苏州淘宝网站建设培训,国家级建设网站,廊坊网站建设官网,宜昌需要做网站建设的公司雷达回波图光流法外推
基于OpenCV实现的雷达回波图光流法外推工具#xff0c;支持三种光流算法#xff0c;包含完整的评估体系。
功能特性
支持三种光流算法#xff1a;Farneback、Lucas-Kanade、DIS自动图像预处理和灰度转换多步外推预测命令行和API两种调用方式完整的评估…雷达回波图光流法外推基于OpenCV实现的雷达回波图光流法外推工具支持三种光流算法包含完整的评估体系。功能特性支持三种光流算法Farneback、Lucas-Kanade、DIS自动图像预处理和灰度转换多步外推预测命令行和API两种调用方式完整的评估指标体系TS、POD、FAR、BIAS、RMSE反向映射消除空洞输出图像连续平滑安装依赖pipinstall-r requirements.txt使用方法命令行方式python radar_optical_flow.py前一帧当前帧输出图像[算法][步数]参数说明算法farneback默认、lucas_kanade、dis步数外推时间步数默认1示例python radar_optical_flow.py radar_frame_0.png radar_frame_1.png output.png dis2API调用方式fromradar_optical_flowimportextrapolate_radar_image,RadarOpticalFlowExtrapolation,OpticalFlowMethod# 简单调用resultextrapolate_radar_image(radar_frame_0.png,radar_frame_1.png,output.png,methoddis,steps2)# 高级用法extrapolatorRadarOpticalFlowExtrapolation(methodOpticalFlowMethod.DIS)predictedextrapolator.extrapolate(radar1_img,radar2_img,steps2)# 评估预测结果metricsextrapolator.evaluate(predicted,ground_truth_img,threshold50)print(fTS评分:{metrics[TS]:.3f})print(fPOD探测率:{metrics[POD]:.3f})print(fFAR虚警率:{metrics[FAR]:.3f})测试示例# 基础测试生成简单示例图像python example_usage.py# 真实感雷达数据测试生成radar_frame_0.png到radar_frame_3.pngpython create_realistic_test.py# 评估测试使用radar_frame系列图像进行评估python evaluation_example.py算法对比算法速度精度TS评分适用场景Farneback中等中等0.458一般运动Lucas-Kanade快较低0.419特征点稀疏DIS中等高0.936推荐雷达图像最佳效果注TS评分基于真实雷达数据测试评估指标指标范围说明理想值TS评分0-1综合准确率命中/(命中漏报虚警)越高越好POD0-1探测概率命中/(命中漏报)越高越好FAR0-1虚警率虚警/(命中虚警)越低越好BIAS0预测偏差(命中虚警)/(命中漏报)1完美RMSE≥0均方根误差越低越好限制与注意事项输入要求两张时间连续的雷达图像格式支持PNG、JPG等图像尺寸两张图像必须相同尺寸评估函数会自动处理尺寸差异运动假设假设运动在短时间内是连续的外推步数建议不超过3步误差会随步数增加阈值设置评估阈值默认50可根据雷达回波强度调整输出说明外推图像显示雷达回波在未来时刻的预测位置亮色区域表示强回波暗色区域表示弱回波使用反向映射确保图像连续无黑色线条或空洞边缘使用BORDER_REPLICATE处理保持自然过渡技术实现光流计算计算两帧间的像素运动向量场反向映射使用cv2.remap进行反向映射消除空洞插值处理线性插值确保输出图像连续平滑边界处理BORDER_REPLICATE模式处理边界像素评估体系完整的专业气象评估指标性能优化建议使用DIS算法获得最佳效果TS0.936图像尺寸控制在600×600以内预处理去除噪声可提高精度外推步数建议1-2步TS从0.936→0.899强回波区域阈值建议40-60文件结构├── radar_optical_flow.py # 主程序 ├── example_usage.py # 基础使用示例生成radar_image1.png, radar_image2.png ├── create_realistic_test.py # 真实感测试数据生成生成radar_frame_0.png到radar_frame_3.png ├── evaluation_example.py # 评估示例使用radar_frame系列图像 ├── requirements.txt # 依赖包 └── README.md # 说明文档生成的输出文件基础测试输出radar_image1.png,radar_image2.png- 示例图像extrapolated_*.png- 各种算法的外推结果真实感测试输出radar_frame_0.png到radar_frame_3.png- 4帧雷达序列realistic_pred_1step.png,realistic_pred_2step.png- 外推结果realistic_*_pred.png- 算法对比结果评估测试输出eval_pred_*_radar.png- 使用radar_frame系列的评估结果实际测试结果基于真实雷达数据的测试结果DIS算法表现1步外推TS0.936, POD0.950, FAR0.0152步外推TS0.899, POD0.918, FAR0.022RMSE误差7.0-8.5最低算法优势虚警率控制在2%以下探测率超过90%无系统性偏差BIAS≈1项目地址https://github.com/CreateModel/radar-optical-flow-extrapolation