本发明属于兵器靶场测试，具体涉及一种信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统及方法。
背景技术：
1、近年来，随着高新武器技术的发展，尤其是多管连发射击火炮武器，其能够在很短时间内对终点弹道区域形成大覆盖面毁伤作用，其核心是依赖发射的多弹丸对地面目标形成近炸作用毁伤效果能力。为了考核多管连发火炮武器对地目标毁伤性能，在终点弹道中，需要密切关注弹丸落地瞬间的近炸空间位置分布。为了获得弹丸炸点空间位置，需要借助声、光、电、机、计等多学科领域先进技术，当前具有代表性的弹丸炸点空间位置测试主要集中在声光复合测试技术和多高速摄像传感技术。
2、声光复合测试技术主要是以地面布置的多元声基阵为主，依靠光电传感器同步触发获得多元声基阵传感器的声信号信息，运用多传感器数据融合等信号处理技术解算出多元声基阵传感器实际弹丸爆炸声信息，并结合声阵列几何关系确认出弹丸实际爆炸位置。对于多弹丸爆炸位置的测试与识别，声光复合探测测试系统需要对每一个声基阵信号进行时空匹配处理，才能精准获得多个弹丸爆炸的空间位置，然而由于声传感技术受环境影响比较敏感，使其在不同温度、湿度、风速等环境中，会产生比较明显的声信号时延误差，同时还带来外界干扰，使得声光复合测试技术在识别多弹丸信息时存在比较大的困难。
3、多高速摄像传感技术主要采用多个高速摄像机相互交会的测试原理来确定弹丸爆炸空间位置，该方法可以实现较大区域的弹丸炸点位置测试能力，但是目前，这种技术主要是以地面平台为主，构建多高速摄像机光轴交会的测试机理，由于高速摄像机数量多的时候，对多个弹丸爆炸的识别与匹配将会出现不同程度的虚假目标，使得精准匹配识别较为困难，尤其是在终点弹道测试环境不平整的时候还将会出现部分弹丸炸点时无法捕获，造成漏测现象。
技术实现思路
1、为了解决现有声光复合测试技术和多高速摄像传感技术在弹丸炸点空间位置测试方面存在的问题，本发明采用三无人机搭载高速摄像机空间两两交会测试机理，提供了一种信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统及方法，具体为一种基于三无人机信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统及方法。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、本发明提供一种信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统，包括三组数据采集单元；
4、每组所述数据采集单元均包括无人机及搭载在所述无人机上的火光触发器、图像采集模块、gps模块、俯仰角度编码器及横滚角度编码器；
5、所述gps模块、俯仰角度编码器及横滚角度编码器分别用于获取无人机的空间位置信息、俯仰角参数θ及横滚角参数
6、测试前，三架无人机位于空中不同的位置和高度处，通过三架无人机的空间位置信息获取相邻两架无人机的距离和高差参数，根据距离和高差参数调整三架无人机在x、y和z方向的空间位置，使三架无人机达到预设的空间布站位置；同时根据获取的调整后的无人机的空间位置信息、俯仰角参数θ及横滚角参数以及图像采集模块自身参数信息建立图像采集模块定位模型；
7、测试时，任意一个所述火光触发器检测到弹丸爆炸后的火焰信号时，同步触发三组所述数据采集单元的图像采集模块从不同高度处采集弹丸爆炸过程的多帧图像序列。
8、优选地，所述图像采集模块为高速摄像机。
9、优选地，三组所述数据采集单元的无人机分别为无人机a、无人机b和无人机c，无人机a、无人机b和无人机c搭载的图像采集模块分别为高速摄像机a、高速摄像机b和高速摄像机c，无人机a、无人机b和无人机c搭载的图像采集模块定位模型分别如公式(1)到(3)所示：
10、
11、
12、
13、其中，i为无人机a搭载高速摄像机a成像面上的弹丸炸点数量，i＝1,2,…,n；j为无人机b搭载高速摄像机b成像面上的弹丸炸点数量，j＝1,2,…,n；k为无人机c搭载高速摄像机c成像面上的弹丸炸点数量，k＝1,2,…,n；fa,fb,fc分别为三台高速摄像机的焦距；dxa,dya,dxb,dyb,dxc,dyc分别为三台高速摄像机的尺度因子；θa,θb,θc分别为三台高速摄像机的俯仰角参数；分别为三台高速摄像机的横滚角参数；(xw-xa),(yw-ya),(zw-za)为世界坐标系原点在无人机a搭载的高速摄像机a的相机坐标系中的坐标，(xw-xb),(yw-yb),(zw-zb)为世界坐标系原点在无人机b搭载的高速摄像机b的相机坐标系中的坐标，(xw-xc),(yw-yc),(zw-zc)为世界坐标系原点在无人机c搭载的高速摄像机c的相机坐标系中的坐标；xn,yn,zn为需要解算的第n发弹丸炸点在空间中的坐标，n＝1,2,…,n；
