基于背景抑制与改进多尺度LSD的声呐小目标检测算法

针对声呐小目标检测由于水下环境复杂、目标回波信号弱等因素造成虚警率和误检率较高的问题,文章提出基于背景抑制和改进直线分割检测(Line Segment Detection,LSD)的检测算法。首先对原始声呐数据截取序列片段,构建多周期累积历程图,凸显运动目标轨迹线特征;其次设计边缘滤波算子,有效滤除部分背景噪声,并结合投影变换进行线特征增强,不仅实现了断裂直线重连,还抑制了剩余噪声;然后基于图像金字塔改进了多尺度LSD直线分割检测算法,有效缓解了过检测问题,大幅增加了直线平均长度;最后为了合并冗余检测信息,利用运动轨迹时空一致性特征设计后处理模块,提高了检测定位精度。通过多组无人遥控潜水器(Remotely Operated Vehicle,ROV)、潜水员、空心球靶小目标序列的湖试、海试数据的定量与可视化结果定性分析,实验结果显示,文中算法与传统LSD相比,误检率和漏检率分别降低了11.2和3.9个百分点,定位误差下降了1.495个像素。结果表明,文中所提算法大幅提高了声呐小目标检测精度,为后续水下目标识别、跟踪等任务奠定重要基础。

自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别

[目的]为满足水下搜救、勘探、目标检测与跟踪等需求,[方法]针对研制的"探海I型"自主式水下机器人(AUV),利用其搭载的前视声呐开展目标识别试验,选取获取的运动目标图像中的典型帧进行目标检测和识别研究。阐述"探海I型"AUV的系统组成与工作原理。提出一种控制系统架构:以笔记本电脑配合水面控制箱为水面控制单元;以PC104工控板作为自动驾驶仪的主控单元;同时配备摄像头PC104板卡单独进行摄像头图像处理。采用三帧差分法检测声呐目标,并基于Hough变换的快速椭圆检测算法提取目标特征。[结果]湖上试验表明:研制的AUV运行可靠、正常,可满足水下工作的需求,声呐目标识别效果较好。[结论]该AUV控制系统架构和目标识别方法对于中、大型AUV的研制及视频、红外等其他领域的目标识别具有借鉴意义。