【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体为基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法及系统。
技术介绍
1、近年来，海洋信息处理技术蓬勃发展，水下目标探测技术的应用也日益广泛，涉及海底光缆的铺设、水下石油平台的建立与维修、海底沉船的打捞、海洋生态系统的研究等领域。水下光学图像分辨率较高，信息量较为丰富，在短距离的水下目标探测任务中具有突出优势。然而，由于受水下特殊成像环境的限制，水下图像往往存在噪声干扰多、纹理特征模糊、对比度低及颜色失真等诸多问题。因此，水下目标探测任务面临诸多挑战，如何在图像可视性较差的情况下，精确、快速、稳定地检测识别和跟踪水下目标物体是亟待解决的问题；
2、在水下图像中，由于高散射、强衰弱的水下光学环境导致获取的图像质量会严重降低。水下图像的衰退主要由光线在水下被吸收导致的色彩偏差、光线在水下的前向散射导致的图像模糊和光线在水下的后向散射造成对比度下降这三个方面组成。在传统水下图像增强方案中，基于色彩恢复的多尺度图像增强算法(msrcr算法)和暗通道去雾算法已经被证明具有较好的增强效果；
3、在人员需要对水下相应的目标进行检测时，因目标的姿态、角度以及大小等均有较大的差距，所以人员在对水下目标进行检测识别时依旧存在一定的困难，为此，我们提出基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法及系统。
2、以解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术提供
3、第一步骤：将拍摄模块放置在水下，然后拍摄模块对水下区域进行拍摄；
4、第二步骤：拍摄模块将拍摄模块到的图像输送到图像增强模块，图像增强模块对水下监视的图像进行之间进行对比，从而将图像中不清晰部分的图像进行补充清晰度；
5、第三步骤：多尺度特征学习模块将图像中的特征进行区分，利用距离测算模块将图像特征中的距离进行测算：
6、第四步骤：人员将需要的图像数据输入进预输入图像模块内，利用预输入图像模块的特征与监视到的图像进行对比，特征分割模块将预输入图像模块特征的部分进行截取：
7、第五步骤：通信模块将特征分割模块中的区分出的特征数据以及图像增强模块中增强后未区分的图像数据，通过通信模块输送至云端。
8、作为本专利技术的进一步方案：所述通信模块可通过2.4g无线通信、5g无线通信以及线路向云端进行连接。
9、基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，包括有检测装置本体，其特征在于：所述检测装置本体包括有调节机构、伸缩机构、拍摄装置、供电机构、通信机构以及船体，所述调节机构、伸缩机构、拍摄装置、供电机构以及通信机构从内到外分别设置在船体上，所述调节机构包括有伺服电机、第一锥齿轮、套筒、第二锥齿轮以及输送辊，所述船体的内壁固定安装有伺服电机，所述伺服电机的输出端固定安装有第一锥齿轮，所述船体的内壁固定安装有限制板，所述限制板的内壁转动连接有套筒，所述套筒的外侧固定连接第二锥齿轮，所述第二锥齿轮的外侧啮合连接有第一锥齿轮，所述套筒的内壁转动连接有输送辊，所述套筒的内壁以及所述输送辊的外侧均设有螺纹结构，且套筒与输送辊的螺纹结构相互配合，所述输送辊的底部转动连接有拍摄装置。
10、作为本专利技术的进一步方案：所述伸缩机构包括有伸缩杆、t型连接块以及定位块，所述限制板的内壁开设有限制槽，所述限制槽的内壁滑动连接有伸缩杆，所述伸缩杆的底端固定连接有t型连接块，所述t型连接块的底端卡接于拍摄装置的顶部，所述伸缩杆的顶部固定连接有定位块，所述定位块的外侧卡接于限制板的顶部。
11、作为本专利技术的进一步方案：所述输送辊的顶部固定连接有限制筒，所述输送辊的底部开设有连接孔，且连接孔贯穿于限制筒的内壁，所述限制筒的内壁固定安装有定位杆，两个所述输送辊之间均设置有防水垫。
12、作为本专利技术的进一步方案：所述拍摄装置包括有防水壳、摄像头以及补光灯，所述防水壳转动连接于输送辊的底端，且防水壳与输送辊之间设有密封垫，所述防水壳的内壁固定安装有摄像头，所述防水壳的内壁固定安装有补光灯，且补光灯位于摄像头的两侧。
