利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法
【专利摘要】本发明涉及一种利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其特征在于：读取前视声呐图像，采用双阈值分割方法提取图像中动态目标区域；计算动态目标区域确定矩阵Ω，判断是否有新的动态目标轨迹出现；如果多个水下动态目标运动预测问题可以转化为多个独立动态目标分别预测问题，则采用粒子滤波方法对动态目标进行运动预测；如果多个水下动态目标运动预测问题不能转化为多个独立动态目标分别预测问题，确定粒子预测线索的融合策略，计算粒子权值，完成动态目标新的位置预测；将当前多个量测与多个动态目标预测轨迹进行关联；重复前述步骤，直至动态目标运动预测任务结束，相应得到的轨迹为动态目标运动的最终轨迹。
【专利说明】利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法。
【背景技术】
[0002] 由于海洋资源的探测开发的需要，国内外对智能水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle, AUV)技术日益重视。水声探测是目前水下探测最有效的方式，声纳 可以对海洋环境进行感知并实时处理，判断目标的位置、类型等信息，所以基于前视声纳的 水下动态目标探测和运动预测技术对水下目标的自主识别和跟踪以及对AUV的自主避碰、 导航意义重大。在资源勘探、地形探测、运动导航、水下避碰、生物科考等领域有着广泛的应 用。但由于前视声纳图像受水下环境影响较大，分辨率低且边界不易分辨，使水下目标探测 和运动预测技术不易实现。因此，如何利用成像质量较低的声纳图像实现对水下目标的探 测与运动预测是亟待解决的技术问题。
[0003] 文献[1]采用广义Kalman滤波模型进行自适应水下目标运动预测，通过指定权值 使运动预测在精确性和稳定性间取得平衡。文献[2]引入最近邻数据关联方法（nearest neighbor data association, NNDA)，利用Kalman滤波器进行目标运动预测，并通过NNDA 将量测和轨迹关联起来，实现对目标的持续运动预测。文献[3]等采用采样Kalman滤波方 法进行目标运动预测，利用联合数据概率关联（JPDA)算法实现量测和轨迹的数据关联。文 献[4]和文献[5]将粒子滤波用到水下目标运动预测中，并通过实验数据进行验证，结果表 明运动预测效果优于扩展Kalman运动预测。文献[6]基于采样Kalman滤波实现水下被动 目标的运动预测，比传统的扩展Kalman滤波更逼近系统的非线性特性，适用于过程噪声与 状态估计非线性耦合的情况。文献[7]进行了基于粒子滤波的单目标运动预测研究，并通 过自适应调整系统的噪声方差使目标的运动预测过程更加稳健。文献[8]进行了基于前视 声纳图像的高斯粒子滤波目标运动预测技术研究，通过采用不变矩和面积进行双特征匹配 实现对两个不同类目标的运动预测。
[0004] 相关文献表明，现有技术中，未见效果较好的、不受前视声呐图像固有缺陷的影 响、简便快捷的水下多个动态目标区域运动预测的方法。
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【发明内容】
[0013] 本发明目的在于提供一种利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方 法，能够利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动进行准确预测。
[0014] 实现本发明目的技术方案：
[0015] 一种利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其特征在于：
[0016] 步骤1 :读取前视声呐图像，采用双阈值分割方法提取图像中的A个动态目标区域 Rp,q，其中q e (1，A)，P为前视声呐图像序列号；
[0017] 步骤2 :计算动态目标区域确定矩阵Ω，判断是否有新的动态目标轨迹出现；如果 有新的轨迹，则进行新的轨迹添加，进入步骤3 ;如果没有，则直接进入步骤3 ;
