本发明涉及低小慢目标识别定位，更具体地说，它涉及一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统及方法。
背景技术：
1、低小慢目标通常指飞行高度≤1000米、速度≤200km/h、雷达散射截面积(rcs)<2m2的目标。这些目标通过单一的雷达检测或者视觉传感检测通常难以检测出来，所以目前更多对低小慢目标的检测方式是雷视融合的方式。雷视融合虽然可以检测出低小慢目标，但是往往难以保证对低小慢目标的快速识别，同时会因为低小慢目标的飞行状态和环境因素导致无法精确对其进行定位。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统及方法。
2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
3、一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，包括雷视检测模块、目标识别模块、目标定位模块；
4、所述雷视检测模块模块用于控制设备通过雷视技术对目标进行检测，获取目标的雷视检测记录；
5、所述目标识别模块用于实时获取目标的低小慢识别值，基于低小慢识别值与其阈值比较结果，判定目标是否为低小慢目标；
6、所述目标定位模块在目标标记为低小慢目标后，对定位辅助范围内的其余设备分析，判定出对低小慢目标进行辅助定位的设备，通过多设备对低小慢目标进行定位。
7、进一步的，通过雷视技术对目标进行检测，获取目标的雷视检测记录，具体为：控制设备朝向监测位置拍摄视频，实时生成监测视频，对监测视频进行抽帧处理，得到监测图像；
8、当监测图像中出现目标时，将该设备标记为识别设备，对该目标进行编号处理，在生成监测图像的同时生成雷视检测记录。
9、进一步的，雷视检测记录包括目标编号、低小慢分析值、检测时间。
10、进一步的，雷视检测记录的低小慢分析值通过下述方式获取得到：获取目标的图像特征与雷达特征，对图像特征与雷达特征进行打包处理，得到目标特征集，将目标特征集作为低小慢分析模型的输入数据，输出得到低小慢分析值。
11、进一步的，目标的图像特征与雷达特征通过下述方式获取得到：对监测图像中目标进行特征提取，得到图像特征，同步获取目标的雷达特征。
12、进一步的，低小慢分析模型通过下述方式获取得到：采集多个目标特征集，对不同目标特征集赋予不同低小慢分析值，将目标特征集划分成训练集以及验证集，对训练集以及验证集进行神经网络迭代训练，得到低小慢分析模型，低小慢分析值的数值越大，表示目标越符合低小慢的目标特征。
13、进一步的，目标的低小慢识别值通过下述方式获取得到：获取该编号目标在系统当前时间之前的所有雷视检测记录，将所有雷视检测记录按照检测时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个低小慢分析值进行差值计算并取绝对值，得到低小慢分析变化值，设置低小慢分析变化阈值，当低小慢分析变化值大于等于低小慢分析变化阈值时，将分析变化次数增加一次，将该编号目标在系统当前时间之前的所有分析变化次数进行求和处理，得到分析变化总次数，并标记为mst，将所有雷视检测记录的低小慢分析值进行求和处理并取均值，得到低小慢分析均值，并标记为csk，设置低小慢分析阈值，当雷视检测记录的低小慢分析值大于等于低小慢分析阈值时，将该雷视检测记录标记为低小慢检测记录，将所有低小慢检测记录按照检测时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个低小慢检测记录的检测时间进行时间差值计算，得到低小慢检测间隔，将所有低小慢检测间隔进行求和处理并取均值，得到平均低小慢检测间隔并标记为wzb，利用公式得到该目标的低小慢识别值dxm，其中，a1为分析变化总次数系数，a2为低小慢分析均值系数，a3为平均低小慢检测间隔系数。
14、进一步的，基于低小慢识别值与其阈值比较结果，判定目标是否为低小慢目标，具体为：设置低小慢识别阈值，当目标的低小慢识别值大于等于低小慢识别阈值，将该目标标记为低小慢目标。
15、进一步的，目标标记为低小慢目标后，以识别设备的位置为圆心，以预设半径画圆，得到定位辅助范围，将位置在定位辅助范围内的其余设备标记为潜在辅助设备，识别设备每t时长对低小慢目标进行定位，识别设备对低小慢目标定位的同时，潜在辅助设备对低小慢目标进行定位，每次定位生成定位记录，定位记录包括设备i d、定位坐标、定位时间；
16、将识别设备与每个潜在辅助设备进行对比，得到识别设备与潜在辅助设备的测量参考值，设置测量参考阈值，当测量参考值大于等于测量参考阈值时，该潜在辅助设备不再对低小慢目标进行定位，当测量参考值小于测量参考阈值时，将该潜在辅助设备标记为定位辅助设备，定位辅助设备与识别设备同时对低小慢目标进行定位，将定位辅助设备的定位坐标对识别设备的定位坐标作为辅助参考；
17、识别设备与潜在辅助设备的测量参考值通过下述方式获取得到：获取识别设备的定位变稳值与潜在辅助设备的定位变稳值，将识别设备的定位变稳值与潜在辅助设备的定位变稳值进行差值计算并取绝对值，得到识别设备与潜在辅助设备的测量参考值；
18、定位变稳值通过下述方式获取得到：获取该设备在系统当前时间之前n时长内的所有定位记录，将所有定位记录按照定位时间先后顺序进行排序，将排序后相邻且在前的定位记录的定位坐标标记为(x、y、z)，将排序后相邻且在后的定位记录的定位坐标标记为(x/、y/、z/)，利用公式得到定位坐标差fgs，设置定位坐标阈差，当定位坐标差大于等于定位坐标阈差时，将定位变动次数增加一次，当定位坐标差小于定位坐标阈差时，将该定位坐标差标记为稳定坐标差，将所有稳定坐标差进行求和处理并取均值，得到平均稳定坐标差，并标记为ks将定位变动次数进行求和处理，得到定位变动总次数，并标记为tu，利用公式得到该设备的定位变稳值gm，其中，b1为平均稳定坐标差系数，b2为定位变动总次数系数。
