一种无感式激光主动探测微型窃视设备系统的制作方法

1.本发明属于探测微型窃视设备技术领域，具体涉及一种无感式激光主动探测微型窃视设备系统。


背景技术：

2.针孔摄像头、微型摄像头等微型光电窃视设备是目前窃取重要信息的主流方式，同时也具备一定的隐蔽特性，各种微小设备的普及也使得信息安全领域受到了严重威胁，在不使用专业设备进行探测的情况下，仅凭人眼很难察觉。
3.激光主动探测技术被广泛应用于安防监控、军事、公共安全、信息安全，政府、军队、国安、外交等部门会议室、机要室、首长办公室等；商业办公楼、驻外领事馆等领域。
4.传统的主动探测设备在考虑到成本以及便携性等方面，采用普通光线主动探测，利用猫眼效应形成的回波信号，再通过人眼去主观意识判别是否存在光电窃视设备，优点是便于携带使用，成本低廉。同时也存在人眼主观误差，以及易于暴露主动探测意图，准确性低、识别率低，不能作为取证方式以及存储窃视证据等缺点。
5.与传统的主动探测设备相比，无感式激光主动探测设备采用人眼不可见的近红外波段激光，在主动探测行为中不会因为主动发射覆盖式光照而暴露主动探测意图，不可见激光完美的隐藏自身行为。且通过光学接收系统采集回波信号进行一系列的背景噪声滤波、目标特征提取、算法识别，达到高精度探测识别，主动标注，告警、存储窃视行为视频证据等功能，形成一套完整的无感式激光主动探测微型窃视设备系统。
6.国外激光主动探测技术研究起步较早且已经进入多领域实用阶段，在军事领域使用激光主动探测技术针对步枪瞄准镜进行探测、以及轻装甲车装配光电探测定位系统。同时也有外国学者通过被测物体反射面的偏振性不同来探测光电目标。这些技术普遍被应用于海外战争，针对具有猫眼效应的光电目标主动探测，从军事武器、反武器到室内电影院侦查偷拍均时较早时期开始应用。
7.国内激光主动探测技术虽然起步较晚，但近些年领域学者及团队开展研究，使得利用猫眼效应进行的激光主动探测技术发展迅猛，光截面圆形特征、回波信号图像纹理特征、压缩感知理论等多种方法的提出与结合，同时也有军事领域的反狙击系统实际应用。
8.2016年，钱峰博士在研究激光主动探测识别技术时采用808nm波段激光存在以下缺点和问题：由于接近人眼可见光谱且探测距离约为5m以内，功率1watt，在主动探测过程中，人眼易吸收此波段近红外光，存在对于人眼损伤的风险。且808nm波段激光接近可见光域，易发生“红暴”现象，主动探测过程中，有微弱红光散出，没有形成隐藏自身探测行为的方式。
9.2020年，包向辉等人利用猫眼效应探测跟踪隐蔽光电设备时采用了盲源分离方法以及神经网络分类算法实现滤波以及识别真实回波信号，最终识别效果在干扰物较少时能达到90％以上，但当干扰物增多形成的虚警率较高。


