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,還蘊含著豐富的自然資源。我國和西方發(fā)達(dá)國家一直重視發(fā)展海洋裝備,提高對海洋的控制和開發(fā)能力。水面無人艇(unmanned surface vehicle,一般簡稱為USV),是近年來研究出來的一種無人控制的水面艦艇。水面無人艇可以應(yīng)用于多種民用和軍事任務(wù),例如,海上環(huán)境監(jiān)測、人員搜索、反水雷;海島地圖測繪、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。因此開展水面無人艇的研究具有重要的理論意義和現(xiàn)實應(yīng)用價值。本文依靠“WAM-V-USV”作為載體研究對象,主要研究了非穩(wěn)像條件下無人艇的水面運動目標(biāo)的深度檢測與跟蹤方法。本文的研究目標(biāo)是所提方法能通過水面無人艇實際應(yīng)用,能應(yīng)用到水面目標(biāo)檢測和跟蹤問題。通過水面圖像處理,得到運動目標(biāo)或障礙物的信息,作為水面無人艇進(jìn)行自主作業(yè)的必要條件,有助于提高水面無人艇的智能化程度。根據(jù)研究內(nèi)容,本文主要分為以下5個部分:首先,介紹了該課題研究的背景及研究意義,回顧了國內(nèi)外水面無人艇的研究現(xiàn)狀和水面無人艇水面環(huán)境感知技術(shù)的發(fā)展,梳理了水面無人艇基于光視覺感知和激光雷達(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,研究了評價水面圖像質(zhì)量的評價指數(shù)PNSR和SSIM,對兩種方法進(jìn)行了水面圖像的驗證。在此基礎(chǔ)上,提出了基于彩色圖像三通道距離差異的評價圖片質(zhì)量的方法,驗證了方法的實用性和準(zhǔn)確性。實現(xiàn)了 canny和Hough結(jié)和的水天線檢測以及SVM和Roberts結(jié)合的水天線檢測,分別驗證了兩種方法的優(yōu)缺點。最后對水面目標(biāo)存在倒影的問題進(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,解決了因為水面目標(biāo)倒影存在造成目標(biāo)檢測跟蹤性能降低的問題。然后,利用相機采集到的光學(xué)圖像信息和激光雷達(dá)采集到的點云信息進(jìn)行了信息融合,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光學(xué)圖像進(jìn)行處理,得到目標(biāo)的種類,檢測置信度及目標(biāo)位置。同時利用激光雷達(dá)圖像的點云信息,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、檢測置信度及距離水面無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)光流場法對水面運動目標(biāo)位置信息進(jìn)行跟蹤,并對方法進(jìn)行了改進(jìn),通過制作的數(shù)據(jù)集對跟蹤方法進(jìn)行了驗證,驗證了所使用方法在水面運動目標(biāo)跟蹤的性能和有效性。最后,介紹了“WAM-V-USV”試驗平臺的體系結(jié)構(gòu),并基于該試驗平臺的硬件系統(tǒng)和軟件體系系統(tǒng)設(shè)計了環(huán)境感知系統(tǒng)。進(jìn)行外場試驗,對基于深度學(xué)習(xí)的信息融合目標(biāo)檢測算法和目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行驗證,對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,驗證了所使用目標(biāo)檢測和跟蹤方法的準(zhǔn)確性和實用性。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：U664.82;TP391.41
【部分圖文】：

第１章緒論??研制系統(tǒng)中，水面無人艇無疑是處于世界領(lǐng)先地位的。以色列已開發(fā)多種型號的水面無艇，包括以色列國家航空公司和拉斐爾先進(jìn)防御系統(tǒng)公司聯(lián)合開發(fā)的“保護(hù)者”、埃爾特系統(tǒng)公司的“銀色馬林魚”和“黃貂魚”、航空防御系統(tǒng)公司的“海星”等水面無人艇。??“保護(hù)者”是由以色列國家航空公司和拉斐爾先進(jìn)防御系統(tǒng)公司聯(lián)合開發(fā)設(shè)計的，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、黑白、彩色ＣＣＤ攝像機、激光測距儀、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年以色列開發(fā)出新型“護(hù)者”無人水面艦艇，體積更大、性能更好。??

