【摘 要】
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随着海洋资源开发、水下环境探测等需求的提升,水下目标识别技术不断发展。目前,在水下目标识别领域中,通常使用声呐来探测水下环境、识别水下目标。声呐在水下成像的过程中,因成本的限制类似光学成像那样实时的成像处理不易实现。因为水下的环境噪声复杂,声呐信号容易被水声跳变层带来混响和多路径效应等影响。另外,声呐的原理是使用回波进行测深,因其工作特点,不能在浅水区成像。因此,本文使用光学成像作为水下信息的获取
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随着海洋资源开发、水下环境探测等需求的提升,水下目标识别技术不断发展。目前,在水下目标识别领域中,通常使用声呐来探测水下环境、识别水下目标。声呐在水下成像的过程中,因成本的限制类似光学成像那样实时的成像处理不易实现。因为水下的环境噪声复杂,声呐信号容易被水声跳变层带来混响和多路径效应等影响。另外,声呐的原理是使用回波进行测深,因其工作特点,不能在浅水区成像。因此,本文使用光学成像作为水下信息的获取途径。相较于地面上,水下的光学成像会因光在水下的衰减和散射而导致画面光照不均匀,水质的好坏也会直接影响最终成像的效果。本文的多输入融合实现对水下图像的增强,首先采用暗通道先验算法在RGB通道分别进行去雾操作,再将处理后的RGB转到LAB色彩空间,对L通道限制对比度,最后再结合同态滤波在频域中进一步压缩图像的亮度范围并增强画面对比度,实验证明该方法可以提高图像对比度的同时还能保证图像的色彩,最后采用PSNR、UCQM等图像评价指标,对400幅图像处理后,指标均值分别为29、2.5,对比当前主流的增强算法,结果也证明了本文提出算法的有效性和先进性,间接保障了识别的准确率。目标识别部分主要采用的深度学习中的目标检测技术,因传统目标检测方法在复杂场景中是无法人工设计图像特征的,于是采用深度学习训练目标检测模型,本文采用的数据集是经过人工采集并筛选标注的17543张水下真实场景图片,其中50%左右的图像是经过增强后的,旨在提高模型的鲁棒性。标注时采用VOC格式。目标识别方法采用YOLOv4-tiny作为基础,基于英伟达3070显卡迭代了100000次,应用在水下目标识别领域中,从Precision、Recall等几个方面评价模型的性能。实验证明,相较于传统的人工设计特征识别,该方法在识别的速度和准确率上均满足实时的处理要求,同时避免信息丢失等问题。最后,将模型移植到了NVIDIA Jetson Nano上,搭建了CUDA加速环境。基于Ubuntu的QT设计了一套交互界面,并预留了声呐数据接口,通过NVIDIA Jetson Nano的GPIO口连接继电器用于设备控制,经过软硬件联合测试,进一步验证了本文方法的可靠性。
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