本发明涉及异物识别，更具体地，涉及一种场景内异物的识别方法、识别系统、识别装置和电子设备。
1、场景内异物的识别方法可以用于识别操场、车辆运行轨道和机场跑道等场景中的外来物，以提高场景中人员、车辆运行或飞机运行的安全性。例如，场景内异物的识别方法可以包括机场跑道异物(foreign object debris，fod)检测，以对机场的外来物进行检测。机场的外来物可以理解为：在跑道、滑行道、停机坪地面上可能会损伤航空器、设备或者威胁机场工作人员和乘客生命安全的外来物体。
2、现有的场景内异物识别系统主要采用雷达探测技术与视频图像识别技术。但是，无法实现雷达和光学同时扫描探测，光学和雷达信息只能单独进行识别给出疑似目标，容易造成误报和漏报。并且，在识别装置对待测场景扫描的过程中，由于运动会出现图像模糊的现象，难以获得较为清晰的光学图像。
1、为了解决上述问题的至少一个方面，本发明实施例提供一种场景内异物的识别方法、识别系统、识别装置和电子设备。
2、在一个方面，提供一种场景内异物的识别方法，识别方法包括：获九游体育股份有限公司取待测场景的第一图像，其中，所述第一图像表征为通过雷达探测设备获取的鸟瞰图；获取所述待测场景的第二图像，包括：基于第一划分策略，将所述待测场景划分为以光电探测设备为顶点等角度均匀分布的多个第一区域；基于第二划分策略，将每个所述第一区域划分为沿所述光电探测设备的拍摄方向排列的多个第二区域；基于每个所述第二区域距离所述光电探测设备的距离，分别设置拍摄所述第二区域需要的拍摄参数；基于所述拍摄参数利用所述光电探测设备对每个所述第二区域拍摄，获取多张第二区域图；以及通过仿射变换将多张第二区域图映射到图像模板中，经拼接后得到所述第二图像，其中，所述图像模板是基于所述第一区域和所述第二区域确定的，所述第二图像为鸟瞰图；将所述第一图像和所述第二图像融合得到融合图像；以及将所述融合图像输入训练好的神经网络识别模型识别所述待测场景内的异物。
3、根据一些示例性的实施例，所述第一划分策略为以光电探测设备为顶点，以所述光电探测设备中变焦相机的最小视场角为夹角，将所述待测场景在水平方向上划分为多个第一区域的策略。
4、根据一些示例性的实施例，所述第二划分策略为基于每个所述第一区域远离所述光电探测设备的第一端至所述光电探测设备的距离，将所述第一区域划分为沿所述光电探测设备至所述第一端方向排列的多个所述第二区域的策略。
5、根据一些示例性的实施例，所述通过仿射变换将多张第二区域图映射到图像模板中包括：截取所述第二区域图中远离所述光电探测设备一端的图像；将截取后的所述第二区域图通过仿射变换映射到图像模板中。
6、根据一些示例性的实施例，基于所述夹角和所述拍摄参数确定对所述第二区域图截取的截取面积，截取后的所述第二区域图为矩形。
7、根据一些示例性的实施例，方法还包括：在截取所述第二区域图中远离所述光电探测设备一端的图像前对多张所述第二区域图进行解码进行解码操作。
8、根据一些示例性的实施例，属于同一个所述第一区域的所述多个第二区域拍摄所需的拍摄参数不同，其中，靠近所述雷达探测设备的第二区域拍摄所需的视场角大于远离所述雷达探测设备的第二区域拍摄所需的视场角。
9、根据一些示例性的实施例，方法还包括生成所述图像模板，包括九游体育股份有限公司：基于所述待测场景的原始数据，生成与所述原始数据对应的原始鸟瞰图；基于所述第一区域和所述第二区域划分所述原始鸟瞰图，以得到所述图像模板。
10、根据一些示例性的实施例，所述融合图像的数据包括表征所述第二图像的三通道光学数据和表征所述第一图像的反射率数据。
11、根据一些示例性的实施例，所述获取待测场景的第一图像包括：控制所述雷达探测设备向所述待测场景发射毫米波波束；获取被所述待测场景反射回的毫米波波束；基于反射回的毫米波波束计算所述毫米波波束的反射率数据；以及基于所述反射率数据生成所述第一图像。
13、根据一些示例性的实施例，所述光电探测设备包括多组光学镜片组，通过改变所述光学镜片组之间的距离调节所述对焦参数。
