一种基于前视声纳的无人艇前方水下网箱探测方法及系统技术方案

一种基于前视声纳的无人艇前方水下网箱探测方法及系统。首先，对声纳图像进行两种颜色映射，分别为Jet和Copper颜色映射，并对声纳图像进行降噪处理。然后通过Jet颜色的声纳图像提取网箱目标前景，在Copper颜色的图像中考虑全局灰度信息和边缘特征信息，得到两幅具有网箱目标的二值图像，将两幅二值图像进行融合处理，通过统计像素点和形态学处理使目标区域更加完整。最后通过对连续帧的联合探测确定网箱目标的位置，结合IMU信息确定网箱的实际位置实现路径规划的避碰。本发明专利技术提供了一种基于前视声纳的网箱探测方法，能够准确地获取网箱目标的位置和尺寸，满足实时检测的要求。满足实时检测的要求。满足实时检测的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于前视声纳的无人艇前方水下网箱探测方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人艇水下环境感知
，具体为一种基于前视声纳的无人艇前方水下网箱探测方法。

技术介绍

[0002]无人艇在陌生水域进行航行时，可见光相机和雷达等环境感知设备无法探测到水下的网箱障碍物，碰撞网箱可能对造成无人艇损害，因此水下网箱的探测十分必要。水下环境复杂，波浪、底质、水深、水流等环境因素会对声纳的声波发生折射、扩散、吸收等问题，进而导致声纳图像中存在噪声干扰、混叠失真等问题。前视声纳的声波发射基阵以一个扇面向前方发射脉冲信号，通过接收基阵接收目标的回波信号，并根据回波到达的时间及强度绘制水下环境的声纳图像，可以探清船艇前方的水下范围。而且前视声纳设备在水中具有实时性强、探程远、抗干扰性强的特点，可以应用于水下网箱目标的探测和定位。
[0003]当无人艇到达陌生水域，启用前视图像声纳对周边水下环境进行探测。前视图像声纳实时地将无人艇前方水下的声学反射特性转换成彩色图像。在声纳彩色图像中，网箱目标通常表现为相对规则的图像变化，图像边缘过渡较明显，像素强度相比周边环境更强，为网箱的自动探测提供了可行性。对网箱进行识别后，可以根据坐标转换关系和无人艇姿态获取网箱目标的尺寸和位置信息，进而降低无人艇碰撞或缠绕网箱导致的安全风险。而且，无论是内陆湖泊、河流还是海上，对水下网箱的位置分布记录较少，无人艇在这些区域航行的风险大大增加。因此，无人艇亟需一种水下网箱目标的探测方法，可以提高无人艇在陌生水域环境下的安全适航性。

