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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明涉及一种基于视觉的水下人工目标准确检测与定位方法，重点是检测水下目标并计算目标的位置和方位，设计了一种人工水下合作目标。首先对水下目标采用基于深度学习的目标检测算法进行粗检测，然后加入传统的基于形状和颜色的目标检测方法，进行准确的人工水下合作目标检测。再根据水下目标的检测结果和目标特征点的几何信息计算出目标相对于摄像机的位置和姿态，实现对水下目标的检测定位。本发明将基于颜色和形状的传统目标检测方法与基于深度学习的目标检测方法进行融合，实现了对水下目标的准确且快速的检测。本发明设计了人工水下合作目标，并根据所设计目标特征点的几何信息，实现对其的实时定位，计算出目标的位置信息和角度信息。

主权项：1.一种基于视觉的水下人工目标检测与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：定义人工水下合作目标的目标特征点的个数为n，n≥4，且n个目标特征点组成的图案需为不对称；对目标进行水下数据采集和数据预处理，以进行后续训练；步骤2：对水下目标进行检测，包括粗检测和细检测两部分，具体包括以下子步骤：步骤2.1：首先将采集的水下目标图像进行训练，对水下目标通过基于深度学习的目标检测方法进行粗检测，通过输出目标特征点的包围框ui,vi,wi,hi来检测目标特征点，其中ui,vi分别表示第i个特征点包围框的左上角坐标，wi,hi第i个特征点包围框的宽和高；步骤2.2：将粗检测得到的各个特征点的包围框向四面分别扩展像素后进行裁剪，经过灰度化处理后，对裁剪后的目标图像进行自适应二值化，然后对二值化结果进行形态学运算和圆形边缘检测；通过对边缘轮廓进行区域选择和圆度筛选，得到各目标特征点的中心在图像中的准确像素坐标；步骤3：通过步骤2的目标检测，得到各个水下目标特征点的在图像中的像素坐标，根据特征点之间的几何关系，对水下目标进行定位，包括以下子步骤：步骤3.1：得到各个特征点的二维像素坐标后，首先要根据特征点之间的几何关系信息，对得到的特征点中心的像素坐标进行排序，使各特征点能与其坐标一一对应；步骤3.2：已知特征点的二维像素坐标P{PiUi,Vi和特征点在目标坐标系下的三维坐标XTi,YTi,ZTi；特征点在摄像头坐标系下的坐标为XCi,YCi,ZCi，而目标在摄像头下的位置和姿态分别用偏移矩阵T和旋转矩阵R表示，则有 式中，RC为相机内参；由于在单目摄像头下的ZCi未知，要想求得T和R，需先利用针孔成像模型，计算特征点在摄像头坐标系下的坐标；定义O为相机原点，OA,OB,OC用于计算特征点的相机坐标，A,B,C,D为空间特征点，a,b,c,d为特征图像点，则根据几何关系，有余弦方程如下: 令则有 再令得到关于x和y的二元二次方程如下： AB,AC,BC可通过特征点在目标坐标系下的坐标计算得到，因此可以计算出v,w；a,b,c为目标检测算法检测到的图像坐标，可因此求出cos＜a,b＞,cos＜a,c＞,cos＜b,c＞；通过求解上述二元二次方程得到OA,OB,OC，进而计算出摄像机坐标A,B,C；由于该方程有四组解，需要用点D分别计算重投影误差，用误差最小的一组解计算真实位姿，得到水下目标的位置和三个姿态角。

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