第１章緒論??一號”水面無人艇，集智能航行、雷達(dá)搜索、自身定位和目標(biāo)檢測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”型閃電號水面無人艇，如下圖１．１０所示，??能克服惡劣環(huán)境，進(jìn)行目標(biāo)檢測和對敵方目標(biāo)攻擊等任務(wù)。２０１８珠海航展展會上，珠海云??洲首次公開展示了剛剛成功進(jìn)行導(dǎo)彈飛行試驗的偵查打擊一體導(dǎo)彈無人艇“瞭望者ＩＩ?”，??這是中國第一艘導(dǎo)彈無人艇，也是全球第二個成功發(fā)射導(dǎo)彈的無人艇，具有全自主、半自??主、遠(yuǎn)程手動遙控、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”?ＵＳＶ?圖１．１０?“ＸＧ－３”型閃電號ＵＳＶ?圖１．１１?“瞭望者ＩＩ?”無人艇??廣東華中科技大學(xué)工業(yè)技術(shù)研宄院研制了?ＨＵＳＴＥＲ－６８型水面無人艇，配備有有相機、??激光雷達(dá)、光纖組合慣導(dǎo)、激光測距儀等先進(jìn)設(shè)備。上海大學(xué)聯(lián)合中船重工青島北海船舶??有限公司和中國海事局，設(shè)計制造了“精�！毕盗兴鏌o人艇，該系列水面無人艇主要攜??帶高清攝像機和激光雷等環(huán)境感知設(shè)備

光視覺的水面無人艇感知研究現(xiàn)狀??要承擔(dān)情報收集、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)的檢測及識別能力，即要獲取目標(biāo)的和激光雷達(dá)獨特優(yōu)勢，在水面近距離探測區(qū)域內(nèi)，光視覺易獲得水面目標(biāo)的位置信息和目標(biāo)的運動信息情況。??無人艇的水面圖像預(yù)處理??息是實現(xiàn)無人艇視覺系統(tǒng)功能的有力保障之一。然而在海攝出來的景物能見度和對比度大幅降低。海霧使大氣能見度辨率降低，無法獲得清晰的圖像表面特征信息，嚴(yán)重影響了提取帶來了極大的困難。因此，有效地消除海霧影響成為提要途徑。目前，國內(nèi)外許多學(xué)者對影響圖像質(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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1 張巖;易柳;;基于ICP與光流法結(jié)合的Kinect配準(zhǔn)算法[J];湖北第二師范學(xué)院學(xué)報;2015年08期

2 吳迪;朱青松;;圖像去霧的最新研究進(jìn)展[J];自動化學(xué)報;2015年02期

3 馬忠麗;文杰;梁秀梅;;海霧下的視頻圖像去霧算法研究[J];計算機應(yīng)用研究;2014年09期

4 龐首顏;陳松;魏建猛;張元勝;;基于類中心的SVM訓(xùn)練樣本集縮減改進(jìn)策略[J];重慶交通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年02期

5 王孝通;郭珈;金鑫;馬躍;;大氣散射模型的海上視頻圖像去霧技術(shù)[J];中國航海;2013年01期

6 萬磊;曾文靜;張鐵棟;徐玉如;;近海岸目標(biāo)快速提取[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報;2012年09期

7 王剛;;《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》解讀[J];物聯(lián)網(wǎng)技術(shù);2012年06期

8 劉燕君;劉奇;;基于同態(tài)濾波與直方圖均衡化的超聲圖像增強[J];中國組織工程研究與臨床康復(fù);2011年48期

9 邵淑華;訾貴昌;劉尹霞;;分布式視覺檢測系統(tǒng)在電子制造業(yè)中的應(yīng)用[J];大眾科技;2011年07期

10 張捍東;謝煒;;基于圖像處理的機器人目標(biāo)識別與定位系統(tǒng)[J];工業(yè)儀表與自動化裝置;2008年03期

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2 曾文靜;基于光視覺的無人艇水面目標(biāo)檢測與跟蹤研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

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2 狄亞柳;基于深度學(xué)習(xí)的高鐵接觸網(wǎng)懸掛目標(biāo)檢測圖像處理研究[D];西南交通大學(xué);2018年

3 劉冬寅;教室監(jiān)控視頻中人員異常行為檢測研究[D];電子科技大學(xué);2018年

4 曹雨;基于單應(yīng)性的移動機器人反饋鎮(zhèn)定與編隊跟隨控制[D];浙江大學(xué);2018年

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6 張蔚欣;基于CFD技術(shù)的波浪滑翔器自航模擬[D];哈爾濱工程大學(xué);2017年

7 李暢;水面目標(biāo)檢測與識別算法研究[D];華中科技大學(xué);2016年

8 張伊輝;水面無人艇視覺目標(biāo)圖像識別技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2015年

9 文杰;海霧下無人艇視覺系統(tǒng)視頻圖像增強技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2015年

10 何茜;基于雙目立體視覺的高速鐵路異物侵限檢測系統(tǒng)研究[D];北京交通大學(xué);2011年

本文編號：2845807