基于視覺的船舶跟蹤與三維定位技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著對海洋資源的進一步開發(fā)和利用，海洋船舶的協(xié)同作業(yè)需求越來越迫切。在海洋協(xié)同作業(yè)中，例如:海洋平臺建筑、海上鋪纜，需要實現(xiàn)對船與船之間的位置控制，以保證其安全距離和協(xié)同作業(yè)的最佳相對位置，對目標船的跟蹤及與目標船間相對位置的測算是首先要解決的問題。本文通過采用雙目視覺技術(shù)實時跟蹤目標船只并給出目標的三維坐標，從而為控制部分提供精確的位置傳感信息。
　　本文的主要工作如下:
　　1.首先介紹了視覺測量技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，并通過各

2、種測量技術(shù)的對比論證了視覺技術(shù)在船舶測量領(lǐng)域的可行性和應(yīng)用前景。
　　2.研究了立體視覺和雙目測距的相關(guān)理論，雙目測距算法可根據(jù)攝像機的擺放位置不同分為雙目光軸匯聚模式和雙目光軸平行模式，通過對比并結(jié)合實際實驗平臺最終采用了計算簡單，易于實現(xiàn)的雙目光軸平行模式的測距方法。
　　3.對目前主流攝像機標定方法進行了研究分析，其中張氏標定法是一種十分成熟并且得到廣泛應(yīng)用的方法，它在標定方法的靈活性以及準確性方面都作出了較大突破，鑒

3、于此本文采用張氏標定法完成雙目攝像機進行標定。首先采用基于OpenCV的標定程序?qū)﹄p目攝像機進行了標定，但是標定結(jié)果并不穩(wěn)定，最后采用基于Halcon軟件的標定程序獲得了相對穩(wěn)定的標定結(jié)果。
　　4.對薩里大學(xué)Zdenek Kalal的TLD(Trackiong-Learning-Detection)跟蹤算法進行了深入學(xué)習(xí)和研究，該方法將跟蹤、檢測、學(xué)習(xí)三部分相結(jié)合，具有實時性好，魯棒性強，可以實現(xiàn)長時跟蹤等優(yōu)點。因此本文在船舶跟

4、蹤定位系統(tǒng)的跟蹤模塊采用該算法對目標物進行跟蹤，并針對具體應(yīng)用對該算法進行了相關(guān)測試，該算法對目標高速運動、小角度旋轉(zhuǎn)、出現(xiàn)部分遮擋有較強的免疫力，其中當(dāng)目標旋轉(zhuǎn)角度較大時，算法的穩(wěn)定性會變差。
　　5.在立體匹配模塊采用準確性高，適應(yīng)性好的NCC匹配算法，但是該算法在傳統(tǒng)應(yīng)用中由于計算量大，從而導(dǎo)致匹配效率低。本文將跟蹤模塊與匹配模塊相結(jié)合，跟蹤模塊為匹配模塊提供約束條件，具體設(shè)計為:跟蹤模塊以目標窗口的形式給出跟蹤結(jié)果，即匹配

5、模塊在跟蹤結(jié)果中進行左右目匹配，同時匹配的對象——角點已提前獲取，數(shù)量設(shè)定在一定范圍之內(nèi)，該設(shè)計使NCC算法計算量大大降低，提高了匹配的實時性和準確性。
　　6.最后，基于Matlab R2010b，VC++6.0和OpenCV1.0開發(fā)了船舶跟蹤定位系統(tǒng)，通過實驗證明，船舶跟蹤定位系統(tǒng)的研究具有可行性，相比雷達、GPS，超聲波、紅外、激光等測距方法而言，本系統(tǒng)可同時完成動態(tài)目標跟蹤和定位并能提供三維圖像的豐富信息，具有很強推廣應(yīng)