[发明专利]一种目标跟踪型水下航行器

说明书

本发明公开了一种目标跟踪型水下航行器，包括航行器外壳，航行器外壳内部设置有主控板，航行器外壳头部内侧设有设置在主控板上的摄像头，航行器外壳前侧中部设有设置在主控板上的陀螺仪，主控板上电性连接有电池，航行器外壳末端连接有舵机连杆，舵机连杆末端通过矢量万向座连接有动力推进器。与现有技术相比的优点在于：本发明移动灵活，为能够对水下可疑设备进行跟踪监测提供硬件保障；本发明通过DaSiamRPN算法来计算可疑设备的位置变化，并将信息发送给主控板，而后主控板控制航行器跟踪监测，为能够对水下可疑设备进行跟踪监测提供软件保障；且DaSiamRPN算法在长期的跟踪中实现了较为准确的效果。

技术领域

本发明涉及水下航行器技术领域，具体是指一种目标跟踪型水下航行器。

背景技术

维护海洋权益事关国家利益，世界各国特别是沿海国家都十分重视海洋权益，将其视为核心利益。随着人工智能的迅速发展，无人装备如无人机、无人水面艇、无人水下航行器等在海洋维权等方面凸显优势。海洋维权装备是保障国家海洋安全和海洋权益的重要基础，应用无人装备进行海洋全方位监视和观测成为我国海洋安全保障能力发展的重要途径。

自主式水下航行器(AUV)是无人装备的一种，AUV不仅可用于海洋资源(多金属结核、石油、天然气等)的勘探，而且可以监视海域的环境情况，甚至可以监视目标国家的战略行动。因此，一种用于海洋维权的目标跟踪型水下航行器亟需发展。

鉴于此，发明者在研究现有技术的基础上提出了一种目标跟踪型的水下航行器，结合AI技术，对可疑海洋装备进行跟踪、预警和监视，提升海洋安全保障能力。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服以上技术困难，提供一种能够对可疑海洋装备进行跟踪、预警和监视，提升海洋安全保障能力的一种目标跟踪型水下航行器。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种目标跟踪型水下航行器，包括航行器外壳，所述航行器外壳内部设置有主控板，航行器外壳头部内侧设有设置在主控板上的摄像头，航行器外壳前侧中部设有设置在主控板上的陀螺仪，所述主控板上电性连接有电池，所述航行器外壳上部左右两侧分别安装有机翼，航行器外壳中部左右两侧分别安装有姿态推进器，航行器外壳末端连接有舵机连杆，所述舵机连杆末端通过矢量万向座连接有动力推进器。

作为改进，所述航行器外壳头部外侧套接有前O型圈。

作为改进，所述航行器外壳尾部外侧套接有后O型圈。

一种目标跟踪型水下航行器的使用方法，所述使用方法包括以下步骤：

步骤一、摄像头将拍摄到的监视图像反馈给控制台；

步骤二、工作人员发现可疑设备时，将可疑设备圈出；

步骤三、将目标模板(圈出的可疑设备图像)改为自定义模板，并抽取摄像头获取的每一帧图像作为原始图像，然后对原始图像和目标模板进行预处理，即将两者的分辨率分别调整为255*255*3和127*127*3，然后对两者进行滤波提高图像质量；

然后通过DaSiamRPN算法对目标图像进行分析处理，具体流程如下：

1)、预处理后的图像送入卷积神经网络(CNN)中进行特征提取，提取目标模板的网络和提取待识别图像的网络在结构与参数方面完全一致；

2)、通过特征提取网络后的目标模板和待识别图像已经转换为高维特征图，将二者送入RPN中进行位置预测，RPN网络由两部分组成，一部分是分类分支，用于区分目标和背景，另一部分是回归分支，它将候选区域进行微调；

步骤三、通过DaSiamRPN算法得出获得目标在图像中的具体位置，具体位置由中心坐标、宽度和高度三项数据组成，当目标移动时，中心坐标会发生变化，通过DaSiamRPN算法会计算出中心坐标的偏移量；