我國海上領土廣闊,海洋維權執(zhí)法是建設海洋強國的一項重要內容和任務。隨著無人智能系統(tǒng)研究和應用的不斷開展,應用于海洋領域的無人智能裝備已經成為了海洋技術工程領域的研發(fā)熱點。其中,可集成多種觀測手段、具備安全、高效性和自主性的無人船在未來我國海上的維權、執(zhí)法、救援等工作中具有巨大的應用潛力和應用價值。對海上船只目標的抵近監(jiān)視、跟蹤是目前海洋權益維護的一項重要內容,目前大部分依賴于大型公務船,成本極高,且效率較低。本文依托無人船系統(tǒng),利用無人船船載單目攝像頭,考慮海上可見光圖像特點以及無人船—目標兩者實時運動特性,進行了海上單個船只目標的檢測與跟蹤技術兩方面研究,旨在解決無人船未來應用于船只目標抵近監(jiān)視與跟蹤相關技術問題。在船只目標檢測方面,本文提出了一種新穎的船只目標檢測方法。首先,通過改進FT(Frequency-Tuned)顯著性提取算法,使其具備保留目標主要顯著性和計算實時性的特點,并提出極大顯著度方法來分割顯著度圖像。然后,采用Hough變換提取海天線,并根據(jù)海天線位置剔除云層區(qū)域的干擾。最后,提出了一種隨機歷史幀中候選區(qū)域質心匹配的方法,消除了海面波浪和船只尾跡的動態(tài)干擾,實現(xiàn)了船只目標的實時與準確檢測。在船只目標跟蹤方面,考慮船只目標位置和尺度的實時變化,采用目標位置與尺度聯(lián)合估計的fDSST(fast Discriminative Scale Space Tracker)跟蹤算法,并結合無人船的姿態(tài)變化,通過自適應調整fDSST算法的相關濾波器學習率,實現(xiàn)了無人船運動影響下的位置與大小不斷變化的船只目標的動態(tài)跟蹤。在實驗驗證方面,基于自研發(fā)的無人船平臺,利用前述的目標檢測與跟蹤算法,本文提出了一種無人船目標跟蹤融合框架,并開展了四種不同遭遇場景的海上目標跟蹤實驗。實驗結果證明了本文所提出的目標檢測和跟蹤算法的實時性和有效性。
【學位單位】：自然資源部第一海洋研究所
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：U664.82
【部分圖文】：

云洲兩艘無人偵察船

圖 3-5 海天線檢測結果3.2.2 無人船姿態(tài)對海天線的影響分析若攝像機安裝時的水平中線與船身的水平中線平行，假設攝像機固定于船身，且不具有云臺自旋轉功能，那么海天線的角度 只受無人船的橫滾角影響，且應等于無人船橫滾角；海天線的垂直距離 則同時受到無人船橫滾角和俯仰角的影響。由于海天線檢測結果的準確率和速度相互矛盾，可以考慮使用無人船姿態(tài)信息來輔助海天線檢測，來提升檢測結果的準確率。若直接使用姿態(tài)傳感器的姿態(tài)信息來實時地輔助海天線提取，那么姿態(tài)傳感器的采樣頻率不能小于攝像機幀率，同時需要對攝像機和姿態(tài)傳感器進行時間同步，否則計算單元在執(zhí)行相關算法時，二者的時間戳不一致會導致海天線提取結

第三章 基于改進顯著性提取與質心匹配方法的無人船海面目標檢測數(shù)量 R =8，鄰域范圍D=20，質心數(shù)量閾值TN =5。采用交并比 IOU(IntersectionOf Union)來衡量本文檢測算法的結果與目標真值區(qū)域的重合程度（計算方法見式(3-9)）。當重合程度閾值設為 0.5 時，本章所提算法的 IOU(@0.5)為 75%，精確度為 92%，召回率為 90%，編程語言為 C++，算法平均執(zhí)行速度為 30ms/幀。IOUDetection result Ground truthDetection result Ground truth (3-9)
【參考文獻】

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本文編號：2849552