地球表面是由幾塊大陸地和環(huán)繞著大陸地的海洋組成,海水所占的面積約為3.6億平方公里,占地球表面積的71%左右,可以說(shuō)地球大部分被海水覆蓋著。海洋不僅是世界貿(mào)易的主要路徑,還蘊(yùn)含著豐富的自然資源。我國(guó)和西方發(fā)達(dá)國(guó)家一直重視發(fā)展海洋裝備,提高對(duì)海洋的控制和開(kāi)發(fā)能力。水面無(wú)人艇(unmanned surface vehicle,一般簡(jiǎn)稱為USV),是近年來(lái)研究出來(lái)的一種無(wú)人控制的水面艦艇。水面無(wú)人艇可以應(yīng)用于多種民用和軍事任務(wù),例如,海上環(huán)境監(jiān)測(cè)、人員搜索、反水雷;海島地圖測(cè)繪、海上設(shè)施維護(hù)和水文地理勘察;潛艇反潛、反特種作戰(zhàn)以及港口巡邏、打擊海上走私、反海盜等。因此開(kāi)展水面無(wú)人艇的研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。本文依靠“WAM-V-USV”作為載體研究對(duì)象,主要研究了非穩(wěn)像條件下無(wú)人艇的水面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的深度檢測(cè)與跟蹤方法。本文的研究目標(biāo)是所提方法能通過(guò)水面無(wú)人艇實(shí)際應(yīng)用,能應(yīng)用到水面目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤問(wèn)題。通過(guò)水面圖像處理,得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)或障礙物的信息,作為水面無(wú)人艇進(jìn)行自主作業(yè)的必要條件,有助于提高水面無(wú)人艇的智能化程度。根據(jù)研究?jī)?nèi)容,本文主要分為以下5個(gè)部分:首先,介紹了該課題研究的背景及研究意義,回顧了國(guó)內(nèi)外水面無(wú)人艇的研究現(xiàn)狀和水面無(wú)人艇水面環(huán)境感知技術(shù)的發(fā)展,梳理了水面無(wú)人艇基于光視覺(jué)感知和激光雷達(dá)感知技術(shù)的研究現(xiàn)狀,包括水面目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)及水面目標(biāo)跟蹤技術(shù)。其次,總結(jié)了水面圖像特點(diǎn),研究了評(píng)價(jià)水面圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)指數(shù)PNSR和SSIM,對(duì)兩種方法進(jìn)行了水面圖像的驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上,提出了基于彩色圖像三通道距離差異的評(píng)價(jià)圖片質(zhì)量的方法,驗(yàn)證了方法的實(shí)用性和準(zhǔn)確性。實(shí)現(xiàn)了 canny和Hough結(jié)和的水天線檢測(cè)以及SVM和Roberts結(jié)合的水天線檢測(cè),分別驗(yàn)證了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。最后對(duì)水面目標(biāo)存在倒影的問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出了一種用形態(tài)學(xué)方法消除倒影的方法,解決了因?yàn)樗婺繕?biāo)倒影存在造成目標(biāo)檢測(cè)跟蹤性能降低的問(wèn)題。然后,利用相機(jī)采集到的光學(xué)圖像信息和激光雷達(dá)采集到的點(diǎn)云信息進(jìn)行了信息融合,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)光學(xué)圖像進(jìn)行處理,得到目標(biāo)的種類(lèi),檢測(cè)置信度及目標(biāo)位置。同時(shí)利用激光雷達(dá)圖像的點(diǎn)云信息,得到目標(biāo)的距離和方位信息。最后,融合兩者信息,得到水面目標(biāo)或障礙物的種類(lèi)、檢測(cè)置信度及距離水面無(wú)人艇的距離和方位信息。接著,研究了水面目標(biāo)的跟蹤方法,分別利用改進(jìn)YOLO-V3框架、Dlib目標(biāo)跟蹤和改進(jìn)光流場(chǎng)法對(duì)水面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置信息進(jìn)行跟蹤,并對(duì)方法進(jìn)行了改進(jìn),通過(guò)制作的數(shù)據(jù)集對(duì)跟蹤方法進(jìn)行了驗(yàn)證,驗(yàn)證了所使用方法在水面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的性能和有效性。最后,介紹了“WAM-V-USV”試驗(yàn)平臺(tái)的體系結(jié)構(gòu),并基于該試驗(yàn)平臺(tái)的硬件系統(tǒng)和軟件體系系統(tǒng)設(shè)計(jì)了環(huán)境感知系統(tǒng)。進(jìn)行外場(chǎng)試驗(yàn),對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的信息融合目標(biāo)檢測(cè)算法和目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,驗(yàn)證了所使用目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：U664.82;TP391.41
【部分圖文】：