[0018] 步骤3 :判断是否可将多个水下动态目标运动预测问题转化为多个独立动态目标 分别预测问题；如果多个水下动态目标运动预测问题可以转化为多个独立动态目标分别预 测问题，则采用粒子滤波方法对动态目标进行运动预测；如果多个水下动态目标运动预测 问题不能转化为多个独立动态目标分别预测问题，则计算表征动态目标区域R p,,的各粒子 可信度
【权利要求】
1. 一种利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其特征在于： 步骤1 :读取前视声呐图像，采用双阈值分割方法提取图像中的A个动态目标区域Rp,q， 其中q e (1，A)，p为前视声呐图像序列号； 步骤2 :计算动态目标区域确定矩阵Ω，判断是否有新的动态目标轨迹出现；如果有新 的轨迹，则进行新的轨迹添加，进入步骤3 ;如果没有，则直接进入步骤3 ; 步骤3 :判断是否可将多个水下动态目标运动预测问题转化为多个独立动态目标分别 预测问题；如果多个水下动态目标运动预测问题可以转化为多个独立动态目标分别预测问 题，则采用粒子滤波方法对动态目标进行运动预测；如果多个水下动态目标运动预测问题 不能转化为多个独立动态目标分别预测问题，则计算表征动态目标区域R p,,的各粒子可信 度，其中m e (1，M)，M表示粒子个数，确定粒子预测线索的融合策略，计算粒子权值，完 成动态目标新的位置预测； 步骤4 :重新计算确定矩阵Ω，将当前的多个量测与多个动态目标预测轨迹进行关联； 步骤5 :重复步骤1-步骤4,直至动态目标运动预测任务结束，相应得到的轨迹为动态 目标运动的最终轨迹。
2. 根据权利要求1所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其 特征在于：步骤3中，基于动态目标区域Rp,,的最优特征集组合{1\，T 2, . . .，Tn}，计算表征 动态目标区域Rp，，的各粒子可信度，最优特征集组合通过如下方法获 得， 步骤3. 1 :连续读入10幅前视声呐灰度图像序列，并将其存入大小为KXL的二维图像 数组集合ΙΛ，...，IP,，...，I1Q}，其中P e (1，1〇)，各像素点Ip(i，j)所对应的灰度值fp(i， j)均在0?255的范围内，K，L表示数组行数与列数； 步骤3. 2 :采用双阈值分割方法提取每幅图像中的A个动态目标区域％,,，其中q e (1， A)； 步骤3. 4 :计算每幅图像Ip中Rp,,对应的13类典型特征值，分别为动态目标区域面积 Sp,,、动态目标区域周长Cp,,、动态目标区域紧凑性特征Op,,、动态目标区域平均亮度B p,,、动 态目标区域亮度标准差〇p,q、动态目标区域背景平均亮度、动态目标区域对比度特征 动态目标区域对比度特征、动态目标区域对比度特征动态目标区域形状矩 特征、动态目标区域形状矩特征、动态目标区域形状矩特征SM么、动态目标区 域形状矩特征5M p4，g ; 步骤3. 5 :采用广义回归神经网络统计不同类特征组合对动态目标区域Rp,,描述的影 响规律，得到最优特征集组合{1\，T2, . . .，TJ，其中η为选中特征个数。
3. 根据权利要求2所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其 特征在于：步骤3. 4中，对图像Ιρ进行逐行逐列扫描，计算动态目标区域Rp,q内像素点总数 和边界上像素点总数，则三类动态目标区域形状特征{Sp,、Op,q}定义为 ： sPq=K, Cp,q = Np,q 〇p,q=AnSpJClq
4. 根据权利要求2所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其 特征在于：步骤3.4中，Rp, q所对应的三类动态目标区域亮度特征{~x/、&，彳分别 定义为：
5. 根据权利要求2所述的所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的 方法，其特征在于：步骤3.4中，I，，所对应的三类对比度特征{c^、c^、分别定义 为：
6. 根据权利要求2所述的所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预 测的方法，其特征在于：步骤3. 4中，计算动态目标区域边界上像素点到动态目标区 域质心Gp,q(i，j)的欧式距离Z p,q(i，j)，Rp,q所对应的四类动态目标区域形状矩特征 , 5?&、5?&、分别定义为：
