[發明專利]一種基于多分支網絡的水面環境解析方法

在審

• 申請號: 201810174210.0
• 申請日: 2018-03-02
• 公開（公告）號: CN108446721A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發明（設計）人: 曹治國;肖陽;張驍迪;祁心源;楊健;宮凱程;李德輝
• 申請（專利權）人: 廣東華中科技大學工業技術研究院;華中科技大學;廣東省智能機器人研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 東莞卓為知識產權代理事務所(普通合伙) 44429
• 代理人: 梁年順

本發明涉及數字圖像處理技術領域，具體公開了一種基于多分支網絡的水面環境解析方法，包括制作訓練樣本；構造多分支網絡模型，利用訓練樣本對多分支網絡模型進行訓練，并作保存；采集待解析環境的圖像，將圖像調至一定尺寸，輸入多分支網絡模型進行前向計算；提取待解析環境的圖像特征；對待解析環境的圖像特征進行目標檢測；對待解析環境的圖像特征進行環境區域解析。本發明通過采用多分支網絡的結構，只需獲取一個圖像特征即可完成目標檢測和環境解析，實現完整的環境解析，而且具有較快的運算速度。

技術領域

本發明涉及數字圖像處理技術領域，具體公開了一種基于多分支網絡的水面環境解析方法。

背景技術

水面無人艇是一種無人操作的水面艦艇，能夠自主規劃、自主航行，并且可以采用主動方式或人工干預方式完成環境信息感知、目標探測等各項任務的小型水面艦艇。水面無人艇主要應用于執行危險以及不適于有人船只執行的任務，可完成無人值守下的自主控制和長時間可靠運行。無人艇在許多實際應用場景中都可以發揮出重要作用，如民用領域的水質監測，警用領域的海關稽查，軍用領域的近海巡邏等。

無人艇環境感知模塊包括了環境信息的采集與處理，是無人艇實現自主工作的第一步，也是構成無人艇的基本模塊之一。無人艇環境感知模塊需要實現水面目標檢測、水面環境解析等功能，為無人艇自主避障、航跡規劃等提供決策依據。

由于現實情況中，無論是內河水面還是近海水面，其環境往往復雜多變，不僅有著各類船只等移動目標，也有浮標等固定目標，而水面上的這些物體都將成為無人艇航行的障礙物，需要及時檢測到它們的存在。另一方面，作為一種特殊的船只，無人艇需要在水面上航行，因此需要檢測周圍的水面區域作為無人艇的可行駛區域。因此，借助計算機視覺技術中的目標檢測和圖像解析技術，無人艇將具備水面目標檢測和水面環境解析的能力。然而，水面種類眾多，各類船只形態大小差異較大，在不同的視角下呈現出不同的姿態；另一方面，水面區域在不同的氣象條件下也存在較大的顏色差異；穩定有效的水面目標檢測技術和水面環境解析技術并不容易實現。

因此，需要一種能夠同時實現水面目標檢測和環境解析的技術方法，為無人艇自主巡航提供技術保障。

發明內容

為了克服現有技術中存在的缺點和不足，本發明的目的在于提供一種基于多分支網絡的水面環境解析方法。

為實現上述目的，本發明采用如下方案。

一種基于多分支網絡的水面環境解析方法,包括：

制作訓練樣本；

構造多分支網絡模型，利用訓練樣本對多分支網絡模型進行訓練，并作保存；

采集待解析環境的圖像，將圖像調至一定尺寸，輸入多分支網絡模型進行前向計算；

提取待解析環境的圖像特征；

對待解析環境的圖像特征進行目標檢測；

對待解析環境的圖像特征進行環境區域解析。

進一步地，所述制作訓練樣本，包括制作目標檢測樣本和環境區域解析樣本：

采集一定數量的測目標圖像，將圖像調至一定尺寸，并對圖像的目標類型、目標中心位置坐標及目標所在矩形長寬進行標記；

采集一定數量的環境區域圖像，將圖像調至一定尺寸，并對圖像中不同的區域進行標記。

進一步地，所述構造多分支網絡模型，利用訓練樣本對多分支網絡模型進行訓練，并作保存，包括：

進行多分支網絡權值初始化；

利用目標檢測樣本對目標檢測模塊和特征提取模塊進行訓練，獲得目標檢測模塊損失函數：