技术实现要素：

10.针对上述主动探测设备不具备无感探测属性、存在人眼损伤风险，激光主动探测设备抗干扰能力差、识别率低、定位难，传统激光主动探测窃视设备系统的应用环境单一、局限性强的技术问题，本发明提供了一种安全阈值高、抗干扰能力强、识别率高、适用性广的无感式激光主动探测微型窃视设备系统。
11.为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
12.一种无感式激光主动探测微型窃视设备系统，包括发射系统、接收系统和定位识别系统，所述发射系统的光路方向上设置有目标物，所述发射系统照射在目标物的反射光路上设置有接收系统，所述接收系统通过导线电性连接有定位识别系统。
13.所述发射系统包括激光发射器和扩束器，所述扩束器设置在激光发射器的光路方向上，所述扩束器的光路方向上设置有目标物。
14.所述接收系统包括光学透镜、窄带滤波片、焦平面探测器和图像传感器，所述光学透镜设置在目标物的反射光路上，所述光学透镜的光路方向上设置有窄带滤波片，所述窄带滤波片的光路方向上设置有焦平面探测器，所述焦平面探测器连接有图像传感器，所述图像传感器通过导线连接有定位识别系统。
15.所述激光发射器采用1550nm波段的近红外激光；所述窄带滤波片的光谱响应范围为0.9-1.7μm，所述窄带滤波片的光谱范围为1550
±
10nm。
16.所述定位识别系统分别连接有有线pc端、无线pc端和无线显控app端。
17.所述定位识别系统采用多算法融合辅助识别方法，所述多算法融合辅助识别方法包括局部极值分水岭算法模块、动态定位追踪识别模块、回波信号特征多重识别模块、回波信号图像匹配算法识别模块，所述定位识别系统采用云台自动扫描方式。
18.一种无感式激光主动探测微型窃视设备系统的处理方法，包括下列步骤：
19.s1、通过图像传感器采集回波信号图像；
20.s2、对回波信号图像进行中值滤波，采用3
×
3大小的滤波窗口；
21.s3、对中值滤波后的数据分成四部分并行处理，第一部分数据、第二部分数据和第三部分进行灰度处理，将三通道图像处理成单通道灰度图像，经过灰度处理的第一部分数据进入局部极值分水岭算法模块，经过灰度处理的第二部分数据经过二值化处理后进入动态定位追踪识别模块，经过灰度处理的第三部分数据经过二值化处理后进入回波信号特征多重识别模块，第四部分数据进入回波信号图像匹配算法识别模块；
22.s4、经过灰度处理的第一部分数据在局部极值分水岭算法模块中设定阈值的上下限，然后经过逐步二值化后进行步进特征的提取；
23.s5、经过二值化处理后的第二部分数据在动态定位追踪识别模块中使用背景帧差值分割进行运动特征提取；
24.s6、经过二值化处理后的第三部分数据在回波信号特征多重识别模块中将目标图像多次分割提取形态特征；
25.s7、第四部分数据在回波信号图像匹配算法识别模块中通过归一化相关系数匹配算法对回波信号特征进行特征提取，然后对回波信号特征进行匹配可疑度；
26.s8、将多种特征进行整合、筛选，进行回波信号多特征识别；
27.s9、根据特征识别率以及匹配可疑度叠加最终形成识别结果，完成多算法融合辅
助识别。
28.所述s3中第二部分数据和第三部分数据进行二值化的方法为：在灰度图像中像素值为0～255，再进行二值化，使其分为0、255黑白两种颜色。
29.所述s6中将目标图像多次分割提取形态特征的方法为：提取的形态特征为圆度c，所述圆度c由周长和面积决定，所述圆度c的计算公式为：所述s为面积，所述p为周长。
30.所述s7中通过归一化相关系数匹配算法对回波信号特征进行特征提取的方法为：所述回波信号特征r(x,y)的特征提取公式为：
[0031][0032]
所述x,y为匹配图像位置，所述w,h为模板图像的宽、高像素值，所述i(x x
′
,y y
′
)为匹配图像的平均灰度值，所述t(x x
′
,y
′
y)为待匹配图在x x
′
,y y
′
位置上的像素灰度值，所述t(x
′
,y
′
)为待匹配图在x
′
,y
′
位置上的像素灰度值。
[0033]
本发明与现有技术相比，具有的有益效果是：
[0034]
本发明采用一种基于猫眼效应的回波信号进行主动探测的原理，从激光覆盖入射到被测目标形成回波信号，接收系统采集信号以后进行中值滤波与形态学滤波相结合的方式剔除背景噪声和干扰，再通过计算机视觉、图像处理算法进一步识别标注被测目标来解决室内微型窃视设备难以探测的问题。本发明采用1550nm波段的近红外线激光进行主动激发探测，1550nm激光具有稳定性，且近距离衰减微小等特点，且为人眼不可见波段激光，解决了主动探测设备易于暴露，不利于隐藏自身探测行为等问题。当前传统激光主动探测识别技术在室内应用中采用的算法虽然能保持较高识别率，但当环境处于复杂、干扰物增多时表现不够理想。本发明采用多算法融合辅助识别，形成一套鲁棒性高、抗干扰的实时检测设备，支持多种算法并发同时进行，提高识别率。
