基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统及方法，该系统包括光电跟踪系统、控制计算机和水炮伺服控制系统；光电跟踪系统包括红外与可见光相机和激光测距仪，用于获得海上舰船目标的双通道图像信息和距离信息；控制计算机包括目标检测与识别模块和射击诸元计算模块，目标检测与识别模块用于利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征进行目标检测与识别；射击诸元计算模块用于对海上舰船目标进行目标建模，求解命中方程，计算射击诸元；水炮伺服控制系统用于根据射击诸元控制水炮指向目标。本发明专利技术可实现海上舰船目标的实时运动跟踪，不受电磁干扰，精确获得目标的角位置及距离信息，指导水炮进行实行有效的射击。

Ship water gun control system and method based on infrared and visible light fusion tracking

The invention discloses a visible and infrared fusion tracking ship water gun control system and method based on the system, including computer and water cannon servo control system, photoelectric tracking system; photoelectric tracking system includes infrared and visible light camera and laser range finder for ship targets on the sea, the dual channel image information and distance information; computer control including target detection and recognition module and the firing data calculation module, target detection and recognition module is used for target detection and recognition using contour feature color features of visible image and infrared image; the firing data calculation module is used for target modeling of ship targets on the sea, solving the hit equation, calculation of firing Zhu yuan; water cannon servo control system according to firing water cannon control target. The invention can realize real-time tracking and tracking of ship targets at sea, without electromagnetic interference, accurately obtaining the angular position and distance information of the target, guiding the effective execution of the water cannon.