13、作为本专利技术的进一步方案：所述供电机构包括有框架、太阳能板以及蓄电池，所述船体的顶部转动连接有框架，所述框架的侧面可拆卸安装有太阳能板，所述太阳能板与蓄电池之间电性连接。
14、作为本专利技术的进一步方案：所述通信机构包括有无线信号收发器、处理器以及防护箱，所述无线信号收发器以及处理器均安装于防护箱的内壁，所述防护箱固定安装在船体的内壁。
15、作为本专利技术的进一步方案：所述船体的两侧均固定连接有支撑杆，所述支撑杆远离船体的一端固定连接有漂浮板。
16、采用上述技术方案，与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：
17、1、本专利技术人员将目标信息输入进预输入图像模块中，利用拍摄模块对水下目标进行拍摄，然后利用图像增强模块将多个拍摄得到的图像进行对比，对不清晰部分的图像进行补充，通过多尺度特征学习模块对图像中的特征进行区分，然后利用距离测算模块便于测试图像中特征与拍摄模块的距离，同时预输入图像模块中的特征与图片中的特征进行比对，特征分割模块对比对出的特征进行从图像中区分出来并进行标记，通信模块将比对出特征的图像以及未被标记的图像向云端进行输送，达到了便于对目标进行快速且精准的检测；
18、2、本专利技术通过驱动伺服电机带动第一锥齿轮进行转动，然后第一锥齿轮带动第二锥齿轮以及套筒进行移动，便于套筒通过螺纹带动输送辊进行上下移动，使得输送辊带动拍摄装置进行上下移动，利用t型连接块与拍摄装置的顶部相互卡接，便于拍摄装置进行上下移动时，伸缩杆对拍摄装置进行限制，达到了便于对拍摄装置进行调节到目标距离的效果；
19、3、本专利技术利用防水壳防止水下液体进入到摄像头的内部，通过防水壳上的拍摄镜片，便于摄像头对目标进行拍摄，当目标拍摄光亮度较暗时，则启动补光灯对摄像头拍摄范围进行照亮，达到了便于在水下较暗的环境中进行补光的效果。
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1.一种基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法，其特征在于：包括拍摄模块、图像增强模块、多尺度特征学习模块、距离测算模块、预输入图像模块、特征分割模块以及通信模块，所述拍摄模块与图像增强模块之间通信连接，所述图像增强模块与多尺度特征学习模块之间通信连接，所述多尺度特征学习模块与距离测算模块之间通信连接，所述距离测算模块与预输入图像模块之间通信连接，所述预输入图像模块与特征分割模块之间通信连接，所述特征分割模块以及图像增强模块均与通信模块之间通信连接，该方法的具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法，其特征在于：所述通信模块可通过2.4G无线通信、5G无线通信以及线路向云端进行连接。
3.基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，包括有检测装置本体(1)，其特征在于：所述检测装置本体(1)包括有调节机构(2)、伸缩机构(3)、拍摄装置(4)、供电机构(5)、通信机构(6)以及船体(7)，所述调节机构(2)、伸缩机构(3)、拍摄装置(4)、供电机构(5)以及通信机构(6)从内到外分别设置在船体(7)上，所述
4.根据权利要求3所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，其特征在于：所述伸缩机构(3)包括有伸缩杆(31)、T型连接块(32)以及定位块(33)，所述限制板(26)的内壁开设有限制槽(34)，所述限制槽(34)的内壁滑动连接有伸缩杆(31)，所述伸缩杆(31)的底端固定连接有T型连接块(32)，所述T型连接块(32)的底端卡接于拍摄装置(4)的顶部，所述伸缩杆(31)的顶部固定连接有定位块(33)，所述定位块(33)的外侧卡接于限制板(26)的顶部。
5.根据权利要求3所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，其特征在于：所述输送辊(25)的顶部固定连接有限制筒(251)，所述输送辊(25)的底部开设有连接孔(252)，且连接孔(252)贯穿于限制筒(251)的内壁，所述限制筒(251)的内壁固定安装有定位杆(253)，两个所述输送辊(25)之间均设置有防水垫。
