基于孪生网络的航天器部件追踪

孙运达; 万雪; 李盛阳

doi:10.37188/OPE.20212912.2915

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基于孪生网络的航天器部件追踪

信息科学 | 更新时间：2026-09-12

- 基于孪生网络的航天器部件追踪
- Siamese network based satellite component tracking
- 光学精密工程 2021年29卷第12期页码：2915-2923
- 作者机构：
  
  1.中国科学院大学，北京 100049
  2.中国科学院空间应用工程与技术中心，北京 100094
  3.中国科学院太空应用重点实验室，北京 100094
- 作者简介：
  
  孙运达（1995-），男，河北承德人，硕士研究生，2018年于北京交通大学获得学士学位，主要从事机器视觉方面的研究。E-mail： sunyunda18@csu.ac.cn
  万　雪（1988-），女，湖北武汉人，研究员，硕士生导师，2015年于英国帝国理工大学获得博士学位，主要从事计算机视觉算法研究。E-mail：wanxue@csu.ac.cn
- 基金信息：
  
  中国科学院重点部署项目(Y9030971WY)
- DOI：10.37188/OPE.20212912.2915
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿：2021-04-29，
  
  修回：2021-05-28，
  
  纸质出版：2021-12-15
- 稿件说明：
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孙运达,万雪,李盛阳.基于孪生网络的航天器部件追踪[J].光学精密工程,2021,29(12):2915-2923.

SUN Yun-da,WAN Xue,LI Sheng-yang.Siamese network based satellite component tracking[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(12):2915-2923.
孙运达,万雪,李盛阳.基于孪生网络的航天器部件追踪[J].光学精密工程,2021,29(12):2915-2923. DOI： 10.37188/OPE.20212912.2915.

SUN Yun-da,WAN Xue,LI Sheng-yang.Siamese network based satellite component tracking[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(12):2915-2923. DOI： 10.37188/OPE.20212912.2915.

摘要

为了满足空间任务实施过程中对航天器部件的精细定位需求，针对相同类别部件易出现的混淆问题，本文提出了一种基于孪生网络结构的航天器部件追踪算法。首先通过神经网络模型将航天器部件追踪问题描述为基于数据驱动的航天器部件相似性度量问题，以改进AlexNet网络结构为孪生单元设计本文所用孪生网络模型。其次，使用公开大型数据集GOT-10k训练孪生网络，以随机梯度下降作为网络优化方法，提升网络表征能力。最后针对航天器同类部件外观相似造成的定位混淆问题，提出一种结合运动时序特征的追踪策略，提高了追踪精度。以ESA公开的航天器视频数据作为测试数据，验证所提出算法性能，实验结果表明：本文所提出算法在未使用航天器相关数据训练的条件下，在舱体与太阳能帆板追踪结果交并比达到57.2%与73.1%，速度达到38 FPS，基本满足航天器部件追踪稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。

Abstract

To meet the requirements for precise positioning of spacecraft components during space missions， this paper proposes a spacecraft component tracking algorithm based on a Siamese neural network. The proposed approach solves the common problem of confusing similar components. First， the spacecraft component tracking problem was modeled by training with data via the neural network； the Siamese network was designed by improving the AlexNet network. A large public dataset GOT-10k was used to train the Siamese network. Stochastic gradient descent was then used to optimize the network. Finally， to eliminate the positioning confusion occasioned by the resemblance of similar parts of the spacecraft， a tracking strategy combining motion sequence characteristics was developed to improve the tracking accuracy. The spacecraft video data published by ESA was used to test the proposed algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm， without using spacecraft related data for training， achieves 57.2% and 73.1% of the intersection ratio of the tracking results between the cabin and solar panel， and the speed reaches 38 FPS. This demonstrates that the proposed method can meet the requirements of stable and reliable tracking of spacecraft components with high precision and strong anti-interference.

关键词

Keywords

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