技术实现思路

[0004]本专利技术解决的技术问题是：提供了一种基于前视声纳的网箱探测方法及系统，能够准确地获取网箱目标的位置和尺寸，满足实时检测的要求。
[0005]本专利技术解决技术的方案是：一种基于级联特征的水下目标提取方法，包括：
[0006]利用声纳图像不同的颜色图像，提取颜色和边缘信息，结合全局信息，将提取的颜色和边缘信息进行融合，并通过形态学处理平滑目标区域，得到处理后的声纳图像帧；
[0007]采用连续帧的探测结果对水下目标进行滤波,得到稳定的目标后，对水下目标进行拟合，获得水下目标信息。
[0008]优选的，所述方法还包括利用拟合后的水下目标信息进行路径规划，为无人艇航行规划最优路径。
[0009]优选的，所述提取颜色和边缘信息包括：
[0010]对声纳图像进行两种颜色映射，分别为Jet和Copper颜色映射，得到两幅声纳图像，并对声纳图像进行降噪处理；
[0011]对降噪处理后的两幅声呐图像中水下目标的级联特征进行提取，对两幅声纳图像分别提取特征后，将可疑的目标区域进行提取，得到初步目标二值图像；
[0012]所述级联特征包括像素特征、全局灰度特征、边缘特征。
[0013]优选的，所述的降噪处理包括采用空间域和频域的方法对获得的声纳图像进行去噪处理，去除声纳图像中的水下混响噪声和信号传输噪声。
[0014]优选的，级联特征提取包括：
[0015]将Jet颜色的声纳图像转换到HSV空间，在HSV色彩空间中提取水下目标前景；
[0016]在Copper颜色的声纳图像中，提取全局灰度信息和边缘特征信息。
[0017]优选的，通过下述方式得到处理后的声纳图像帧：
[0018]将两个初步目标二值图像做相加处理，对二值图像中白色的目标像素进行统计，剔除干扰区域；通过形态学方法处理连通域，将声纳图像的目标的毛刺进行修剪，空洞进行填充。
[0019]优选的，对水下目标进行拟合包括：
[0020]根据水下目标在图像中的尺寸和位置，将水下目标拟合成规则的矩形，并采用长度、宽度、角度信息描述上述规则的矩形。
[0021]一种基于前视声纳的无人艇前方水下网箱探测系统，包括前视声纳设备、水下障碍物探测模块、数据融合模块；
[0022]水下障碍物探测模块在探测前对前视声纳设备进行标定，建立图像单个像素与真实世界方向角度的对应关系即建立声纳图像坐标系和世界坐标系的转换关系；
[0023]前视声纳设备根据接收指令，生成声纳图像，并将图像传输至水下障碍物探测模块；
[0024]水下障碍物探测模块对声纳图像进行探测，当探测到稳定的目标时，将目标的尺寸和位置信息传输至数据融合模块；
[0025]数据融合模块将目标的尺寸和位置信息以及其他环境感知传感器所探测到的目标信息进行融合，得到无人艇周围的水下目标信息，并将融合后的水下目标信息发送至岸基，便于远程监控。
[0026]优选的，所述系统还包括路径规划模块，接收数据融合模块发送的融合后的水下目标信息，根据无人艇的航行特点自动规划出最优路径，发送至船控系统，实现无人艇的自主避障和航行。
[0027]优选的，所述的水下障碍物探测模块实现方式如下：
[0028]接收前视声纳设备传输的声纳图像，分别使用Jet颜色、Copper颜色映射得到两幅声纳图像，并对两幅图像进行降噪处理；
[0029]对两幅声纳图像分别提取级联特征后，将可疑的目标区域进行提取，得到初步目标二值图像；
[0030]将两个初步目标二值图像做相加处理，对二值图像中白色的目标像素进行统计，剔除干扰区域；通过形态学方法处理连通域，将声纳图像的目标的毛刺进行修剪，空洞进行填充，得到声纳图像帧；
[0031]依靠连续的声纳图像帧，通过相邻帧的关联对水下目标进行滤波,得到稳定的目标后，对水下目标进行拟合，获得水下目标的尺寸和位置信息。
[0032]优选的，针对Jet颜色的声纳图像通过下述方式得到初步二值图像：
[0033]将Jet颜色的声纳图像进行高斯模糊处理；
[0034]将高斯模糊处理后的彩色图像转化到HSV色彩空间；
[0035]确定HSV色彩空间内色调、色相、明度的阈值，在HSV色彩空间的图像中，运用高低阈值将选取的目标颜色区域进行提取；将提取的目标区域构成二值图像，其中白色的区域即为初步提取的目标区域。
[0036]优选的，针对Copper颜色的声纳图像通过下述方式得到初步二值图像：
[0037]S401将Copper颜色的声纳图像转化为灰度图像，对灰度图像进行高斯模糊，然后使用haar小波变换对低频噪声进行滤除；
[0038]S402对401步骤得到的灰度图像进行二值化，计算初始阈值T；
[0039]S403对401步骤得到的灰度图像进行Canny检测，首先进行高斯模糊，然后计算水平和竖直的梯度幅值，根据梯度方向对幅值进行非极大抑制，最后通过高低阈值保留和连接边缘；对图像进行Canny边缘检测后，计算边缘检测图像中所有连通像素的数量，并计算所有小于20个像素的连通分量N；
[0040]如果N小于200，直接使用阈值T对步骤401得到的灰度图进行二值化操作；如果N大于200，依次计算阈值为T+1,
…
,255时经过步骤403后的像素连通数量N，直到连通分量的数量N本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于级联特征的水下目标提取方法，其特征在于包括：利用声纳图像不同的颜色图像，提取颜色和边缘信息，结合全局信息，将提取的颜色和边缘信息进行融合，并通过形态学处理平滑目标区域，得到处理后的声纳图像帧；采用连续帧的探测结果对水下目标进行滤波,得到稳定的目标后，对水下目标进行拟合，获得水下目标信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：还包括利用拟合后的水下目标信息进行路径规划，为无人艇航行规划最优路径。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述提取颜色和边缘信息包括：对声纳图像进行两种颜色映射，分别为Jet和Copper颜色映射，得到两幅声纳图像，并对声纳图像进行降噪处理；对降噪处理后的两幅声呐图像中水下目标的级联特征进行提取，对两幅声纳图像分别提取特征后，将可疑的目标区域进行提取，得到初步目标二值图像；所述级联特征包括像素特征、全局灰度特征、边缘特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述的降噪处理包括采用空间域和频域的方法对获得的声纳图像进行去噪处理，去除声纳图像中的水下混响噪声和信号传输噪声。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：级联特征提取包括：将Jet颜色的声纳图像转换到HSV空间，在HSV色彩空间中提取水下目标前景；在Copper颜色的声纳图像中，提取全局灰度信息和边缘特征信息。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：通过下述方式得到处理后的声纳图像帧：将两个初步目标二值图像做相加处理，对二值图像中白色的目标像素进行统计，剔除干扰区域；通过形态学方法处理连通域，将声纳图像的目标的毛刺进行修剪，空洞进行填充。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：对水下目标进行拟合包括：根据水下目标在图像中的尺寸和位置，将水下目标拟合成规则的矩形，并采用长度、宽度、角度信息描述上述规则的矩形。8.一种基于前视声纳的无人艇前方水下网箱探测系统，其特征在于：包括前视声纳设备、水下障碍物探测模块、数据融合模块；水下障碍物探测模块在探测前对前视声纳设备进行标定，建立图像单个像素与真实世界方向角度的对应关系即建立声纳图像坐标系和世界坐标系的转换关系；前视声纳设备根据接收指令，生成声纳图像，并将图像传输至水下障碍物探测模块；水下障碍物探测模块对声纳图像进行探测，当探测到稳定的目标时，将目标的尺寸和位置信息传输至数据融合模块；数据融合模块将目标的尺寸和位置信息以及其他环境感知传感器所探测到的目标信息进行融合，得到无人艇周围的水下目标信息，并将融合后的水下目标信息发...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡常青，王潇，李清洲，蔡立明，刘柳，谢家文，
申请(专利权)人：航天时代青岛海洋装备科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：