19、进一步的，一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位方法，包括如下步骤：
20、步骤一：设备通过雷视技术对目标进行检测，获取目标的雷视检测记录；
21、步骤二：实时获取目标的低小慢识别值，基于低小慢识别值与其阈值比较结果，判定目标是否为低小慢目标；
22、步骤三：在目标标记为低小慢目标后，对定位辅助范围内的其余设备分析，判定出对低小慢目标进行辅助定位的设备，通过多设备对低小慢目标进行定位。
23、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
24、1、本发明的定位方法可以在提高低小慢目标识别效率的基础上，避免出现低小慢目标识别错误的情况；
25、2、设置雷视检测模块与目标识别模块，通过神经网络模型对目标的特征进行深度分析，对分析后的目标进行持续性的判定，设置目标定位模块，可以在识别出低小慢目标后，对定位辅助范围内的所有设备进行定位分析，快速判定以及选择出合适的设备对低小慢目标进行辅助定位，可以提高低小慢目标的定位准确性。
1.一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，包括雷视检测模块、目标识别模块、目标定位模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，通过雷视技术对目标进行检测，获取目标的雷视检测记录，具体为：控制设备朝向监测位置拍摄视频，实时生成监测视频，对监测视频进行抽帧处理，得到监测图像；
3.根据权利要求2所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，雷视检测记录包括目标编号、低小慢分析值、检测时间。
4.根据权利要求3所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，雷视检测记录的低小慢分析值通过下述方式获取得到：获取目标的图像特征与雷达特征，对图像特征与雷达特征进行打包处理，得到目标特征集，将目标特征集作为低小慢分析模型的输入数据，输出得到低小慢分析值。
5.根据权利要求4所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，目标的图像特征与雷达特征通过下述方式获取得到：对监测图像中目标进行特征提取，得到图像特征，同步获取目标的雷达特征。
6.根据权利要求4所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，低小慢分析模型通过下述方式获取得到：采集多个目标特征集，对不同目标特征集赋予不同低小慢分析值，将目标特征集划分成训练集以及验证集，对训练集以及验证集进行神经网络迭代训练，得到低小慢分析模型，低小慢分析值的数值越大，表示目标越符合低小慢的目标特征。
7.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，目标的低小慢识别值通过下述方式获取得到：获取该编号目标在系统当前时间之前的所有雷视检测记录，将所有雷视检测记录按照检测时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个低小慢分析值进行差值计算并取绝对值，得到低小慢分析变化值，设置低小慢分析变化阈值，当低小慢分析变化值大于等于低小慢分析变化阈值时，将分析变化次数增加一次，将该编号目标在系统当前时间之前的所有分析变化次数进行求和处理，得到分析变化总次数，并标记为mst，将所有雷视检测记录的低小慢分析值进行求和处理并取均值，得到低小慢分析均值，并标记为csk，设置低小慢分析阈值，当雷视检测记录的低小慢分析值大于等于低小慢分析阈值时，将该雷视检测记录标记为低小慢检测记录，将所有低小慢检测记录按照检测时间先后顺序进行排序，将排序后相邻两个低小慢检测记录的检测时间进行时间差值计算，得到低小慢检测间隔，将所有低小慢检测间隔进行求和处理并取均值，得到平均低小慢检测间隔并标记为wzb，利用公式得到该目标的低小慢识别值dxm，其中，a1为分析变化总次数系数，a2为低小慢分析均值系数，a3为平均低小慢检测间隔系数。
8.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，基于低小慢识别值与其阈值比较结果，判定目标是否为低小慢目标，具体为：设置低小慢识别阈值，当目标的低小慢识别值大于等于低小慢识别阈值，将该目标标记为低小慢目标。
9.根据权利要求1所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，目标标记为低小慢目标后，以识别设备的位置为圆心，以预设半径画圆，得到定位辅助范围，将位置在定位辅助范围内的其余设备标记为潜在辅助设备，识别设备每t时长对低小慢目标进行定位，识别设备对低小慢目标定位的同时，潜在辅助设备对低小慢目标进行定位，每次定位生成定位记录，定位记录包括设备id、定位坐标、定位时间；
10.一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位方法，应用于权利要求1所述的一种基于雷视融合的低小慢目标识别定位系统，其特征在于，包括如下步骤：