6.根据权利要求3所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，其特征在于：所述拍摄装置(4)包括有防水壳(41)、摄像头(42)以及补光灯(43)，所述防水壳(41)转动连接于输送辊(25)的底端，且防水壳(41)与输送辊(25)之间设有密封垫，所述防水壳(41)的内壁固定安装有摄像头(42)，所述防水壳(41)的内壁固定安装有补光灯(43)，且补光灯(43)位于摄像头(42)的两侧。
7.根据权利要求3所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，其特征在于：所述供电机构(5)包括有框架(51)、太阳能板(52)以及蓄电池(53)，所述船体(7)的顶部转动连接有框架(51)，所述框架(31)的侧面可拆卸安装有太阳能板(52)，所述太阳能板(52)与蓄电池(53)之间电性连接。
8.根据权利要求3所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，其特征在于：所述通信机构(6)包括有无线信号收发器(61)、处理器(62)以及防护箱(63)，所述无线信号收发器(61)以及处理器(62)均安装于防护箱(63)的内壁，所述防护箱(63)固定安装在船体(7)的内壁。
9.根据权利要求3所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，其特征在于：所述船体(7)的两侧均固定连接有支撑杆(71)，所述支撑杆(71)远离船体(7)的一端固定连接有漂浮板(72)。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法，其特征在于：包括拍摄模块、图像增强模块、多尺度特征学习模块、距离测算模块、预输入图像模块、特征分割模块以及通信模块，所述拍摄模块与图像增强模块之间通信连接，所述图像增强模块与多尺度特征学习模块之间通信连接，所述多尺度特征学习模块与距离测算模块之间通信连接，所述距离测算模块与预输入图像模块之间通信连接，所述预输入图像模块与特征分割模块之间通信连接，所述特征分割模块以及图像增强模块均与通信模块之间通信连接，该方法的具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法，其特征在于：所述通信模块可通过2.4g无线通信、5g无线通信以及线路向云端进行连接。
3.基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，包括有检测装置本体(1)，其特征在于：所述检测装置本体(1)包括有调节机构(2)、伸缩机构(3)、拍摄装置(4)、供电机构(5)、通信机构(6)以及船体(7)，所述调节机构(2)、伸缩机构(3)、拍摄装置(4)、供电机构(5)以及通信机构(6)从内到外分别设置在船体(7)上，所述调节机构(2)包括有伺服电机(21)、第一锥齿轮(22)、套筒(23)、第二锥齿轮(24)以及输送辊(25)，所述船体(7)的内壁固定安装有伺服电机(21)，所述伺服电机(21)的输出端固定安装有第一锥齿轮(22)，所述船体(7)的内壁固定安装有限制板(26)，所述限制板(26)的内壁转动连接有套筒(23)，所述套筒(23)的外侧固定连接第二锥齿轮(24)，所述第二锥齿轮(24)的外侧啮合连接有第一锥齿轮(22)，所述套筒(23)的内壁转动连接有输送辊(25)，所述套筒(23)的内壁以及所述输送辊(25)的外侧均设有螺纹结构，且套筒(23)与输送辊(25)的螺纹结构相互配合，所述输送辊(25)的底部转动连接有拍摄装置(4)。
4.根据权利要求3所述的基于多尺度特征学习的高精度水下目标检测方法的系统，其特征在于：所述伸缩机构(3)包括有伸缩杆(31)、t型连接块(32)以及定位块(33)，所述限制板(26)的内壁开设有限制槽(34)，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓龙，郭海涛，徐明奇，陈嘉健，张博凯，
申请(专利权)人：海南热带海洋学院，
类型：发明
国别省市：
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