基于視覺信息融合技術(shù)的水面船只檢測(cè)技術(shù)開發(fā)

包 琳

(大連海洋大學(xué)，遼寧 大連 116023)

0 引言

無人船借助遠(yuǎn)程遙控和自主控制器實(shí)現(xiàn)水面的無人作業(yè)，由于其顯著的成本優(yōu)勢(shì)和靈活特性，在軍事、商業(yè)領(lǐng)域獲得了廣泛的重視，尤其以水面船只等目標(biāo)探測(cè)的無人船，已經(jīng)成為一個(gè)重要研究方向。本文針對(duì)無人船的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)，主要做以下工作：

1）解析水面無人船的激光雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)技術(shù)，介紹激光雷達(dá)系統(tǒng)的基本原理，對(duì)激光雷達(dá)的信號(hào)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模；

2）研究水面無人船基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割、圖像濾波[1]、特征提取等內(nèi)容重點(diǎn)進(jìn)行介紹；

3）提出一種基于視覺信息融合技術(shù)的水面船只目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，重點(diǎn)介紹激光雷達(dá)探測(cè)信號(hào)和計(jì)算機(jī)視覺信號(hào)的融合方法，從時(shí)間序列和空間配準(zhǔn)等方面進(jìn)行詳細(xì)研究。

1 無人船的激光雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)

在水面無人船中裝載量最大的目標(biāo)探測(cè)設(shè)備為超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器等，其中，毫米波雷達(dá)傳感器的傳輸介質(zhì)為24 GHz 頻率的毫米波，能夠?qū)崿F(xiàn)微波制導(dǎo)，具有體積小、空間分辨率高等優(yōu)點(diǎn)。激光雷達(dá)傳感器的信息傳輸介質(zhì)為激光，其工作原理是向目標(biāo)發(fā)射激光束，然后解析目標(biāo)的激光回波信號(hào)，經(jīng)過數(shù)字信號(hào)處理后就可以獲得目標(biāo)的距離、方位、高度、速度等參數(shù)[2]。

由于毫米波雷達(dá)傳感器的穿透能力和抗干擾能力強(qiáng)，因此，本文在設(shè)計(jì)基于視覺信息融合技術(shù)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)時(shí)，采用的研究對(duì)象為毫米波雷達(dá)。

圖1 為毫米波雷達(dá)傳感器的工作原理圖。

圖1 毫米波雷達(dá)傳感器的工作原理圖Fig.1 Working principle diagram of millimeter wave radar sensor

如圖，毫米波雷達(dá)傳感器系統(tǒng)主要包括雷達(dá)收發(fā)前端、接收天線、發(fā)射天線、控制電路、數(shù)字信號(hào)處理器、雷達(dá)信號(hào)發(fā)生器等。

控制電路產(chǎn)生的線性調(diào)頻信號(hào)模型可表示為：

毫米波雷達(dá)系統(tǒng)的目標(biāo)探測(cè)區(qū)域坐標(biāo)表示為：

其中：R0為毫米波雷達(dá)與目標(biāo)的距離；θα為雷達(dá)信號(hào)的發(fā)射方位角，θr為雷達(dá)的接收方位角。

毫米波雷達(dá)的信號(hào)模型如下：

其中：a(t)為毫米波幅值函數(shù)；f0為毫米波信號(hào)的初始頻率；φ(t)為毫米波的相位函數(shù)；T為毫米波雷達(dá)信號(hào)的周期。

2 無人船的計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)探測(cè)技術(shù)

基于計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)是近年來的一種新興技術(shù)，而高性能計(jì)算機(jī)和圖像學(xué)理論的發(fā)展為這一技術(shù)提供了保障。

無人船利用攝像頭等圖像采集設(shè)備獲取海上目標(biāo)的視頻和圖像，然后通過圖像的分析和處理進(jìn)行目標(biāo)的定位與提取?；谟?jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)探測(cè)對(duì)硬件設(shè)備的要求較高，但目標(biāo)探測(cè)的精度也相對(duì)于毫米波雷達(dá)更高。

無人船的計(jì)算機(jī)視覺目標(biāo)探測(cè)流程如圖2 所示。

1）目標(biāo)視頻和圖像獲取

包含目標(biāo)的視頻圖像獲取，是進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)的第一步，視頻和圖像的分辨率直接決定了目標(biāo)探測(cè)的精度。因此，本文無人船采用50 倍可變焦鏡頭，分辨率可達(dá)到1 080 P。

2）圖像的預(yù)處理

目標(biāo)視頻圖像識(shí)別的重要因素是圖像的色度信號(hào)和亮度信號(hào)，首先，進(jìn)行圖像的顏色空間分解。使用YUV（顏色、亮度、灰度）顏色空間進(jìn)行無人船探測(cè)目標(biāo)圖像的分解，空間轉(zhuǎn)換公式如下：