14、uai为无人机a搭载的高速摄像机成像面上第i发弹丸像素坐标的横坐标；vai为无人机a搭载的高速摄像机成像面上第i发弹丸像素坐标的纵坐标；ubj为无人机b搭载的高速摄像机成像面上第j发弹丸的横坐标；vbj为无人机b搭载的高速摄像机成像面上第j发弹丸的纵坐标；uck为无人机c搭载的高速摄像机成像面上第k发弹丸的横坐标；vck为无人机c搭载的高速摄像机成像面上第k发弹丸的纵坐标；ua0为无人机a搭载的高速摄像机成像面上图像中心像素坐标的横坐标；va0为无人机a搭载的高速摄像机成像面上图像中心像素坐标的纵坐标；ub0为无人机b搭载的高速摄像机成像面上图像中心像素坐标的横坐标；vb0为无人机b搭载的高速摄像机成像面上图像中心像素坐标的纵坐标；uc0为无人机c搭载的高速摄像机成像面上图像中心像素坐标的横坐标；vc0为无人机c搭载的高速摄像机成像面上图像中心像素坐标的纵坐标。
15、优选地，每个所述无人机还配套有空中控制中心和图像存储器，所述图像存储器、火光触发器、图像采集模块、gps模块、俯仰角度编码器及横滚角度编码器均与所述空中控制中心通信连接。
16、优选地，还包括上位机及与所述上位机连接的gps接收器、缓存模块和控制模块，所述gps接收器、缓存模块和控制模块构成数据接收平台，所述上位机内设置有图像数据处理模块，所述数据接收平台和上位机构成地面控制系统；
17、所述空中控制中心在采集完成指定帧数的弹丸炸点图像后，向地面控制系统发送采集完成指令，地面控制系统发送接收指令接收三台高速摄像机拍摄的弹丸炸点图像序列，并将其分别存储在地面控制系统的缓存模块中；在收到上位机的接收指令后，将三台高速摄像机拍摄的图像序列按照接收顺序从缓存模块中发送给上位机。
18、本发明的另一目的在于提供一种信息时空约束的多弹丸炸点位置识别方法，包括以下步骤：
19、在连发火炮武器发射的n发弹丸近地爆炸瞬间，三架无人机上的火光触发器检测到爆炸火光时，同步触发三台高速摄像机拍摄n发弹丸爆炸过程的多帧弹丸炸点图像序列；
20、基于深度学习的图像处理技术对多帧弹丸炸点图像序列进行分割识别，获取各台高速摄像机拍摄的弹丸炸点图像序列中每一发弹丸的炸点像素坐标信息；
21、采用三架无人机两两组合构建三个双目视觉交会系统，将对应的公式(1)-(3)两两联立构建三个弹丸炸点空间位置坐标解算模型；
22、将每一发弹丸的炸点像素坐标信息分别代入三个弹丸炸点空间位置坐标解算模型，解算得到弹丸炸点空间位置坐标。
23、优选地，所述基于深度学习的图像处理技术对多帧弹丸炸点图像序列进行分割识别，获取各台高速摄像机拍摄的弹丸炸点图像序列中每一发弹丸的炸点像素坐标信息，具体为：
24、a＝{(x1,y1),(x2,y2),…,(xi,yi)},1≤i≤n，其中i为无人机a搭载的高速摄像机成像面上的炸点图像数量；
25、b＝{(x′1,y′1),(x′2,y′2),…,(x′j,y′j)},1≤j≤n，其中j为无人机b搭载的高速摄像机成像面上的炸点图像数量；
26、c＝{(x″1,y″1),(x″2,y″2),…,(x″k,y″k)},1≤k≤n，其中k为无人机c搭载的高速摄像机成像面上的炸点图像数量。
27、优选地，所述采用三架无人机两两组合构建三个双目视觉交会系统，将对应的公式(1)-(3)两两联立构建三个弹丸炸点空间位置坐标解算模型，具体包括以下步骤：
28、采用无人机a、b构建双目视觉交会系统，将式(1)和式(2)联立得到弹丸炸点空间位置坐标解算模型，如式(4)；采用无人机a、c构建双目视觉交会系统，将式(1)和式(3)联立得到弹丸炸点空间位置坐标解算模型，如式(5)；采用无人机b、c构建双目视觉交会系统，将式(2)和式(3)联立得到弹丸炸点空间位置坐标解算模型，如式(6)：
29、
30、
31、
32、将每一发弹丸的炸点像素坐标信息分别代入三个弹丸炸点空间位置坐标解算模型，解得疑似弹丸炸点矩阵paipbj、paipck、pbjpck，结果如下：
33、其中mij＝(xij,yij,zij)为无人机a搭载的高速摄像机成像面上第i个弹丸炸点像素坐标与无人机b搭载的高速摄像机成像面上第j个弹丸炸点像素坐标组合求得的弹丸炸点空间位置坐标；
34、其中nik＝(xik,yik,zik)为无人机a搭载的高速摄像机成像面上第i个弹丸炸点像素坐标与无人机c搭载的高速摄像机成像面上第k个弹丸炸点像素坐标组合求得的弹丸炸点空间位置坐标；
35、其中rjk＝(xjk,yjk,zjk)为无人机b搭载的高速摄像机成像面上第j个弹丸炸点像素坐标与无人机c搭载的高速摄像机成像面上第k个弹丸炸点像素坐标组合求得的弹丸炸点空间位置坐标。
36、优选地，还包括以矩阵paipbj中第一个元素m11为标准，分别遍历搜索矩阵paipck中的所有元素和m11在x,y,z三个方向的平方差的和d＝δx2+δy2+δz2，设置阈值l，若存在d≤l的元素，认为该元素与m11为同一个真实弹丸炸点空间位置坐标；直至搜索到paipck中最后一个元素nik；以矩阵paipbj中m11后一个元素m12为标准，重复上述搜索步骤直至矩阵paipbj中最后一个元素mij；其中必然会搜索出矩阵paipck中n个与矩阵paipbj中n个满足阈值要求的元素；同理，分别以矩阵paipck中搜索的n个元素作为标准，遍历搜索矩阵中的所有元素，同样找到n个满足阈值要求的元素；三个矩阵对应搜索出的元素表示如下：
