无人艇感知系统检测方法技术方案

本发明专利技术提供了一种无人艇感知系统检测方法,包括根据传感器捕捉的初始视频图像获得初始背景图像；将传感器捕捉的当前输入帧图像于所述初始背景图像比较以获得移动目标或更新所述初始背景图像；其中，所述根据传感器捕捉的视频图像获得初始背景图像中，所述初始背景图像的获取方法包括以下步骤：获得所述初始视频图像中N帧图像的平均值Mean(x,y)和平均差MD(x,y)；将第N+1帧图像的像素值替代第N帧图像中变化较大的像素值；计算替代后的N帧图像的平均值，此平均值即为初始背景图像的像素值。本申请的有益之处在于提供了一种获得的初始背景图像精度高的无人艇感知系统检测方法。始背景图像精度高的无人艇感知系统检测方法。始背景图像精度高的无人艇感知系统检测方法。

【技术实现步骤摘要】
无人艇感知系统检测方法


[0001]本专利技术涉及一种无人艇感知系统检测方法。

技术介绍

[0002]水面无人艇(Unmanned Surface Vessel，USV)是继无人机、无人陆地车辆、无人水下潜航艇之后的又一重要无人平台。相较于无人机、无人潜航器和移动机器人、无人陆地车辆等无人化平台，水面无人艇已被公认是未来战争中执行水面作战的重要手段之一。而无人艇又具有体积小、速度快和智能化等优点，其研发与制造对海洋资源的开发与利用、海洋权益的维护、海上航行安全的保障和国家影响力的增强等方面具有重要意义。
[0003]因此如何检测水面目标是一个十分重要的问题，依据现有技术，一般会采用前景检测算法在视频中识别感兴趣区域或识别运动目标(前景)和静态部分(背景)，以从监测视屏中检测出运动目标，从而识别水面无人艇。
[0004]但是由于拍摄的视频中容易出现抖动的树叶、流动的水面等，这些属于静态部分(背景)的目标容易被错误的识别为运动目标(前景)，导致获得的初始背景图像中存在大量运动目标的残影，致使图像精度低、误差大。<br/>
技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人艇感知系统检测方法，包括根据传感器捕捉的初始视频图像获得初始背景图像；将传感器捕捉的当前输入帧图像于所述初始背景图像比较以获得移动目标或更新所述初始背景图像；其中，所述根据传感器捕捉的视频图像获得初始背景图像中，所述初始背景图像的获取方法包括以下步骤：获得所述初始视频图像中N帧图像的平均值Mean(x,y)和平均差MD(x,y)；将第N+1帧图像的像素值替代第N帧图像中变化较大的像素值，若|I
i
(x,y)
‑
Mean(x,y)|＞μMD(x,y),则；计算替代后的N帧图像的平均值，此平均值即为初始背景图像的像素值；其中，i＝0,1,2,...,N；μ＝2.5。2.根据权利要求1所述的一种无人艇感知系统检测方法，其特征在于，所述平均值Mean(x,y)的计算公式如下：其中，I为像素值。3.根据权利要求1所述的一种无人艇感知系统检测方法，其特征在于，所述平均差MD(x,y)的计算公式如下：MD(x,y)＝D(x,y)/N。4.根据权利要求1所述的一种无人艇感知系统检测方法，其特征在于，所述计算替代后的N帧图像的平均值，此平均值即为初始背景图像的像素值中，替代后的N帧图像的平均值的计算公式如下：5.根据权利要求1所述的一种无人艇感知系统检测方法，其特征在于，所述将传感器捕捉的当前输入帧图像于所述初始背景图像比较以获得移动目标或更新所述初始背景图像，包括以下步骤：将所述初始背景图像和所述当前输入帧图像进行稀疏表示：将所述初始背景图像和所述当前输入帧图像进行稀疏表示：对得到的稀疏系数进行测量得到所述初始背景图像和所述当前输入帧图像的压缩测量值：y
bn
＝Φθ
bn
y
tn
＝Φθ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘星，杨冰，霍清华，李建益，冯卡力，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军士官学校，
类型：发明
国别省市：