第１章緒論??研制系統(tǒng)中，水面無(wú)人艇無(wú)疑是處于世界領(lǐng)先地位的。以色列已開(kāi)發(fā)多種型號(hào)的水面無(wú)艇，包括以色列國(guó)家航空公司和拉斐爾先進(jìn)防御系統(tǒng)公司聯(lián)合開(kāi)發(fā)的“保護(hù)者”、埃爾特系統(tǒng)公司的“銀色馬林魚(yú)”和“黃貂魚(yú)”、航空防御系統(tǒng)公司的“海星”等水面無(wú)人艇。??“保護(hù)者”是由以色列國(guó)家航空公司和拉斐爾先進(jìn)防御系統(tǒng)公司聯(lián)合開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的，圖Ｌ４所示，其攜帶的感知裝備有激光雷達(dá)和“托普拉伊特”光學(xué)系統(tǒng)�！巴衅绽撂亍睂W(xué)系統(tǒng)包括第三代前視紅外攝像機(jī)、黑白、彩色ＣＣＤ攝像機(jī)、激光測(cè)距儀、先進(jìn)關(guān)聯(lián)蹤器和激光指示器等。圖１．５是改進(jìn)的“保護(hù)者”?ＵＳＶ?，?２０１３年以色列開(kāi)發(fā)出新型“護(hù)者”無(wú)人水面艦艇，體積更大、性能更好。??

第１章緒論??一號(hào)”水面無(wú)人艇，集智能航行、雷達(dá)搜索、自身定位和目標(biāo)檢測(cè)與信息傳輸模塊于一身。??在同年的珠海航展上，該公司研發(fā)了?“ＸＧ－３”型閃電號(hào)水面無(wú)人艇，如下圖１．１０所示，??能克服惡劣環(huán)境，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和對(duì)敵方目標(biāo)攻擊等任務(wù)。２０１８珠海航展展會(huì)上，珠海云??洲首次公開(kāi)展示了剛剛成功進(jìn)行導(dǎo)彈飛行試驗(yàn)的偵查打擊一體導(dǎo)彈無(wú)人艇“瞭望者ＩＩ?”，??這是中國(guó)第一艘導(dǎo)彈無(wú)人艇，也是全球第二個(gè)成功發(fā)射導(dǎo)彈的無(wú)人艇，具有全自主、半自??主、遠(yuǎn)程手動(dòng)遙控、人工駕駛等多種駕駛模式。艇上搭載光電和雷達(dá)系統(tǒng)，艇艏位置搭載??四聯(lián)裝導(dǎo)彈發(fā)射裝置，利用圖像信息制導(dǎo)。??Ｌ?Ｉ??圖１．９?“天象一號(hào)”?ＵＳＶ?圖１．１０?“ＸＧ－３”型閃電號(hào)ＵＳＶ?圖１．１１?“瞭望者ＩＩ?”無(wú)人艇??廣東華中科技大學(xué)工業(yè)技術(shù)研宄院研制了?ＨＵＳＴＥＲ－６８型水面無(wú)人艇，配備有有相機(jī)、??激光雷達(dá)、光纖組合慣導(dǎo)、激光測(cè)距儀等先進(jìn)設(shè)備。上海大學(xué)聯(lián)合中船重工青島北海船舶??有限公司和中國(guó)海事局，設(shè)計(jì)制造了“精海”系列水面無(wú)人艇，該系列水面無(wú)人艇主要攜??帶高清攝像機(jī)和激光雷等環(huán)境感知設(shè)備

光視覺(jué)的水面無(wú)人艇感知研究現(xiàn)狀??要承擔(dān)情報(bào)收集、監(jiān)視偵察、掃雷、反潛、搜捕、水文地理人艇要具備水面目標(biāo)的檢測(cè)及識(shí)別能力，即要獲取目標(biāo)的和激光雷達(dá)獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在水面近距離探測(cè)區(qū)域內(nèi)，光視覺(jué)易獲得水面目標(biāo)的位置信息和目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息情況。??無(wú)人艇的水面圖像預(yù)處理??息是實(shí)現(xiàn)無(wú)人艇視覺(jué)系統(tǒng)功能的有力保障之一。然而在海攝出來(lái)的景物能見(jiàn)度和對(duì)比度大幅降低。海霧使大氣能見(jiàn)度辨率降低，無(wú)法獲得清晰的圖像表面特征信息，嚴(yán)重影響了提取帶來(lái)了極大的困難。因此，有效地消除海霧影響成為提要途徑。目前，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)影響圖像質(zhì)量的霧化進(jìn)行了１１］基于物理模型的恢復(fù)方法，建立圖像退化模型，利用現(xiàn)有
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2845807