37、{paipbj}＝{(m′1,m′2,…,m′n)},{paipck}＝{(n′1,n′2,…,n′n)},{pbjpck}＝{(r′1,r′2,…,r′n)}
38、将匹配完成后的各个双无人机组交会的真实弹丸炸点空间坐标求和取均值，近似看作真实弹丸炸点空间位置坐标，即：
39、
40、其中，m′n为匹配后第n个弹丸空间位置参数在矩阵paipbj中的坐标值；n′n为匹配后第n个弹丸空间位置参数在矩阵paipck中的坐标值；r′n为匹配后第n个弹丸空间位置参数在矩阵pbjpck中的坐标值；x,y,z分别为以无人机a搭载的高速摄像机光心为原点建立的世界坐标系的空间位置。
41、本发明提供的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统及方法具有以下有益效果：
42、本发明通过三个无人机自身搭载的gps模块和高速摄像机连接的角度编码器将三台高速摄像机的位置参数和姿态信息传输给地面控制系统的上位机中，结合三台高速摄像机的信息，遥控三架无人机飞行到预设布站的位置；在测试时，通过三架无人机传输的多弹丸炸点瞬间图像序列，在地面控制系统的上位机中利用图像处理技术识别并提取多弹丸炸点瞬间图像序列的像素坐标信息；结合三无人机的布站位置以及三台高速摄像机的位置参数和姿态信息，能够精准解算出多弹丸炸点空间位置信息。
1.一种信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统，其特征在于，包括三组数据采集单元；
2.根据权利要求1所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统，其特征在于，所述图像采集模块为高速摄像机(1)。
3.根据权利要求2所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统，其特征在于，三组所述数据采集单元的无人机(2)分别为无人机a、无人机b和无人机c，无人机a、无人机b和无人机c搭载的图像采集模块分别为高速摄像机a、高速摄像机b和高速摄像机c，无人机a、无人机b和无人机c搭载的图像采集模块定位模型分别如公式(1)到(3)所示：
4.根据权利要求3所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统，其特征在于，每个所述无人机(2)还配套有空中控制中心(8)和图像存储器(4)，所述图像存储器(4)、火光触发器(5)、图像采集模块、gps模块(3)、俯仰角度编码器(6)及横滚角度编码器(7)均与所述空中控制中心(8)通信连接。
5.根据权利要求4所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统，其特征在于，还包括上位机(13)及与所述上位机(13)连接的gps接收器(9)、缓存模块(10)和控制模块(12)，所述gps接收器(9)、缓存模块(10)和控制模块(12)构成数据接收平台(11)，所述上位机(13)内设置有图像数据处理模块，所述数据接收平台(11)和上位机(13)构成地面控制系统(14)；
6.一种根据权利要求3所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别系统的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的图像处理技术对多帧弹丸炸点图像序列进行分割识别，获取各台高速摄像机拍摄的弹丸炸点图像序列中每一发弹丸的炸点像素坐标信息，具体为：
8.根据权利要求7所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别方法，其特征在于，所述采用三架无人机两两组合构建三个双目视觉交会系统，将对应的公式(1)-(3)两两联立构建三个弹丸炸点空间位置坐标解算模型，具体包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的信息时空约束的多弹丸炸点位置识别方法，其特征在于，还包括以矩阵paipbj中第一个元素m11为标准，分别遍历搜索矩阵paipck中的所有元素和m11在x,y,z三个方向的平方差的和d＝δx2+δy2+δz2，设置阈值l，若存在d≤l的元素，认为该元素与m11为同一个真实弹丸炸点空间位置坐标；直至搜索到paipck中最后一个元素nik；以矩阵paipbj中m11后一个元素m12为标准，重复上述搜索步骤直至矩阵paipbj中最后一个元素mij；其中必然会搜索出矩阵paipck中n个与矩阵paipbj中n个满足阈值要求的元素；同理，分别以矩阵paipck中搜索的n个元素作为标准，遍历搜索矩阵中的所有元素，同样找到n个满足阈值要求的元素；三个矩阵对应搜索出的元素表示如下：
