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基于语义分割模型的水面障碍物检测方法研究
| 论文题名： | 基于语义分割模型的水面障碍物检测方法研究 |
| 关键词： | 无人水面艇;语义分割模型;显著性检测;反光区域去除 |
| 摘要： | 随着人们对沿海水域的探索和研究，无人水面艇(USV)作为水面环境开发过程中的重要工具被广泛使用，并且利用相机作为传感器获取光学图像，感知周围坏境。而为了确保USV能够自主安全的航行，避免碰撞和潜在的危险情况，水面障碍物检测技术就成为USV平台上图像处理中的重要研究内容。 由于水面环境的复杂多变，USV受到波浪的影响以及自身运动造成的不确定性，给障碍物检测带来了许多挑战。在各种水面障碍物检测方法中，基于语义分割模型的方法可以实现障碍物检测并且取得了较好的检测结果，但是现阶段的方法并不能完全解决检测中存在的各种问题。因此，针对水面反光现象和视界模糊情况等实际问题，本文提出了一种基于改进后语义分割模型的水面分割方法，并结合显著性估计检测方法，在单目和双目系统条件下完成水面障碍物检测。主要研究内容如下: (1)针对水面反光区域误检和小障碍物目标不完全分割导致的漏检问题，提出了一种基于反光区域去除和显著性估计的方法，该方法通过图像预处理、语义分割、显著性估计方法实现障碍物检测。首先，通过在预处理环节对水面中反光区域进行去除，避免其对后续检测的干扰，以及使用SNIC超像素算法获得更精细的预分割结果。其次，通过引入海天线估计参数，用于调整语义分割模型初始化和先验参数信息，提高整个模型的水面分割精度。最后，在水域范围内选取H型边界集合构造高斯背景模型，由此判断水面中非水像素为障碍物目标。实验结果表明，该方法可以提高单目条件下水面障碍物检测的精确度。 (2)针对由于海天线附近视界模糊现象导致的障碍物目标漏检问题，提出了一种双目条件下基于二级分割模型的障碍物检测方法，该方法通过二级检测模型和立体验证环节实现障碍物检测。首先，使用平滑算法进行预处理，减少图像中部分噪声的干扰并增强障碍物的边缘和纹理。其次，通过引入视差图将单视图模型扩展为联合立体视图语义分割模型，并结合改进后的分割模型获得水域范围，提高水面分割精度。最后，利用基于背景的显著性估计方法实现障碍物检测，并在立体验证环节使用极限约束和立体匹配的方法，对已获取的障碍物检测结果进行验证，排除闪光等原因引起的误检。实验结果表明，该方法可以提高双目条件下水面障碍物检测的准确性。 |
| 作者： | 赵雪晨 |
| 专业： | 信息与通信工程 |
| 导师： | 乔玉龙 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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