別，當動態(tài)耦合影響系數(shù)≤3時設置為常規(guī)氣象環(huán)境類別，當3＜動態(tài)耦合影響系數(shù)＜8時設置為特殊氣象環(huán)境類別，基于各類別采集相應的空中加油過程的視頻與圖像數(shù)據(jù)；篩選采集的視頻、圖像數(shù)據(jù)，剔除畫面模糊、關(guān)鍵目標缺失及拍攝誤差超標的數(shù)據(jù)；按固定時間間隔提取篩選后視頻的圖像幀，將圖像幀與原始圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預設標準格式；為格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)添加氣象環(huán)境參數(shù)、空中加油關(guān)鍵部件位置及加油階段標注信息；為格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)添加空中加油關(guān)鍵部件位置標注信息時，同步構(gòu)建空中加油關(guān)鍵部件特征提取與定位模型，該模型包括部件特征增強模塊、多尺度特征匹配模塊及位置坐標優(yōu)化模塊；其中，部件特征增強模塊對格式轉(zhuǎn)換后的圖像幀和原始圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行灰度分層處理，篩選關(guān)鍵特征區(qū)間，通過灰度值線性拉伸和壓縮增強關(guān)鍵部件特征；多尺度特征匹配模塊預設加油機加油探頭與受油機受油口的標準特征模板庫，計算關(guān)鍵部件特征與標準特征模塊庫中的各標準特征模板的相似度，基于相似度選擇關(guān)鍵部件初步定位區(qū)域；位置坐標優(yōu)化模塊以初步定位區(qū)域為基準，采用8鄰域像素遍歷法掃描區(qū)域邊界，確定關(guān)鍵部件的最小外接矩形，計算關(guān)鍵部件的相對位置關(guān)系參數(shù)；構(gòu)建數(shù)據(jù)庫基礎架構(gòu)，按氣象環(huán)境類別及加油階段對帶標注數(shù)據(jù)分類存儲，同步建立關(guān)聯(lián)索引；逐類校驗數(shù)據(jù)庫中各氣象環(huán)境類別下的視頻、圖像數(shù)據(jù)量及標注條目完整性，補全數(shù)據(jù)量不足類別的空中加油視頻與圖像數(shù)據(jù)，修正標注信息中與實際場景不符的氣象參數(shù)、部件位置及階段劃分內(nèi)容。

5、更進一步地，所述動態(tài)耦合影響系數(shù)通過下式計算：

6、；

7、其中，單因子非線性響應函數(shù)：

8、；

9、雙因子耦合函數(shù)：

10、；

11、時域變化率函數(shù)：

12、；

13、相對位置安全裕度修正函數(shù)：

14、；

15、式中：為動態(tài)耦合影響系數(shù)；分別對應風速、降水量、溫度差、能見度四個氣象因子；為第p個氣象因子的基礎權(quán)重系數(shù)；為第p和第q個氣象因子的耦合權(quán)重系數(shù)；為時域變化率權(quán)重系數(shù)；為相對位置安全裕度權(quán)重系數(shù)；為第p個氣象因子的實測值；為第p個氣象因子的安全閾值；為第p個氣象因子的參考標準值；、為第p個氣象因子的非線性響應參數(shù)；、為第p和第q個氣象因子的耦合強度系數(shù)；、、為第p個因子的時域動態(tài)參數(shù)；為雙機相對位置參數(shù)；為最優(yōu)相對位置參數(shù)；為當前安全裕度；為臨界安全裕度；為相對位置容許偏差的標準差；為位置修正權(quán)重系數(shù)。

16、更進一步地，所述采集的視頻、圖像數(shù)據(jù)在篩選及剔除操作包括：

17、計算視頻或圖像的清晰度評價指標，表示視頻幀或圖像的高度、寬度像素數(shù)，表示像素點(i,j)在x方向的梯度值，表示像素點(i,j)在y方向的梯度值，當＜時，判定為畫面模糊并剔除，為預設清晰度閾值；

18、預設空中加油關(guān)鍵目標集合，包括加油機加油探頭、受油機受油口、加油機機身標識、受油機機身標識，采用目標檢測算法對視頻或圖像中的關(guān)鍵目標進行識別，若識別結(jié)果中缺失任意一個關(guān)鍵目標，判定為關(guān)鍵目標缺失并剔除；

19、計算拍攝視角偏差值和拍攝距離偏差值d，當＞且d＞時，判定為拍攝誤差超標并剔除；

20、其中，為預設視角偏差閾值，為預設距離偏差閾值，表示實際拍攝視角與標準拍攝視角的夾角，d表示實際拍攝距離與標準拍攝距離的差值。

21、更進一步地，所述按固定時間間隔提取篩選后視頻的圖像幀的操作包括：

22、將加油過程劃分為準備對接階段、精準對接階段、穩(wěn)定加油階段、分離撤離階段，并對各階段設定對應固定時間間隔：

23、提取圖像幀時，同步記錄每幀圖像對應的時間戳，且時間戳精確至毫秒級，且與空中加油場景的實時時鐘系統(tǒng)保持時間同步。

24、更進一步地，將圖像幀與原始圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預設標準格式時，預設標準格式參數(shù)包括圖像分辨率、色彩空間、圖像壓縮格式；

