[发明专利]一种基于声呐图像处理的水下沉埋物识别与定位方法

说明书

本发明公开了一种基于声呐图像处理的水下沉埋物识别与定位方法，属应用于水中兵器试验领域水下沉埋物探测与打捞领域。包括构建可扩展的声呐图像数据库、建立深度学习的沉埋物图像识别算法、标定声呐图像的空间位置坐标、沉埋物探测的声呐图像目标自动识别和定位来实现；本发明专利提出了基于深度学习的声呐图像沉埋物目标自动检测识别技术，通过深度学习技术的移植应用，改善了声呐图像目标识别难度高、高度人工依赖等问题；解决了声呐图像空间坐标缺失的问题。可以实现水下沉埋物探测作业的声呐图像目标自动识别和空间位置定位，实现了对传统沉埋物探测作业技术和方法的创新变革和提高。

技术领域

本发明专利属于一种基于声呐图像处理的水下沉埋物识别与定位技术，可以应用于水中兵器试验领域水下沉埋物探测与打捞等方面。

背景技术

水下沉埋装备打捞是水中兵器试验靶场的重要业务之一。沉埋物的探测和定位是实现打捞的先决条件，由于水底地形地貌多变、水环境复杂、可见度差，在大面积深水区域探测和识别沉埋物是极具挑战性的课题。随着声呐技术的发展，图像声呐已成为搜寻湖底沉埋物的主力设备和技术手段，但在实际应用中，通过声呐图像探测沉埋物还存在技术和使用方法上的不足。首先，相比光学图像，声成像结构粗糙、精细度差，目标对比度低、特征不明显是声呐图像的致命缺陷，往往需要经过专业训练的人员细致判读声呐图像才能识别沉埋物；其次，声呐图像一般具有接近一千米的搜寻视场宽度，而大部分沉埋装备的最大尺度一般只有几米，在如此大的成像范围内人眼难以快速发现图像目标；再次，在使用方法方面，由于图像声呐缺乏定位辅助系统，当发现可疑目标后往往需要反复寻找、确认目标位置。

另外，如果仅依靠人工读图，通过图像声呐搜寻水下沉埋物时，对沉埋物的正确识别率，除受声呐图像等探测设备的性能影响外，还与设备操作人员的经验是否丰富密切相关。总体来说，现阶段的沉埋物探测方法，一方面需要非常专业的声呐图像判读人员来完成工作，由于人员及岗位变化不可避免，往往需要花费大量精力和成本在人员培训方面，而且判读图像声呐的专业知识和经验难以复制，难以应付短时间内工作量急剧增加的情况，存在成本高、效率低等问题；另一方面，人员对声呐图像的判读水平和准确度不但与知识和经验直接相关，还与工作时的身体状态、精神及情绪状况等不可量化因素相关，容易随机地导致误判和错判，存在随机性高、误差不可控等问题；另外，由于缺乏有效的沉埋物定位手段，还存在重复劳动多、效率低等问题。

发明内容

本发明专利设计了一种基于声呐图像识别的水下沉埋物自动识别与定位技术，通过声呐图像识别算法自动检测、识别图像声呐扫面湖底获得的沉埋物图像目标，再基于船位坐标系统建立图像声呐的成像坐标系，结合二者可实现沉埋物的自动识别和空间位置定位。本发明是这样实现的：

一种基于声呐图像处理的水下沉埋物识别与定位技术，包括以下步骤：

S1、构建可扩展的声呐图像数据库：以实际水上作业探测沉埋物的声呐图像数据为基础，丰富和扩展现有声呐图像数据；

S2、建立深度学习的沉埋物图像识别算法：基于深度学习、人工特征工程和其他先验知识的声呐图像沉埋物检测技术，并以基于沉埋物回波特性识别的水声识别技术为补充手段，形成沉埋物探测识别算法；

S3、标定声呐图像的空间位置坐标：基于船只导航定位系统实现图像声呐成像区域的空间位置标定；基于船只拖曳图像声呐搜寻沉埋物时，船只的位置、速等信息，图像声呐的扫描范围、扇区角度、视场角、距离物理参数，从而标定声呐图像的空间位置坐标；

S4、沉埋物探测的声呐图像目标自动识别和定位：通过声呐图像沉埋物检测识别算法自动判读声呐图像，获得沉埋物疑似目标在声呐图像上的像素坐标，再根据声呐图像的空间位置标定信息解算沉埋物疑似目标的实际空间位置，从而实现沉埋物探测的声呐图像目标自动识别和定位。