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公開番号2025087594
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-10
出願番号2024191911
出願日2024-10-31
発明の名称画像セグメンテーションモデルを訓練および使用して常駐宇宙物体を検出するための、それらに対するシミュレート訓練画像を生成するための、ならびに常駐宇宙物体を検出および追跡するためのコンピュータシステムおよび方法
出願人エムディーエーシステムズリミテッド
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250603BHJP(計算;計数)
要約【課題】モデルを訓練して常駐宇宙物体(RSO)を検出するためのシミュレート画像を生成する方法、モデルを訓練する方法、およびRSOを検出する方法を提供すること。
【解決手段】この方法は、所与の時間におけるイメージング衛星の座標を計算すること、イメージング衛星の視野(FOV)が与えられる関心領域を決定すること、およびすべてのRSOの座標を計算し、RSOが関心領域内にある場合に座標をセーブすることによって、RSOを含む、シミュレート画像の前景を生成することを含む。方法は、FOVの内側に入るすべての星の座標を星カタログデータベースに照会すること、ノイズを付加すること、ならびにRSO座標および星座標をピクセル座標に変換することによって、星を含むシミュレート画像の背景を生成することをさらに含む。方法は、イメージングモードを選ぶこと、露光時間を設定すること、およびシミュレート画像をレンダリングすることによって、シミュレート画像を生成することをさらに含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像セグメンテーションモデルを訓練して常駐宇宙物体(RSO)を検出するためのシミュレート画像を生成する方法であって、前記方法は、
前記シミュレート画像の前景を生成することであり、
所与の時間におけるイメージング衛星の座標を計算することと、
前記イメージング衛星の視野(FOV)が与えられる関心領域を決定することと、および
すべてのRSOの座標を計算し、前記RSOが前記関心領域内にある場合に前記座標をセーブすることと
によって生成することであって、前記前景がRSOを含む、生成することと、
前記シミュレート画像の背景を生成するステップであり、
前記FOVの内側に入るすべての星の座標を星カタログデータベースに照会することと、
前記シミュレート画像にノイズを付加することと、ならびに
RSO座標および星座標を前記シミュレート画像の中のピクセル座標に変換することと
によって生成することであって、前記背景が星を含む、生成することと、
前記シミュレート画像を生成することであり、
イメージングモードを選ぶことと、
露光時間を設定することと、ならびに
前記イメージングモードおよび前記露光時間に従って前記シミュレート画像をレンダリングすること
によって生成することと
を含む、方法。
続きを表示（約 860 文字）【請求項２】
すべてのRSOの座標を計算することが、伝搬アルゴリズムを使用して実行される、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ノイズが星の筋を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記イメージングモードが、恒星追跡、ターゲットレート追跡、およびカスタムレートの中から選ばれる、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
すべてのRSOの座標を計算し、前記RSOが前記関心領域内にある場合に前記座標をセーブすることが、前景衛星が前記FOVの中にあるときのアクセスウィンドウのリストを生成するために軌道経路をシミュレートすることを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記前景衛星が前記シミュレート画像の中の中心に常に位置するとは限らないように、各アクセスウィンドウに関連するタイムスタンプが僅かにランダム化される、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
各アクセスウィンドウに関連するタイムスタンプが、前記FOVの中のすべての前景衛星の赤経(RA)および赤緯(DEC)を計算するために使用される、請求項5に記載の方法。
【請求項８】
前記RSOを前記シミュレート画像の中の前記ピクセル座標に変換することが、前記RAおよび前記DECに従って実行される、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
画像セグメンテーションモデルを訓練して常駐宇宙物体(RSO)を検出する方法であって、前記方法は、
複数のシミュレート画像に対して請求項1に記載の方法を実行することによって訓練セットを生成することと、
前記訓練セットおよび/または、1つ以上の現実画像を使用して前記画像セグメンテーションモデルを訓練することと
を含む、方法。
【請求項１０】
前記方法は、低電力GPUまたはFPGAにおいて実行される、請求項9に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
以下のことは、一般に、宇宙状況把握(SSA:space situational awareness)に関し、より詳細には、宇宙の中または大地の上の光学ペイロードプラットフォームから、常駐宇宙物体(RSO:resident space object)を検出し、分類し、および相関させるための、システムおよび方法に関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
将来の宇宙船航法の必要のために、軌道上のペイロードを用いてRSOを検出および追跡することがますます重要である。従来の方法は低速であり、しばしば、ダウンリンクされるデータまたは外部のデータをSSAのために人間の操作者が分析することと、それに後続する、より多くの観測を提供してRSOの追跡確度を高めるために地上資産または宇宙資産にタスクを課することとを必要とする。このタスクを自律的に実行するための能力は、地上ベースの決定サポートシステムの応答時間を短縮してもよく、より多くの検出が全体的なRSO追跡確度を改善することを可能にしてもよい。軌道における物体の数量が増大するにつれて、予定外の衝突を回避するために使用される決定サポートシステムからのリスクも増大する。従来のSSAを伴う短所とは、衝突の確率的査定における、見えないデブリまたは障害物との衝突が、宇宙環境の動向とともに継続し増大し得ることを意味する。
【０００３】
将来の宇宙船航法にとって、ランデブー近傍運用者タイプの脅威を検出し、追跡し、および分類することがさらに望ましい。将来の宇宙船航法にとって、衛星から衛星への迅速なセンサキューイング応答がさらに望ましい。
【０００４】
したがって、既存のシステムおよび方法の欠点のうちの少なくともいくつかを克服する、RSOを検出および追跡するための改善されたシステムおよび方法が必要である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
画像セグメンテーションモデルを訓練して常駐宇宙物体(RSO)を検出するためのシミュレート画像を生成する方法が提供される。方法は、所与の時間におけるイメージング衛星の座標を計算すること、イメージング衛星の視野(FOV:field of view)が与えられる関心領域を決定すること、およびすべてのRSOの座標を計算し、RSOが関心領域内にある場合に座標をセーブすることによって、シミュレート画像の前景を生成することであって、前景がRSOを含むことと、FOVの内側に入るすべての星の座標を星カタログデータベースに照会すること、シミュレート画像にノイズを付加すること、ならびにRSO座標および星座標をシミュレート画像の中のピクセル座標に変換することによって、シミュレート画像の背景を生成することであって、背景が星を含むことと、イメージングモードを選ぶこと、露光時間を設定すること、ならびにイメージングモードおよび露光時間に従ってシミュレート画像をレンダリングすることによって、シミュレート画像を生成することとを含む。
【０００６】
すべてのRSOの座標を計算することは、伝搬アルゴリズムを使用して実行されてもよい。
【０００７】
ノイズは星の筋を含んでもよい。
【０００８】
イメージングモードは、恒星追跡、ターゲットレート追跡、およびカスタムレートの中から選ばれてもよい。
【０００９】
すべてのRSOの座標を計算し、RSOが関心領域内にある場合に座標をセーブすることは、前景衛星がFOVの中にあるときのアクセスウィンドウのリストを生成するために軌道経路をシミュレートすることを含んでもよい。
【００１０】
前景衛星がシミュレート画像の中の中心に常に位置し得るとは限らないように、各アクセスウィンドウに関連するタイムスタンプが僅かにランダム化されてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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