无人船海上目标单目视觉检测与跟踪算法研究

发布时间：2020-10-21 03:11

　　 我国海上领土广阔,海洋维权执法是建设海洋强国的一项重要内容和任务。随着无人智能系统研究和应用的不断开展,应用于海洋领域的无人智能装备已经成为了海洋技术工程领域的研发热点。其中,可集成多种观测手段、具备安全、高效性和自主性的无人船在未来我国海上的维权、执法、救援等工作中具有巨大的应用潜力和应用价值。对海上船只目标的抵近监视、跟踪是目前海洋权益维护的一项重要内容,目前大部分依赖于大型公务船,成本极高,且效率较低。本文依托无人船系统,利用无人船船载单目摄像头,考虑海上可见光图像特点以及无人船—目标两者实时运动特性,进行了海上单个船只目标的检测与跟踪技术两方面研究,旨在解决无人船未来应用于船只目标抵近监视与跟踪相关技术问题。在船只目标检测方面,本文提出了一种新颖的船只目标检测方法。首先,通过改进FT(Frequency-Tuned)显著性提取算法,使其具备保留目标主要显著性和计算实时性的特点,并提出极大显著度方法来分割显著度图像。然后,采用Hough变换提取海天线,并根据海天线位置剔除云层区域的干扰。最后,提出了一种随机历史帧中候选区域质心匹配的方法,消除了海面波浪和船只尾迹的动态干扰,实现了船只目标的实时与准确检测。在船只目标跟踪方面,考虑船只目标位置和尺度的实时变化,采用目标位置与尺度联合估计的fDSST(fast Discriminative Scale Space Tracker)跟踪算法,并结合无人船的姿态变化,通过自适应调整fDSST算法的相关滤波器学习率,实现了无人船运动影响下的位置与大小不断变化的船只目标的动态跟踪。在实验验证方面,基于自研发的无人船平台,利用前述的目标检测与跟踪算法,本文提出了一种无人船目标跟踪融合框架,并开展了四种不同遭遇场景的海上目标跟踪实验。实验结果证明了本文所提出的目标检测和跟踪算法的实时性和有效性。
【学位单位】：自然资源部第一海洋研究所
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U664.82
【部分图文】：

云洲两艘无人侦察船

图 3-5 海天线检测结果3.2.2 无人船姿态对海天线的影响分析若摄像机安装时的水平中线与船身的水平中线平行，假设摄像机固定于船身，且不具有云台自旋转功能，那么海天线的角度 只受无人船的横滚角影响，且应等于无人船横滚角；海天线的垂直距离 则同时受到无人船横滚角和俯仰角的影响。由于海天线检测结果的准确率和速度相互矛盾，可以考虑使用无人船姿态信息来辅助海天线检测，来提升检测结果的准确率。若直接使用姿态传感器的姿态信息来实时地辅助海天线提取，那么姿态传感器的采样频率不能小于摄像机帧率，同时需要对摄像机和姿态传感器进行时间同步，否则计算单元在执行相关算法时，二者的时间戳不一致会导致海天线提取结

第三章 基于改进显著性提取与质心匹配方法的无人船海面目标检测数量 R =8，邻域范围D=20，质心数量阈值TN =5。采用交并比 IOU(IntersectionOf Union)来衡量本文检测算法的结果与目标真值区域的重合程度（计算方法见式(3-9)）。当重合程度阈值设为 0.5 时，本章所提算法的 IOU(@0.5)为 75%，精确度为 92%，召回率为 90%，编程语言为 C++，算法平均执行速度为 30ms/帧。IOUDetection result Ground truthDetection result Ground truth (3-9)
【参考文献】

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本文编号：2849552