基于光視覺(jué)的無(wú)人艇水面目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究.pdf

1、海洋作為世貿(mào)的主要渠道,蘊(yùn)含著廣闊的自然資源。漫長(zhǎng)的海岸線也是國(guó)家安全的第一道防線。大力發(fā)展海洋裝備,提高對(duì)海洋的控制能力和開(kāi)發(fā)能力,一直受到我國(guó)和眾多西方國(guó)家的重視。水面無(wú)人艇(Unmanned Surface Vehicles,USV)作為一種水面無(wú)人航行器,它的研究?jī)?nèi)容涉及到系統(tǒng)工程、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)科學(xué)、船舶結(jié)構(gòu)力學(xué)、流體動(dòng)力學(xué)等眾多學(xué)科。因此,對(duì)USV的研究有重要的理論意義和工程實(shí)用價(jià)值。
　　本文以“XL-USV”為研

2、究對(duì)象,重點(diǎn)研究了基于可見(jiàn)光視覺(jué)傳感器的水面目標(biāo)檢測(cè)跟蹤技術(shù),通過(guò)水面圖像處理,得出有效信息如水界線以及水面目標(biāo)或障礙物的位置等,作為USV自主規(guī)避障礙物或自主作業(yè)的必要條件,提高USV自身的生存與作業(yè)能力。具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)回顧了國(guó)內(nèi)外USV的發(fā)展現(xiàn)狀以及USV結(jié)合環(huán)境感知設(shè)備的技術(shù)應(yīng)用狀況,總結(jié)了基于光視覺(jué)的水面圖像處理技術(shù)的研究現(xiàn)狀,包括水界線檢測(cè)技術(shù),水面目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)以及水面目標(biāo)跟蹤技術(shù)。
　　(2)分析

3、并總結(jié)水面圖像的典型特征。然后針對(duì)水面圖像的特點(diǎn),從圖像的質(zhì)量增強(qiáng)和平滑兩個(gè)方面,進(jìn)行了算法研究,提出了改進(jìn)的增強(qiáng)和平滑處理方法,解決了圖像中的曝光和反光等高亮度區(qū)域的去除問(wèn)題。
　　(3)分析了USV在航行過(guò)程中的水面圖像背景特性,總結(jié)了水界線在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景圖像中的表現(xiàn)形式,提出了一種既適合于水天線提取又適合于水岸線提取的方法,解決了USV在航行過(guò)程中對(duì)水界線的自適應(yīng)提取問(wèn)題。
　　(4)分析了水面目標(biāo)(障礙物)在背景變化的序

4、列圖像中的表現(xiàn)形式,提出了改進(jìn)的Mean-Shift分割方法;借鑒PhotoShop軟件中“浮雕”的圖像效果處理原理,提出了基于橫縱梯度信息融合的目標(biāo)提取方法,解決了USV在航行過(guò)程中實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的目標(biāo)(障礙物)定位問(wèn)題。
　　(5)研究了水面目標(biāo)跟蹤方法的實(shí)現(xiàn),通過(guò)將經(jīng)典的跟蹤方法Mean-Shift搜索模型和Kalman濾波預(yù)測(cè)模型用于水面圖像中目標(biāo)位置信息跟蹤,融合兩者自身的優(yōu)勢(shì),嘗試構(gòu)建了兩種預(yù)測(cè)搜索跟蹤框架,改善了跟蹤速度,