7. 根据权利要求2所述的所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标 运动预测的方法，其特征在于：步骤3. 5中，采用广义回归神经网络，统计不同种 特征组合下对每个动态目标区域Rp,q描述的影响规律的方法为：选取图像^作 为样本图像，从Ip中动态目标区域Rp, q的特征集合{Sp, ,、Cp, ,、Op, ,、Bp, ,、σ p, q、 巧4、C。、C^、SM。、SM:}中，选取两个特征{Vm、。， ,}作为样本特征集，以其它图像中相同动态目标区域所对应的该两个特征所组成的数据集 合作为训练集合，采用前馈广义回归神经网络进行辨识训练，保存辨识结果；再从样本图像 Ip中的目标区域Rp,q的特征集合内，选取一个特征x3p, q，加入到样本特征集中变为{xtq、 X2P, q、X3P, J，以其它图像中相同目标区域所对应的该三个特征所组成的数据集合作为训练 集合，采用前馈广义回归神经网络进行辨识训练，保存辨识结果；再重复上述过程，直至所 有特征组合完毕，则动态目标区域R p,,的统计完成；采用相同过程，完成其它动态目标区域 的统计；根据各动态目标区域的不同数目特征组合所获得的匹配结果，选取匹配准确率最 高的集合{1\，T 2, ...，TJ作为特征集合，其中η为选中特征个数。
8. 根据权利要求2所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其 特征在于：步骤2中，根据在运动轨迹1上动态目标区域的位置预测值<(</)和量 测值ζ (X，y)，动态目标区域Rp,,的确定矩阵定义为：
式中ω"表示量测值z(x，y)是否属于<(?〇所表征的轨迹1上点，定义为：
其中r表示动态目标区域位置预测值与量测值间的相对径向距离阈值，Θ表示动态目 标区域位置预测值与量测值间的相对夹角阈值； 如果对于任意轨迹，ω u q都为〇,那么量测z (X，y)所对应的动态目标区域为新出现目 标区域，其轨迹为新的轨迹。
9. 根据权利要求8所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其 特征在于：步骤3中，计算粒子可信度，确定粒子线索的融合策略，计算粒子权值，完成动态 目标新的位置预测的方法为： 依据特征集组合{1\，T2, . . .，Tn}内的特征种类，提取第m个粒子所在区域的相应特征 {7Γ，ΓΤ，...，7Τ},则利用特征所表示的动态目标运动状态量<与观测量W对似然概率 定义为：
σ为似然函数噪声值，的厂，7；')为粒子表征特征与各个特征间的距离。β为距离调控 因子。 依据似然概率得到粒子均值为： p(yj IXy) =
p{ynj\x'j)xj -根据粒子均值，统计计算粒子集合的样本协方差定义为： €ον(€})
p(yj |x?)(xj ~p(yj |χ7-))(χ? -pjiyj |^-))Γ > j & (1,..,η) 式中&表示第j个特征所对应的粒子样本 根据样本协方差，可信度定义为：
其中II · llF表示取Frobenius范数，（〇t,u表示矩阵的第t行第u列个元素； 设L为可信度阈值，根据可信度△ ^计算粒子权值； 若< \，则粒子可信度变为不可信，此时粒子权值定义为： p(yi，-；yn \χ)ζ
η 其中α』是密度函数p (yj I Xj)的加权系数，且满ΜΣα/ = 1。α』定义为：
若Λ」> 粒子可信度为可信，则粒子权值定义为：
根据粒子权值，目标区域的轨迹为w =，(乃，…，兄,1夂拉
10.根据权利要求9所述的利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法， 其特征在于：步骤3中，判断是否可将多动态目标运动预测问题转化为多个独立动态目标 分别预测问题的方法为： 根据目标确定矩阵Ω，如果轨迹与量测为一一对应关系，即：
,则多动态目标预测问题可以转化为多个独立动态 目标分别预测问题进行计算。
【文档编号】G06T7/20GK104299248SQ201410612427
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年11月4日 优先权日:2014年11月4日
【发明者】张铁栋, 马珊, 吕欣倍, 万磊, 黄蜀玲, 李阳 申请人:哈尔滨工程大学