[发明专利]一种基于非参数化分类与空间可信度模型的目标跟踪定位方法

说明书

本发明公开了一种基于非参数化分类与复合可信度的目标跟踪定位方法，涉及目标跟踪领域，包括以下步骤：步骤1、设计基于成像声呐与双目相机的水下视频目标跟踪定位系统；步骤2、建立基于非参数化像素分类的水下动目标多模检测方法；步骤3、构建基于复合可信度的相关滤波器学习模型，包含有空间可信度与多特征多通道可信度；步骤4、求解基于复合可信度的相关滤波学习最优化问题；步骤5、完成基于双目相机与成像声呐的联合跟踪定位。本发明可提高水下机器人在非结构化环境中自主作业的可靠性和有效性，为我国水下机器人、深海探测与空间机器人的发展提供理论与技术支撑。

技术领域

本发明涉及视频目标跟踪领域，尤其涉及一种基于非参数化分类与复合可信度的水下目标跟踪定位系统及方法。

背景技术

水下机器人可定义为在水面或水下移动，具有视觉、声学等感知系统，通过遥控或自主操作方式，使用机械手或其他工具，代替或辅助人类去完成某些水面和水下作 业的装置。

然而，当前大部分的水下机器人或水下自主作业系统没有充分考虑动态流场中双目相机与成像声呐的联合跟踪定位。该问题对后续的自主作业，如对接、操作等任务 需求带来了巨大挑战。换句话说，双目相机与成像声呐的联合跟踪定位信息的缺失使 得水下自主操控极具挑战性。

经对现有技术的文献检索发现，现有的水下机器人操作与控制平台，没有针对动态流场中的双目相机与成像声呐联合跟踪定准问题开展研究工作。具体来说，已有的 跟踪定位方法，仅仅是针对单一传感器的跟踪定位，而且没有考虑动态流场中水下目 标的遮挡、水下目标表观非线性高动态变化、快速移动等难题。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于非参数化分类与复合可信度的水下目标跟踪定位系统及方法，为水下无人平台提供稳定有效的定位信息。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是是动态流场中水下目标跟踪定位系统及方法。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于非参数化分类与空间可信度模型的目标跟踪定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1、设计基于成像声呐与水下双目相机的水下视频目标跟踪定位系统；

步骤2、建立基于非参数化像素分类的水下动目标多模检测方法；

步骤3、构建基于复合可信度的相关滤波器学习模型；

步骤4、求解基于复合可信度的相关滤波学习最优化问题；

步骤5、完成基于水下双目相机与成像声呐的联合跟踪定位。

进一步地，所述步骤1还包括以下步骤：

步骤1.1、构建一个水下双目相机，包括选择水下透光材料、相机水密结构设计，然后完成水下双目相机标定，得到相机内外参数矩阵、基线参数；

步骤1.2、构建一个成像声呐，设置其最大探测距离、信号增益等，通过结构设计实现水下双目相机与成像声呐的整合。

进一步地，所述步骤2包含有样本数量选定、图像背景建模与更新背景模型。

进一步地，所述步骤2还包括以下步骤：

步骤2.1、构建图像像素样本集，为输入图像的每一个像素存储一个样本集，并设定样本的数量，例如15-60之间；

步骤2.2、图像背景建模，其特征在于使用第一帧图像完成初始化，然后将输入新的像素值与样本集合进行比较，并进行分类；

步骤2.3，更新背景模型，采用时间采样更新策略，或者空间领域更新策略；另外，本发明引入更新因子，对背景模型进行自适应更新。