【技术实现步骤摘要】
基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统及方法
本专利技术涉及舰船水炮自动控制领域，特别是一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统及方法。
技术介绍
随着海上争端的日益加剧，迫切需要一种装备能够压制敌方舰船，避免引发火力攻击。舰船水炮就是一种有效的装备，能够朝敌方舰艇或者海盗船发射大量水，阻止其接近或者压制、迫使其改变航向。现有的舰载水炮在目标跟踪方面，没有完全的考虑自身船体晃动等外界环境因素，射击诸元默认稳定情况下计算，从而在确定目标方面存在一定的误差，这就要求士兵具有良好的操作水平。其次在目标识别方面，单一视频传感器由于成像原理的限制，难以有效处理场景环境变化影响，目标实时跟踪性能差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统及方法。实现本专利技术目的的技术方案为：一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统，包括光电跟踪系统、控制计算机和水炮伺服控制系统；所述光电跟踪系统包括红外与可见光相机和激光测距仪，红外与可见光相机用于获得海上舰船目标的双通道图像信息，激光测距仪用于获取海上舰船目标的距离信息；所述控制计算机包括目标检测与识别模块和射击诸元计算模块，所述目标检测与识别模块用于利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征进行目标检测与识别；所述射击诸元计算模块用于对海上舰船目标进行目标建模和数字滤波，求解命中方程，计算射击诸元；所述水炮伺服控制系统用于根据射击诸元控制水炮指向目标。一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制方法，包括以下步骤：步骤1、获取海上舰船目标的双通道图像信息和距离信息；步骤2、利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，进行目标检测与识别；步骤3、对海上舰船目标进行数学建模，获得目标运动模型；步骤4、根据流体动力学方程水炮解算目标命中点，并对输出延迟时间进行命中函数修正；步骤5、结合船体位姿校正计算射击诸元，控制水炮进行射击。本专利技术与现有技术相比，其显著效果为：(1)本专利技术采用被动式光电传感器探测目标，本身无电磁波发射，具有良好的隐蔽性；(2)本专利技术光电传感器的工作波段不会与雷达、电子战等设备争夺无线电频率资源、不受电磁干扰；(3)本专利技术光电系统低仰角跟踪能力强，可对付低空和地面目标；(4)本专利技术提出的一种红外和可见光图像目标跟踪方法，利用双感器的互补性，提高海上场景下目标跟踪的稳定性；采用可见光图像颜色和红外图像轮廓特征，将均值漂移算法与水平集曲线演化结合实现目标定位，克服了光照和阴影的影响；(5)本专利技术将解算目标参数及射击诸元计算和控制武器射击等功能都集中于控制计算机，这种综合使得光电跟踪信号直接传至控制计算机，经一次滤波后直接得到目标精确的距离，方位角等参数，从而减少目标信号到水炮控制解算的环节，提高了水炮的设计效率和射击精度。附图说明图1是本专利技术基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统设计框图。图2是本专利技术的控制计算机工作流程框图。图3是视频目标跟踪方法框图。图4是大地直角坐标系示意图。图5是甲板直角坐标系示意图。图6是航向角变化示意图。图7是纵摇角变化示意图。图8是横摇角变化示意图。图9是命中三角形示意图。具体实施方式结合图1，本专利技术的一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统，包括光电跟踪系统、控制计算机和水炮伺服控制系统；所述光电跟踪系统包括红外与可见光相机和激光测距仪，红外与可见光相机用于获得海上舰船目标的双通道图像信息，激光测距仪用于获取海上舰船目标的距离信息；所述控制计算机包括目标检测与识别模块和射击诸元计算模块，所述目标检测与识别模块用于利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征进行目标检测与识别；所述射击诸元计算模块用于对海上舰船目标进行目标建模和数字滤波，求解命中方程，计算射击诸元；所述水炮伺服控制系统用于根据射击诸元控制水炮指向目标。进一步的，本专利技术的红外和可见光相机集成激光威慑，照明功能，可连接GPS、雷达和电子罗盘，适应于各种观察搜索精确跟踪等应用需求，能够适应海上各种恶劣气候，实现全天候跟踪监视与取证。探测距离可以分别达到30km/15km，相对的识别距离为8km/4km。激光威慑器的激光波长为532nm，有效距离可达1000m；伺服平台水平转角范围为-150°～+150°，仰俯转角范围为-90°～+75°；视频输出类型为红外是PALBNC，可见光为HD-SDIBNC。结合图2，本专利技术还提供一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制方法，包括以下步骤：步骤1、获取海上舰船目标的双通道图像信息和距离信息；步骤2、利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，进行目标检测与识别；步骤3、对海上舰船目标进行数学建模，获得目标运动模型；步骤4、根据流体动力学方程水炮解算目标命中点，并对输出延迟时间进行命中函数修正；步骤5、结合船体位姿校正计算射击诸元，控制水炮进行射击。进一步的，如图3所示，步骤2中进行目标检测与识别的具体过程为：步骤2-1，基于颜色特征的均值漂移迭代定位均值漂移算法采用核函数加权的特征直方图描述目标，在每帧中对目标模板模型和候选目标模型进行相似性度量，并沿着核直方图相似性的梯度方向迭代搜索目标位置；目标模板模型q＝{qu}u＝1,…,m和以y为中心的候选目标模型p＝{pu(y)}u＝1,…,m如下式所示：式中m表示特征直方图的量化级数，qu和pu分别表示目标模板和候选目标核直方图各级概率密度，C和Ch为归一化函数，δ为Kroneckerdelta函数，b为像素在直方图中的索引值，为目标模板区域像素的归一化位置，xi为候选目标像素当前帧的位置，h为目标尺度，即核窗宽，k为Epanechnikov核函数，n为目标模板的像素个数，nh为候选目标的像素个数，u是模板像素均值，y是像素位置；获得目标模板和候选目标的核直方图模型后，计算两个离散概率分布q和p(y)之间的相似性：目标定位在当前帧中，根据目标的初始化位置y0寻找相似性系数ρ取最大位置y1，将ρ(y)在y0处泰勒展开，求取最大值，可得位置y1的计算如下式：式中g(x)＝-k′(x)；通过反复迭代上式，使候选目标不断沿着相似性度量的梯度方向移动到新的位置y1，直到相似性系数ρ达到最大，从而得到目标最优位置y1；步骤2-2，基于水平集的目标轮廓提取将轮廓隐含的表达为2维曲面函数φ的零水平集，建立关于轮廓的能量函数：式中，Ω为图像定义域；w为距离规则化函数；μ，λ，α为各项加权系数；z为边缘指示化函数；Hε为Heaviside函数；为梯度，δε(φ)为Diracdelta函数；采用变分方法最小化该能量函数，最终得到轮廓的进化方程：式中，dp为设备独立像素；通过给定轮廓初始位置φ0，进行曲线演化，从而得到目标的终极轮廓，根据目标轮廓计算得到目标尺度；步骤2-3，目标尺度与模型更新利用水平集轮廓提取的结果估计目标尺度，将尺度更新的结果用于下一帧的均值漂移定位，尺度更新结果如下式：hnew＝(1-ξ)h+ξhcontour式中h表示可见光当前帧用于均值漂移定位的目标尺度；hcontour表示当前帧根据水平集轮廓提取结果得打的目标尺度；hnew表示尺度更新成果，用于下一帧跟踪；ξ为尺度更新速度因子，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统，其特征在于，包括光电跟踪系统、控制计算机和水炮伺服控制系统；所述光电跟踪系统包括红外与可见光相机和激光测距仪，红外与可见光相机用于获得海上舰船目标的双通道图像信息，激光测距仪用于获取海上舰船目标的距离信息；所述控制计算机包括目标检测与识别模块和射击诸元计算模块，所述目标检测与识别模块用于利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征进行目标检测与识别；所述射击诸元计算模块用于对海上舰船目标进行目标建模和数字滤波，求解命中方程，计算射击诸元；所述水炮伺服控制系统用于根据射击诸元控制水炮指向目标。