附图说明
[0035]
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
[0036]
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
[0037]
图1为本发明的结构示意图；
[0038]
图2为本发明接收系统与回波信号识别算法示意图；
[0039]
图3为本发明软硬件系统架构图。
[0040]
其中：1为发射系统，2为接收系统，3为定位识别系统，4为目标物，101为激光发射器，102为扩束器，201为光学透镜，202为窄带滤波片，203为焦平面探测器，204为图像传感器。
具体实施方式
[0041]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例，这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点，而不是对本发明权利要求的限制；基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0042]
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0043]
在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
[0044]
在本实施例中，如图1所示，发射系统1和接收系统2到目标物4距离为100m以内，接收系统2的有效口径为50mm以内。发射系统1和接收系统2处于同一位置。在有效距离内发射系统1的激光发射器101经过扩束器102的放大散射形成足以覆盖目标光学透镜的光斑。而在此距离内激光能量衰弱的影响微小，可以忽略不计。区别于常规的猫眼效应主动探测，激光发射器101采用1550nm波段的近红外激光，形成人眼不可见的隐式探测手段，接收系统2利用高精度、高灵敏的焦平面探测器203，光谱响应范围0.9-1.7μm，1550
±
10nm的窄带滤光片202形成有效探测、接收、采集数据，传输给识别定位系统3。根据采集的数据在嵌入式arm平台中运用多种算法融合辅助识别定位光电窃视设备。
[0045]
如图2所示，激光回波信号经过光学接收系统的探测最终形成光斑图像传输到算法处理识别系统，通过以下步骤分布进行处理；
[0046]
步骤一：对回波图像进行中值滤波，采用3
×
3大小的滤波窗口。
[0047]
步骤二；数据并行处理，四个部分并行，一部分数据经过归一化相关系数匹配算法进行特征提取cv_tm_ccoeff-normed其公式为：
[0048][0049]
其中x,y为匹配图像位置，w,h为模板图像的宽高像素值，i(x x
′
,y y
′
)为匹配图像的平均灰度值，t(x x
′
,y y
′
)为待匹配图在x x
′
,y y
′
位置上的像素灰度值，t(x
′
,y
′
)为待匹配图在x
′
,y
′
位置上的像素灰度值。剩下部分将三通道图像处理成单通道灰度图像，在灰度图像中像素值为0～255，再进行二值化，使得分为0、255黑白两种颜色。
[0050]
步骤三；在局部极值分水岭算法模块中设定阈值的上下限，然后经过逐步二值化
后进行步进特征的提取；在动态定位追踪识别模块中使用背景帧差值分割进行运动特征提取；在回波信号特征多重识别模块中将目标图像多次分割提取形态特征——圆度c、其公式表示成：
[0051]
由周长和面积决定，s为面积，p为周长。
[0052]
步骤四；将多种特征进行整合、筛选进行回波信号多特征识别。
[0053]
步骤五；根据特征识别率以及匹配可疑度叠加最终形成识别结果，完成多算法融合辅助识别。
[0054]
如图3所示，软硬件系统自下而上分为硬件采集层、数据传输层、算法处理层、应用功能层、显控终端层，嵌入式系统平台主控光学相机和云台，再经过tcp/udp多线程数据传输，应用多算法完成识别跟踪主动告警工作，形成一套完整的无感式激光主动探测微型窃视设备系统。
[0055]
采用本实施例方案实现无感式激光主动探测微型窃视设备系统与传统激光探测主动窃视设备相比，本发明实现了无感式主动探测，隐蔽自身探测行为的同时、也大大降低了对于环境中人眼的损伤风险。
[0056]
本实施例采用多算法融合辅助识别技术，在单一算法鲁棒性差，抗干扰能力弱的情况下，增加了整体探测识别的成功率，传统算法在干扰物较少时能达到90％的识别率，在干扰物较多时，虚警率超过20％，与之相比本实施例算法在干扰物较少时识别率为96％，在干扰物较多时，虚警率小于10％。
[0057]
上面仅对本发明的较佳实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化，各种变化均应包含在本发明的保护范围之内。