14、在另一方面，提供一种场景内异物的识别系统，包括：旋转驱动设备；雷达探测设备，设置在所述旋转驱动设备上，所述雷达探测设备被配置为生成第一图像，其中，所述第一图像表征为待测场景的鸟瞰图；光电探测设备，设置在所述旋转驱动设备上，所述光电探测设备在所述旋转驱动设备的带动下转动，所述光电探测设备被配置为获取多张第二区域图；以及处理器，分别与所述雷达探测设备和所述光电探测设备电连接，被配置为基于所述第一图像和多张所述第二区域图，执行如上述的识别方法识别待测场景内的异物。
15、根据一些示例性的实施例，所述旋转驱动设备带动所述雷达探测设备和所述光电探测设备每转动预设角度后停止转动，在所述光电探测设备获取多张所述第二区域图后，所述旋转驱动设备带动所述雷达探测设备和所述光电探测设备继续转动。
16、根据一些示例性的实施例，所述预设角度为所述光电探测设备中变焦相机的最小视场角。
17、根据一些示例性的实施例，所述雷达探测设备包括：毫米波发射电路，被配置为向所述待测场景发射毫米波波束；毫米波接收电路，被配置为接收被所述待测场景反射的所述毫米波波束；以及毫米波计算单元，被配置为基于所述发射的毫米波波束和所述接收的毫米波波束生成所述第一图像。
18、根据一些示例性的实施例，所述雷达探测设备和所述光电探测设备在所述旋转驱动设备带动下转动的角度范围为0°至180°；其中，在所述雷达探测设备跟随所述旋转驱动设备转动的同时，所述毫米波发射电路向所述待测场景发射扇形的毫米波波束，以实现距离向扫描和角度扫描。
19、根据一些示例性的实施例，所述识别系统还包括：补光模块，设置在所述旋转驱动设备上，所述补光模块在所述旋转驱动设备的带动下转动，所述补光模块被配置为向所述待测场景发射光束，以提高所述待测场景的亮度。
20、在另一方面，提供一种场景内异物的识别装置，所述识别装置包括：第一获取模块，用于获取待测场景的第一图像，其中，所述第一图像表征为通过雷达探测设备获取的鸟瞰图；第二获取模块，用于获取所述待测场景的第二图像，包括：第一划分单元，用于基于第一划分策略，将所述待测场景划分为以光电探测设备为顶点等角度均匀分布的多个第一区域；第二划分单元，用于基于第二划分策略，将每个所述第一区域划分为多个沿所述光电探测设备的拍摄方向排列的第二区域；第一设置单元，用于基于每个所述第二区域距离所述光电探测设备的距离，分别设置拍摄所述第二区域需要的拍摄参数；第一获取单元，用于基于所述拍摄参数利用所述光电探测设备对每个所述第二区域拍摄，获取多张第二区域图；以及第一映射单元，用于通过仿射变换将多张第二区域图映射到图像模板中，经拼接后得到所述第二图像，其中，所述图像模板是基于所述第一区域和所述第二区域确定的，所述第二图像为鸟瞰图；第一得到模块，用于将所述第一图像和所述第二图像融合得到融合图像；以及第一识别模块，用于将所述融合图像输入训练好的神经网络识别模型识别所述待测场景内的异物。
21、在又一方面，提供一种电子设备，电子设备包括：一个或多个处理器；以及存储器，被配置为存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的方法。
22、根据本发明实施例，通过将待测场景划分为多个第二区域，并基于每个第二区域与光电探测设备间的距离，确定对每个第二区域的拍摄的拍摄参数，由于属于同一第一区域的多个第二区域距离光电探测设备的距离不同，因而，对第二区域拍摄的拍摄参数不同，从而拍摄得到的每张第二区域图可以是较为清晰的光学图像。在将第二区域图映射到图像模板后，可以得到较为清晰的鸟瞰图形式的第二区域图，在将鸟瞰图形式的第二区域图拼接后，可以得到较为清晰的鸟瞰图形式的第二图像。利用较为清晰的第二图像进行异物识别，可以提高异物识别精度。在将第一图像和第二图像融合，利用融合后的融合图像识别待测场景内的异物，即将雷达图像和光学图像融合后再识别异物，可以避免由于单独利用雷达图像或光学图像均无法识别异物，而遗漏异物的情况，进而可以提高识别准确度。
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