基于光視覺的無人艇水面目標檢測與跟蹤研究.pdf

1、海洋作為世貿(mào)的主要渠道,蘊含著廣闊的自然資源。漫長的海岸線也是國家安全的第一道防線。大力發(fā)展海洋裝備,提高對海洋的控制能力和開發(fā)能力,一直受到我國和眾多西方國家的重視。水面無人艇(Unmanned Surface Vehicles,USV)作為一種水面無人航行器,它的研究內(nèi)容涉及到系統(tǒng)工程、自動控制、計算機科學、船舶結構力學、流體動力學等眾多學科。因此,對USV的研究有重要的理論意義和工程實用價值。
　　本文以“XL-USV”為研

2、究對象,重點研究了基于可見光視覺傳感器的水面目標檢測跟蹤技術,通過水面圖像處理,得出有效信息如水界線以及水面目標或障礙物的位置等,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。具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)回顧了國內(nèi)外USV的發(fā)展現(xiàn)狀以及USV結合環(huán)境感知設備的技術應用狀況,總結了基于光視覺的水面圖像處理技術的研究現(xiàn)狀,包括水界線檢測技術,水面目標檢測技術以及水面目標跟蹤技術。
　　(2)分析

3、并總結水面圖像的典型特征。然后針對水面圖像的特點,從圖像的質(zhì)量增強和平滑兩個方面,進行了算法研究,提出了改進的增強和平滑處理方法,解決了圖像中的曝光和反光等高亮度區(qū)域的去除問題。
　　(3)分析了USV在航行過程中的水面圖像背景特性,總結了水界線在動態(tài)場景圖像中的表現(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在航行過程中對水界線的自適應提取問題。
　　(4)分析了水面目標(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提取方法,解決了USV在航行過程中實時準確的目標(障礙物)定位問題。
　　(5)研究了水面目標跟蹤方法的實現(xiàn),通過將經(jīng)典的跟蹤方法Mean-Shift搜索模型和Kalman濾波預測模型用于水面圖像中目標位置信息跟蹤,融合兩者自身的優(yōu)勢,嘗試構建了兩種預測搜索跟蹤框架,改善了跟蹤速度,