25、轉(zhuǎn)換過程中，采用插值算法對非標準分辨率的圖像幀和原始圖像數(shù)據(jù)進行分辨率調(diào)整，采用適配空中加油場景的色彩空間轉(zhuǎn)換矩陣對非rgb色彩空間的圖像數(shù)據(jù)進行色彩空間轉(zhuǎn)換：

26、；

27、式中：r、g、b分別為rgb色彩空間的紅、綠、藍分量值，y、u、v分別為yuv色彩空間的亮度、藍色差、紅色差分量值；

28、其中，轉(zhuǎn)換完成后，對圖像數(shù)據(jù)進行完整性校驗，若校驗發(fā)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)存在損壞或缺失，重新執(zhí)行轉(zhuǎn)換操作。

29、更進一步地，為格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)添加氣象環(huán)境參數(shù)標注信息時，通過安裝在加油機和受油機上的空地協(xié)同傳感器網(wǎng)絡感知獲取實時氣象環(huán)境參數(shù)，所述空地協(xié)同傳感器網(wǎng)絡包括風速傳感器、降水量傳感器、溫度傳感器、能見度傳感器；

30、同步對采集到的實時氣象環(huán)境參數(shù)進行數(shù)據(jù)預處理，包括去除異常值和自適應平滑處理，所述去除異常值的操作為：

31、當任一采集數(shù)據(jù)滿足時，判定為異常值并剔除，其中為該參數(shù)采集數(shù)據(jù)的均值，為該參數(shù)采集數(shù)據(jù)的標準差；

32、所述自適應平滑處理的操作為：

33、；

34、式中：為第t時刻平滑后的氣象參數(shù)值；為自適應窗口大??；為時間衰減權(quán)重；為第k時刻采集的氣象參數(shù)原始值；a、b為調(diào)節(jié)系數(shù)；

35、將預處理后的氣象環(huán)境參數(shù)與格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進行時間關(guān)聯(lián)匹配，使每個圖像幀和原始圖像數(shù)據(jù)都對應一組唯一的氣象環(huán)境參數(shù)標注信息。

36、更進一步地，為格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)添加空中加油關(guān)鍵部件位置標注信息時，同步構(gòu)建空中加油關(guān)鍵部件特征提取與定位模型，該模型包括部件特征增強模塊、多尺度特征匹配模塊及位置坐標優(yōu)化模塊：

37、部件特征增強模塊對格式轉(zhuǎn)換后的圖像幀和原始圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行灰度分層處理，篩選出紋理密度大于等于0.6且邊緣梯度占比大于等于0.5的灰度區(qū)間作為關(guān)鍵特征區(qū)間，通過灰度值線性拉伸和壓縮增強關(guān)鍵部件特征；

38、多尺度特征匹配模塊預設加油機加油探頭與受油機受油口的標準特征模板庫，計算特征相似度：

39、<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mi>s</mi><mi>=</mi><mfrac><mstyle displaystyle="true"><msubsup><mo>∑</mo><mrow><mi>m</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></msubsup><mstyle displaystyle="true"><msubsup><mo>∑</mo><mrow><mi>n</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></msubsup><mrow><mo>[</mo><mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>m</mi><mi>,</mi><mi>n</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mi>×</mi><mi>t</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>m</mi><mi>,</mi><mi>n</mi></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mo>]</mo></mrow></mstyle></mstyle><mrow><msqrt><mstyle displaystyle="true"><msubsup><mo>∑</mo><mrow><mi>m</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></msubsup><mstyle displaystyle="true"><msubsup><mo>∑</mo><mrow><mi>n</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></msubsup><mrow><mi>f</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>m</mi><mi>,</mi><mi>n</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mstyle></mstyle></msqrt><mi>×</mi><msqrt><mstyle displaystyle="true"><msubsup><mo>∑</mo><mrow><mi>m</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>m</mi></msubsup><mstyle displaystyle="true"><msubsup><mo>∑</mo><mrow><mi>n</mi><mi>=</mi><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></msubsup><mrow><mi>t</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>m</mi><mi>,</mi><mi>n</mi></mrow><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></mstyle></mstyle></msqrt></mrow></mfrac></mstyle>；

40、式中：分別為特征模板的高度與寬度像素數(shù)；為圖像關(guān)鍵特征區(qū)間內(nèi)(m,n)位置的特征值，即該位置經(jīng)灰度拉伸后的灰度值；為標準特征模板中(m,n)位置的特征值，即模板對應位置的標準灰度值，選取相似度≥0.85的標準模板對應的圖像區(qū)域作為關(guān)鍵部件初步定位區(qū)域；

