本发明涉及自动驾驶
技术领域：
，具体涉及一种安全性高的船舶自动驾驶系统。
背景技术：
：随着当今世界经济的高速发展，各种生产、生活资源日益短缺，对海洋的开发和利用逐渐成为人类社会重要的发展方向，各国亦越来越重视海洋的开发。我国海岸线绵长，领海面积巨大，开展海洋活动具有巨大的应用前景。军事方面，可以对水下目标进行搜索、侦察、布雷、沉船打捞、援潜救生及水下监测与防御等工作；在民用领域，可以进行海底探测、海底考察、资源勘探和开采、管道铺设、水下设备的维护与维修、探测鱼群等。因此，开展海洋信息相关的研究，尤其是水下目标识别技术的研究，无论在军事还是民用领域都具有极其重要的意义和价值。随着经济的发展和社会的进步，各种汽车自动驾驶系统层出不穷，但很少有对船舶自动驾驶系统的研究。水下目标识别的研究为船舶自动驾驶系统的研究奠定了基础。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种安全性高的船舶自动驾驶系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种安全性高的船舶自动驾驶系统，包括设定模块、探测装置、定位模块和航行控制模块，所述设定模块用于为船舶设定目的地和航行路线，所述探测装置用于对航行路线上的水面目标和水下目标进行识别，获取水面目标识别结果和水下目标识别结果，所述定位模块用于获取船舶的实时位置，所述航行控制模块用于根据水面目标识别结果、水下目标识别结果和船舶的实时位置对船舶进行控制。所述探测装置包括水面目标探测装置和水下目标探测装置，所述水面目标探测装置用于对水面目标进行识别，所述水下目标探测装置包括水下图像获取模块、水下图像预处理模块、水下图像分割模块、水下目标特征提取模块和水下目标识别模块，所述水下图像获取模块采用水下视觉系统获取水下图像，所述水下视觉系统包括高清摄像头和照明设备，所述水下图像预处理模块用于对水下图像进行预处理，所述水下图像分割模块用于从经过预处理的水下图像中分割出水下目标，所述水下目标特征提取模块用于对水下目标的特征进行提取，所述水下目标识别模块用于根据水下目标特征对水下目标进行识别。本发明的有益效果为：提供了一种安全性高的船舶自动驾驶系统，将船员从长途的海运航行中解放出来，实现了船舶安全的自动驾驶。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：设定模块1、探测装置2、定位模块3、航行控制模块4。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种安全性高的船舶自动驾驶系统，包括设定模块1、探测装置2、定位模块3和航行控制模块4，所述设定模块1用于为船舶设定目的地和航行路线，所述探测装置2用于对航行路线上的水面目标和水下目标进行识别，获取水面目标识别结果和水下目标识别结果，所述定位模块3用于获取船舶的实时位置，所述航行控制模块4用于根据水面目标识别结果、水下目标识别结果和船舶的实时位置对船舶进行控制。本实施例提供了一种安全性高的船舶自动驾驶系统，将船员从长途的海运航行中解放出来，实现了船舶安全的自动驾驶。优选的，所述探测装置2包括水面目标探测装置和水下目标探测装置，所述水面目标探测装置用于对水面目标进行识别，所述水下目标探测装置包括水下图像获取模块、水下图像预处理模块、水下图像分割模块、水下目标特征提取模块和水下目标识别模块，所述水下图像获取模块采用水下视觉系统获取水下图像，所述水下视觉系统包括高清摄像头和照明设备，所述水下图像预处理模块用于对水下图像进行预处理，所述水下图像分割模块用于从经过预处理的水下图像中分割出水下目标，所述水下目标特征提取模块用于对水下目标的特征进行提取，所述水下目标识别模块用于根据水下目标特征对水下目标进行识别。所述水下图像获取模块采用水下视觉系统获取水下图像：建立水下图像成像模型：上述式子中,eh(k)表示水下视觉系统获取的水下图像，em表示照明设备的照射强度，γ表示光在水中的衰减系数，k表示目标的空间位置，ρ(k)表示目标的辐射率，d(k)表示目标到摄像头的距离；所述水下图像预处理模块包括灰度变换子模块和灰度增强子模块，所述灰度变换子模块用于将水下图像变换为灰度图像，所述灰度增强子模块用于对灰度图像进行增强。由于水体对光的吸收及散射效应，会导致获得的图像对比度低、灰度不均，极大影响了后续的图像分割化及特征提取目标识别工作。本优选实施例第二监控子系统在获取水下图像时，充分考虑了水对光的吸收特性和散射特性对水下成像的影响，便于后续对图像进行处理；水下图像预处理模块对灰度图像进行增强，便于后续对图像进行分割和识别。优选的，所述水下目标特征提取模块包括一次处理模块、二次处理模块和三次处理模块，所述一次处理模块用于获取水下目标的第一特征，所述二次处理模块用于获取水下目标的第二特征，所述三次处理模块用于根据所述第一特征和第二特征确定水下目标的综合特征；所述一次处理模块用于获取水下目标的第一特征：设水下图像灰度函数f(x,y)，其图像大小为m×n，定义水下目标第一特征yw1：上述式子中，yw1表示水下图目标的第一特征，(x,y)表示水下图像中像素点的位置，(x0,y0)为目标区域灰度重心的坐标，其中，mpq表示图像的(p+q)阶二维原点矩；本优选实施例第一特征具有平移、旋转和缩放的不变性，反映了图像中灰度相对于目标区域灰度重心的分布，提升了水下目标的识别能力。优选的，所述二次处理模块用于获取水下目标的第二特征：设水下图像灰度函数f(x,y)，其图像大小为m×n，将归一化转动向量，将图像绕其中任意一点(i,j)进行转动惯量记为lg(i,j)：定义水下目标第二特征yw2：上述式子中，yw2表示水下图目标的第二特征，lg(x0,y0)表示图像绕(x0,y0)点进行转动惯量，(x0,y0)为目标区域灰度重心的坐标，其中，mpq表示图像的(p+q)阶二维原点矩；所述三次处理模块用于根据所述第一特征和第二特征确定水下目标的综合特征：根据第一特征和第二特征确定综合特征yw＝[yw1,yw2]。由于水下成像环境特殊，且水下典型目标大都是人造物体，纹理特较弱，水下成像过程中水体对光的散射和吸收效应带来的非线性影响，造成图像质量不理想，对比度低，颜色信息在水中衰减的速度很快，本优选实施例第二特征具有抗灰度畸变的特性，且具有平移、旋转和缩放的不变性，提升了水下目标的识别能力。通过第一特征和第二特征确定综合特征，克服了水下目标纹理特征较弱和颜色信息衰减的缺陷，能够实现水下目标的有效识别。采用本发明安全性高的船舶自动驾驶系统对船舶进行控制，选定出发地，选取5个目的地进行实验，分别为目的地1、目的地2、目的地3、目的地4、目的地5，对驾驶时间和驾驶安全性进行统计，同有人驾驶相比，产生的有益效果如下表所示：驾驶时间缩短驾驶安全性提高目的地129％27％目的地227％26％目的地326％26％目的地425％24％目的地524％22％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12