基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的目標(biāo)探測(cè)易受到噪聲信號(hào)的干擾，比如海上的霧氣、太陽(yáng)光反射等，因此，在目標(biāo)識(shí)別前需要對(duì)圖像進(jìn)行噪聲處理。使用高斯線性濾波算法進(jìn)行圖像的降噪，高斯濾波函數(shù)模型如下：

式中：σ為濾波標(biāo)準(zhǔn)差，σ越大，則濾波的帶寬越寬，可過濾。

3）圖像背景濾波

背景濾波是將視頻圖像中前后兩幀中相同的背景像素進(jìn)行過濾和消減，主要采用差分算法，判斷前后兩幀差值與設(shè)定的閾值關(guān)系，當(dāng)?shù)陀陂撝禃r(shí)，可將圖像背景消減，得到二值化圖像。

視頻圖像的差分算法如下：

式中：fe(x,y,t)為含有目標(biāo)信息的當(dāng)前幀圖像；fr(x,y,t)為含有目標(biāo)的背景圖像；T為設(shè)定的閾值。圖像背景濾波算法的原理如圖3 所示。

圖3 圖像背景濾波算法的原理Fig.3 Principle of image background filtering algorithm

4）圖像分割和目標(biāo)識(shí)別

對(duì)前文處理的目標(biāo)圖像進(jìn)行邊緣圖像分割和特征提取，可以獲得被測(cè)目標(biāo)的完整信息。

3 基于視覺信息融合技術(shù)的無人船水面船只檢測(cè)技術(shù)

3.1 雷達(dá)與計(jì)算機(jī)視覺探測(cè)技術(shù)的信息融合算法

基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的目標(biāo)探測(cè)技術(shù)精度更高，但易受海上氣象噪聲的干擾；基于毫米波雷達(dá)的目標(biāo)探測(cè)精度略低，但信號(hào)穿透能力強(qiáng)，能夠?qū)崿F(xiàn)全天候的目標(biāo)探測(cè)。因此，文中重點(diǎn)研究將雷達(dá)與計(jì)算機(jī)視覺探測(cè)技術(shù)的信息融合算法，既能提升目標(biāo)探測(cè)的精度，又能降低探測(cè)過程的噪聲。

輸入到統(tǒng)計(jì)決策模型或非線性濾波器(貝葉斯決策規(guī)則，擴(kuò)展卡爾曼濾波器EKF，無損卡爾曼濾波器UKF)中，以獲得融合結(jié)果。

信息融合是在特征的層級(jí)上進(jìn)行融合，將雷達(dá)和視覺探測(cè)提取的目標(biāo)特征進(jìn)行運(yùn)算，在時(shí)間序列和空間配準(zhǔn)等維度實(shí)現(xiàn)融合，如圖4 所示。

圖4 雷達(dá)與計(jì)算機(jī)視覺探測(cè)的信息融合算法Fig.4 Information fusion algorithm of radar and computer vision detection

雷達(dá)和視覺傳感器信息融合過程采用LEE 濾波算法提高信號(hào)精度，濾波器的模型如下式：

其中：W(t)為權(quán)重函數(shù)；σ0為雷達(dá)噪聲均值；σi為圖像噪聲方差；I(t)為目標(biāo)圖像的像素。

模型噪聲方差滿足：

LEE 濾波器的小波變換能夠提高噪聲濾波的帶寬，如下式：

式中：s，t為小波變換因子。

3.2 無人船水面船只目標(biāo)檢測(cè)的時(shí)空對(duì)準(zhǔn)

毫米波雷達(dá)與視覺探測(cè)器的融合可分為時(shí)間配準(zhǔn)和空間配準(zhǔn)，分別如下：

1）時(shí)間配準(zhǔn)

無人船毫米波雷達(dá)采樣周期為8 ms，視覺傳感器的采樣頻率為2 ms，在信息融合過程中需要保證2 種傳感器在時(shí)間上的同步，水面船只探測(cè)的時(shí)間配準(zhǔn)示意圖如圖5 所示。

2）空間配準(zhǔn)

毫米波雷達(dá)與視覺傳感器的目標(biāo)探測(cè)空間參考不同，因此需要進(jìn)行空間配準(zhǔn)，建立空間配準(zhǔn)坐標(biāo)系如圖6 所示。

圖6 空間配準(zhǔn)坐標(biāo)系Fig.6 Spatial registration coordinate system

毫米波雷達(dá)空間的點(diǎn)p 坐標(biāo)(Xw,Yw,Zw)，視覺傳感器中對(duì)應(yīng)坐標(biāo)(u,v,l)，可得轉(zhuǎn)換關(guān)系為：

式中：m為 映射長(zhǎng)度；α為坐標(biāo)系相對(duì)傾角；R目標(biāo)距離。

4 結(jié)語

本文提出一種將毫米波雷達(dá)與視覺傳感器相結(jié)合的水面船只目標(biāo)探測(cè)算法，能夠提高無人船的目標(biāo)探測(cè)性能。