41、位置坐標優(yōu)化模塊以初步定位區(qū)域為基準，采用8鄰域像素遍歷法掃描區(qū)域邊界，確定關(guān)鍵部件的最小外接矩形，計算關(guān)鍵部件的相對位置關(guān)系參數(shù)，包括加油機加油探頭與受油機受油口的直線距離和角度偏差，計算公式為：

42、；

43、式中：（）為加油機加油探頭矩形邊界框的中心坐標；（）為受油機受油口矩形邊界框的中心坐標；為空中加油關(guān)鍵部件對齊時的標準角度；

44、將關(guān)鍵部件的位置坐標和相對位置關(guān)系參數(shù)作為位置標注信息添加至對應數(shù)據(jù)中。

45、更進一步地，為格式轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)添加加油階段標注信息時，通過以下步驟構(gòu)建加油階段判定模型：

46、選取空中加油過程中的核心特征參數(shù)作為模型輸入變量，所述核心特征參數(shù)包括加油機與受油機的實時相對距離d、實時相對速度v及關(guān)鍵部件對齊精度；

47、對選取的特征參數(shù)進行標準化處理；

48、設定判定邏輯為：

49、當標準化后的相對距離超過0.8且標準化后的相對速度超過0.7時，判定為準備對接階段；

50、當標準化后的相對距離處于[0.1，0.8]范圍、標準化后的相對速度處于[0.2，0.7]范圍，且關(guān)鍵部件對齊精度小于90%時，判定為精準對接階段；

51、當標準化后的相對距離小于0.1、標準化后的相對速度小于0.2且關(guān)鍵部件對齊精度不小于90%時，判定為穩(wěn)定加油階段；

52、當標準化后的相對距離超過0.3、標準化后的相對速度超過0.5且關(guān)鍵部件對齊精度＜50%時，判定為分離撤離階段；

53、應用預設歷史空中加油標注數(shù)據(jù)集對構(gòu)建的判定模型進行驗證，若準確率低于98%，則調(diào)整各階段的判定閾值區(qū)間。

54、更進一步地，所述數(shù)據(jù)庫基礎架構(gòu)包括數(shù)據(jù)存儲層、索引管理層和訪問接口層：

55、數(shù)據(jù)存儲層采用分片存儲方式，按氣象環(huán)境類別劃分為極端氣象存儲分片、常規(guī)氣象存儲分片、特殊氣象存儲分片，每個氣象存儲分片內(nèi)基于加油階段劃分子存儲區(qū)域；

56、索引管理層設置多級關(guān)聯(lián)索引：一級索引以氣象環(huán)境類別為索引關(guān)鍵字，二級索引以加油階段為索引關(guān)鍵字，三級索引以數(shù)據(jù)采集時間戳為索引關(guān)鍵字，索引結(jié)構(gòu)采用b+樹索引結(jié)構(gòu)；

57、訪問接口層設置數(shù)據(jù)訪問接口支持sql查詢和api調(diào)用兩種訪問方式。

58、更進一步地，所述數(shù)據(jù)庫中校驗、補全及修正操作為：

59、數(shù)據(jù)量校驗時預設各氣象環(huán)境類別下視頻、圖像數(shù)據(jù)量的最低閾值，若某氣象環(huán)境類別下數(shù)據(jù)量低于對應最低閾值，啟動數(shù)據(jù)補全流程；

60、標注條目完整性校驗時，計算標注完整性評價指標：

61、，為標注完整性評價指標，為標注信息準確且完整的條目數(shù)量，為數(shù)據(jù)庫中所有標注條目的總數(shù)量，當＜95%?時，判定為標注條目完整性不達標，對不完整標注條目進行人工補全；

62、標注信息修正時，將標注信息中的氣象參數(shù)、部件位置及階段劃分內(nèi)容與空中加油過程的實時記錄數(shù)據(jù)進行比對，若二者偏差超過預設允許范圍，以實時記錄數(shù)據(jù)為基準修正標注信息。

63、采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，與已知的現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

64、本發(fā)明提供一種面向空中加油場景的樣本數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法，該方法在執(zhí)行過程中，通過細分氣象環(huán)境類別并精準計算影響系數(shù)，確保數(shù)據(jù)覆蓋全面且貼合實際空中加油場景，采集數(shù)據(jù)時經(jīng)多維度篩選剔除劣質(zhì)數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，按加油階段設定不同時間間隔提取圖像幀并同步精確時間戳，使數(shù)據(jù)更具時效性與針對性，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式時遵循統(tǒng)一標準并校驗完整性，提升數(shù)據(jù)一致性與可用性，添加標注信息時結(jié)合多傳感器實時感知與預處理，精準關(guān)聯(lián)氣象參數(shù)，通過特征提取與定位及階段判定模型，準確標注部件位置與加油階段，構(gòu)建分層存儲架構(gòu)與多級索引，優(yōu)化數(shù)據(jù)管理與訪問效率，經(jīng)校驗補全修正數(shù)據(jù)，進一步保障數(shù)據(jù)庫完整性與準確性，為空中加油相關(guān)研究、算法訓練提供有效數(shù)據(jù)支持。