【技术特征摘要】
1.一种基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统，其特征在于，包括光电跟踪系统、控制计算机和水炮伺服控制系统；所述光电跟踪系统包括红外与可见光相机和激光测距仪，红外与可见光相机用于获得海上舰船目标的双通道图像信息，激光测距仪用于获取海上舰船目标的距离信息；所述控制计算机包括目标检测与识别模块和射击诸元计算模块，所述目标检测与识别模块用于利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征进行目标检测与识别；所述射击诸元计算模块用于对海上舰船目标进行目标建模和数字滤波，求解命中方程，计算射击诸元；所述水炮伺服控制系统用于根据射击诸元控制水炮指向目标。2.一种基于权利要求1所述基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取海上舰船目标的双通道图像信息和距离信息；步骤2、利用可见光图像的目标颜色特征和红外图像的目标轮廓特征，进行目标检测与识别；步骤3、对海上舰船目标进行数学建模，获得目标运动模型；步骤4、根据流体动力学方程水炮解算目标命中点，并对输出延迟时间进行命中函数修正；步骤5、结合船体位姿校正计算射击诸元，控制水炮进行射击。3.根据权利要求2所述的基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制方法，其特征在于，对海上舰船目标进行目标建模前对目标信息进行甲板直角坐标系到大地坐标系的转换，计算射击诸元前对目标命中点信息进行大地坐标系到甲板直角坐标系的转换。4.根据权利要求3所述的基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制方法，其特征在于，甲板直角坐标系到大地坐标系的转换方法为：大地直角坐标系转换到甲板直角坐标系，需经过[C]矩阵转换，即转换矩阵[C]的计算过程为：大地直角坐标下的(M，N，H)在经过航向角ψ变化后，变为(M1，N1，H1)，数据之间的相互关系如下:考虑因舰艇纵横摇引起的坐标变换，经航向变换后的坐标(M1，Nl，H1)再经过纵摇角变化后，变为(M2，N2，H2)，两者之间的关系如下:经纵摇角变化后的坐标数据(M2，N2，H2)再经过横摇角θ变化后，变为(X，Y，Z)，两者之间的关系如下：通过以上推导过程可得，目标数据由大地坐标系转为甲板直角坐标系数据时的转换矩阵[C]为：由甲板直角坐标系转换到大地坐标系，与上述推导过程相反，即由θ变化引起变化，进而引起ψ变化，此时的转换矩阵为[C]T，因此目标数据由甲板坐标系转换为大地坐标系的转换公式为：5.根据权利要求2所述的基于红外与可见光融合跟踪的舰船水炮控制方法，其特征在于，步骤2中进行目标检测与识别的具体过程为：步骤2-1，基于颜色特征的均值漂移迭代定位均值漂移算法采用核函数加权的特征直方图描述目标，在每帧中对目标模板模型和候选目标模型进行相似性度量，并沿着核直方图相似性的梯度方向迭代搜索目标位置；目标模板模型q＝{qu}u＝1,…,m和以y为中心的候选目标模型p＝{pu(y)}u＝1,…,m如下式所示：式中m表示特征直方图的量化级数，qu和pu分别表示目标模板和候选目标核直方图各级概率密度，C和Ch为归一化函数，δ为Kroneckerdelta函数，b为像素在直方图中的索引值，为目标模板区域像素的归一化位置，xi为候选目标像素当前帧的位置，h为目标尺度，即核窗宽，k为Epanechnikov核函数，n为目标模板的像素个数，nh为候选目标的像素个数，u是模板像素均值，y是像素位置；获得目标模板和候选目标的核直方图模型后，计算两个离散概率分布q和p(y)之间的相似性：目标定位在当前帧中，根据目标的初始化位置y0寻找相似性系数ρ取最大位置y1，将ρ(y)在y0处泰勒展开，求取最大值，可得位置y1的计算如下式：式中g(x)＝-k′(x)；通过反复迭代上式，使候选目标不断沿着相似性度量的梯度方向移动到新的位置y1，直到相似性系数ρ达到最大，从而得到目标最优位置y1；步骤2-2，基于水平集的目标轮廓提取将轮廓隐含的表达为2维曲面函数φ的零水平集，建立关于轮廓的能量函数：式中，Ω为图像定义域；w为距离规则化函数；μ，λ，α为各项加权系数；z为边缘指示化函数；Hε为Heaviside函数；为梯度，δε(φ)为Diracdelta函数；采用变分方法最小化该能量函数，最终得到轮廓的进化方程：

【专利技术属性】
技术研发人员：王超尘，何莉君，杨滨华，王军，邹卫军，徐松，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32