一种基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法、系统及存储介质，涉及水上目标测距技术领域，本发明专利技术的方法包括：根据光照强度、空气湿度、以及波浪强度等级生成环境综合评价系数；构建测距模型并定义由真实距离和测距模型输出的预测距离间的绝对差值、环境综合评价系数、以及是否击中水面目标信息组成的奖励函数；对测距模型进行训练，并将待测水面目标的单目视觉图像输入训练后的测距模型中进行测距，本发明专利技术通过将环境综合评价系数和是否击中水面目标的信息纳入奖励函数中，提高测距模型对恶劣环境下水面目标进行测距的精准度、以及在打击水面目标的应用场景上进行测距的适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水上目标测距，具体为一种基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法、系统及存储介质。

技术介绍

1、在一些水面观察事件中，我们需要快速地采集水面场景中的位置等信息，并通过与现有环境数据库中的信息进行结合与匹配，获取实时动态的环境信息。现在常用的视觉定位方法多为双目视觉测距，但该方法随着测量距离的增大，精度急速下降，且双目视觉测距在应用中受到左右摄像头光心之间基线长度的限制，若双目摄像头在有限空间内安装，其测量距离从根本上难以突破现有的瓶颈。

2、现有技术中，公开号为“cn110009682b”的一种基于单目视觉的识别定位方法，可以通过单目视觉实现测距和定位，使用深度学习目标检测神经网络进行目标检测与定位，具有识别复杂物体、识别物体类型多的特点，突破了之前单目视觉测距只能识别简单目标物、识别目标物种类有限的限制；基于单目摄像头利用针孔成像原理进行目标测距，相较于双目视觉测距，理论上不受双目视觉视差极限的束缚，在视线范围内可检测到的物体基本可以实现定位测距，可以实现远近不同距离目标物的测距，适用范围广；可以同时检测一张图片上的多个目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法，其特征在于：对光照强度、空气湿度、以及波浪强度等级进行赋值并进行综合评价，以生成单目视觉图像的环境综合评价系数的具体逻辑为：

3.根据权利要求1所述的基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法，其特征在于：将第i张单目视觉图像所对应的光照强度、空气湿度、波浪强度等级分别标定为Ei、RHi、BLi，将第i张单目视觉图像所对应的光照强度影响值标定为f(Ei)，将第i张单目视觉图像所对应的空气湿度影响值标定为f(RHi)，将...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法，其特征在于：对光照强度、空气湿度、以及波浪强度等级进行赋值并进行综合评价，以生成单目视觉图像的环境综合评价系数的具体逻辑为：

3.根据权利要求1所述的基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法，其特征在于：将第i张单目视觉图像所对应的光照强度、空气湿度、波浪强度等级分别标定为ei、rhi、bli，将第i张单目视觉图像所对应的光照强度影响值标定为f(ei)，将第i张单目视觉图像所对应的空气湿度影响值标定为f(rhi)，将第i张单目视觉图像所对应的波浪强度影响值标定为f(bli)，将第i张单目视觉图像所对应的环境综合评价系数标定hjpji，i表示不同单目视觉图像的编号，且i＝1、2、3、……、m，且m表示单目视觉图像的总张数，且m∈n+。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习和单目视觉的水面多目标测距方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈姚节，刘浩南，郝国柱，林云汉，邓成宇，
申请(专利权)人：武汉船讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：