基于双层特征选择的空中目标分类算法研究

作者：苏志刚^*; 王雪萌

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(02): 243-251.

• 图像处理
• 在线顺序极限学习机
• 特征提取
• 特征选择
• 实时分类

空中生物和非生物目标的分类是机场鸟击防治工作中的重要一环。基于轨迹信息的目标分类具有轨迹信息获得容易、部分特征区分度高的优势，但是不当的特征选择会导致近距离轨迹样本分类误差大。针对该问题，提出了一种基于双层特征选择的空中目标分类算法。首先对动态目标三维轨迹数据进行充分的特征提取，扩大特征选择范围；其次通过设计的双层特征选择算法选择特征子集，减少算法运算量，提高分类精细度；最后通过在线顺序极限学习机（OSELM）实现空中生物和非生物目标的实时分类。实验结果表明，所提算法兼顾了分类的精度与速度，分类精度达到了99.7%，平均分类时间仅为1.26 ms，满足了实时监测预警的需求。所提算法为机场条件下空中目标的实时分类提供了一种极具潜力的解决方案。

• 单位
  中国民航大学; 自动化学院