[发明专利]一种无人船水面目标检测方法、装置及无人船

权利要求书

1.一种无人船水面目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：

标定无人船的传感器的内外参；

采集无人船航行时的实时传感器数据，并进行时间配准；

实时检测无人船航行时水面目标的存在性；

当检测到存在水面目标时，则对水面目标进行持续追踪；

对雷达数据进行预处理；

将预处理后的雷达点云投影到对应的图像上；

将对水面目标进行持续追踪的跟踪结果与投影的雷达点云进行匹配；

计算匹配水面目标与无人船的相对位置关系。

2.根据权利要求1所述的一种无人船水面目标检测方法，其特征在于，所述的实时检测无人船航行时水面目标的存在性，具体包括：

初始化训练好的目标检测网络；

对采集到的水面图像进行等比例缩放，以将水面图像信息转化为满足目标检测网络输入数据要求的图像信息数据；

将图像信息数据输入训练好的目标检测网络中；

目标检测网络对接收到的图像信息数据进行特征提取和对接收到的图像信息数据中的水面目标的位置进行预测；

对目标检测网络预测的水面目标的位置框坐标信息进行选择性输出；

将筛选之后的目标检测网络预测的水面目标的位置框坐标信息输出并生成水面目标的图像边界框。

3.根据权利要求2所述的一种无人船水面目标检测方法，其特征在于，所述的初始化训练好的目标检测网络中，所述目标检测网络是通过预先采集并已经标明了水面目标的图像信息数据进行训练，观察训练过程中的损失函数Loss的值，得到适应使用场景并且能够正确提取图像数据中水面目标的模型文件。

4.根据权利要求3所述的一种无人船水面目标检测方法，其特征在于，所述的目标检测网络对接收到的图像信息数据进行特征提取和对接收到的图像信息数据中的水面目标的位置进行预测，根据接收到的图像信息数据中存储的权重参数的权重值对图像信息数据进行特征提取，并且得出图像中有可能是水面目标的图像区域的位置坐标以及对做出该预测的置信度。

5.根据权利要求4所述的一种无人船水面目标检测方法，其特征在于，所述的对目标检测网络预测的水面目标的位置框坐标信息进行选择性输出，具体包括：

判断得出的预测的置信度的值是否大于设定的置信度的值；

若是，则判定目标检测网络预测到的水面目标是真实存在的，且图像信息数据中的位置坐标也是真实的；

若否，则判定目标检测网络预测到的水面目标是不真实存在的，并将该次的预测值屏蔽不予采用。

6.根据权利要求2所述的一种无人船水面目标检测方法，其特征在于，所述的对水面目标进行持续追踪，具体包括：

将采集到的图像信息数据中的连续多帧图片通过卷积神经网络提取多帧图片间的相似度度量特征；

利用最大匹配，得到多帧图片间的相同目标对准；

通过卡尔曼滤波和匈牙利算法结合，得到目标追踪轨迹。

7.根据权利要求1所述的一种无人船水面目标检测方法，其特征在于，所述的对雷达数据进行预处理，具体包括：

通过滤波算法滤除单帧雷达点云的杂点；

将当前帧与前两帧点云进行合并后进行聚类。

8.一种无人船水面目标检测装置，其特征在于，所述装置包括标定单元、采集单元、检测单元、追踪单元、预处理单元、投影单元、匹配单元以及计算单元；

标定单元，用于标定无人船的传感器的内外参；

采集单元，用于采集无人船航行时的实时传感器数据，并进行时间配准；

检测单元，用于实时检测无人船航行时水面目标的存在性；

追踪单元，用于当检测到存在水面目标时，则对水面目标进行持续追踪；

预处理单元，用于对雷达数据进行预处理；

投影单元，用于将预处理后的雷达点云投影到对应的图像上；

匹配单元，用于将对水面目标进行持续追踪的跟踪结果与投影的雷达点云进行匹配；

计算单元，用于计算匹配水面目标与无人船的相对位置关系。