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文檔簡介
1、水下目標探測跟蹤系統(tǒng)相當于自主水下機器人的眼睛,是水下機器人能在水下自主活動不可或缺的一部分。一個準確可靠、實時性較好的探測跟蹤系統(tǒng)對能否順利開展水下工作起著至關(guān)重要的作用,對促進我國的海洋保護與開發(fā)事業(yè)也有很重要的現(xiàn)實意義。
本論文著重研究了聲吶圖像處理技術(shù)、目標的特征提取技術(shù)、目標跟蹤技術(shù)、實時多任務 VxWorks操作系統(tǒng)的相關(guān)知識。設(shè)計了一個可靠性高實時性強的聲探測跟蹤系統(tǒng),通過這個系統(tǒng)可以將水下機器人的其他模塊全部串
2、聯(lián)起來,配合其他模塊完成交給水下自主機器人的各種復雜任務。
本系統(tǒng)主要包括四個部分:聲吶圖像預處理、運動目標檢測與特征提取、目標跟蹤、探測跟蹤系統(tǒng)的硬件平臺及軟件架構(gòu)。
首先,本文對聲吶接收的回波數(shù)據(jù)進行處理,經(jīng)過坐標變換、通過編程實現(xiàn)對圖像的顯示,圖像增強與中值濾波對圖像平滑等過程實現(xiàn)對聲吶圖像預處理,為后續(xù)的目標檢測做好了充分的準備。
其次,在運動目標檢測與特征提取過程中,通過分析聲吶圖像的一系列特點,
3、選用了聚類分割和變框掃描結(jié)合的方法對運動目標進行檢測。然后分析了聲吶圖像中目標的特征及在目標運動過程中目標特征的變化,對目標的不變矩特征進行提取實驗,同時構(gòu)造出了用于前視聲吶圖像特征提取的類Haar特征,并利用類Haar特征的聲吶圖像進行特征提取實驗,通過實驗驗證了本文構(gòu)造的特征提取方法的有效性和易用特征,提高了目標檢測過程中的可靠性。
再次,在運動目標跟蹤部分,由于目標一直在運動導致圖像數(shù)據(jù)中的目標特征不穩(wěn)定,反映在聲吶各幀
4、圖像中目標的形狀發(fā)生了較大的變化。對比了面積特征與類 Haar特征的特征組合和多特征信息融合分別與粒子濾波算法結(jié)合進行跟蹤實驗的結(jié)果,分析了傳統(tǒng)的跟蹤算法變形模板和粒子濾波算法相結(jié)合的跟蹤方法與粒子濾波和多特征信息融合相結(jié)合的跟蹤算法的優(yōu)缺點,選用粒子濾波與多特征信息融合相結(jié)合的算法作為本系統(tǒng)的跟蹤算法,完成了對水下目標的準確跟蹤。
最后,在聲探測跟蹤軟件架構(gòu)部分,對系統(tǒng)進行了初始化工作,不但運用VxWorks的多線程機制、實
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