【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水下目标追踪，特别涉及一种声纳图像的目标追踪方法、目标追踪系统和计算装置。
技术介绍
1、现有技术主要通过帧差法对连续声纳图像做差，以得到稳定图像中出现变化的部分，帧差法对于稳定同向运动的目标可以实现有效的追踪，但对于声纳图像中存在杂波干扰、背景不固定或安装方式不够稳固的情况，帧差法会引入大量的虚警；并且，对于目标移动速度过慢或以往复形式在小范围内移动的情况，帧差法容易丢失部分目标形状以至于无法对目标进行有效判断。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种声纳图像的目标追踪方法、目标追踪系统和计算装置，其中所述目标追踪方法用于对连续数据中的目标进行追踪。
2、依本专利技术的一个方面，本专利技术提供一种声纳图像的目标追踪方法，其中所述目标追踪方法包括如下步骤：
3、步骤1，随机裁分声纳采集的完整的连续数据，以形成至少两段多帧的连续数据段；
4、步骤2，将每个连续数据段进行可视化处理，并以图像的数据格式存储；
5、步骤3，根据波束图，生成特征图；
6、步骤4，在根据特征图的像素强度范围设置动态阈值后，以动态阈值分割特征图，保留特征图中像素强度高于动态阈值的部分作为特征分割图；
7、步骤5，取连通区域中像素强度最高的一个像素作为目标位置；
8、步骤6，搭建目标追踪模型，其过程包括：首先，设置两个平行的输入分支，一个输入分支输入前一帧的特征分割图，另一个输入分支输入后一帧的特征分割图，其次，两个输
9、步骤7，训练目标追踪模型，其过程包括：首先，在以动态阈值对特征图进行分割所得分割结果的基础上，对连续数据进行标注，对连续数据中的同一目标标注大于0的同一数字标号，据此标注结果生成标注图像，在标注图像中背景部分像素值为0，分割所得的目标部分像素值均为该目标的数字标号，其次，将裁分所得的连续数据段进行乱序处理，按比例划分训练集和测试集，第三，将训练集对应的特征分割图按前后帧输入目标追踪模型，将目标追踪模型的输出与标注图像进行对比，计算目标追踪模型的损失值，其中损失函数设置为交叉熵损失函数，第四，通过随机梯度下降法对目标追踪模型进行优化，保留损失函数的损失值最低时的模型参数，以完成目标追踪模型的训练；
10、步骤8，在加载目标追踪模型和载入模型参数后，在连续数据中对单帧声纳图像进行目标检测，将上一帧分割特征图与当前帧的分割特征图输入目标追踪模型得到两张模型输出图像，在两张模型输出图像上寻找标号一致的目标，根据模型输出图像中的像素位置在目标检测结果中获取目标对应标号，实现连续数据中的目标追踪。
11、优选地，所述步骤3进一步包括：
12、步骤3.1，计算得到波束图的全局显著性图、局部显著性图和物体显著性图；
13、步骤3.2，在分别对全局显著性图、局部显著性图和物体显著性图的背景强度估计后，得到全局显著性图、局部显著性图和物体显著性图的背景强度图；
14、步骤3.3，分别计算全局显著性图、局部显著性图和物体显著性图的像素值与自身估计得到的背景强度值的比值取对数，得到基于自身背景的强度图；
15、步骤3.4，分别将全局显著性图、局部显著性图和物体显著性图的强度图归一化至的范围后累加，生成特征图。
16、优选地，在步骤3.2中，全局显著性图的背景强度值的估计步骤为：
17、首先，计算全局显著性图的标准差和均值；
18、其次，将全局显著性图均匀分割为四张子图；
19、第三，对每张子图分别计算标准差，如果该子图的标准差低于全局显著性图的标准差的1/3，则计算该子图的均值，当该子图的均值低于全局显著性图的均值的1/2时，则认为该子图为背景，并将该子图区域进行标记，如果该子图的标准差不低于全局显著性图的1/3，则继续将该子图均匀划分为四张新的子图，并继续计算新的子图的标准差和均值，以判断新的子图是否为背景，如果新的子图为背景，则将新的子图区域进行标记，如果新的子图标准差仍不低于全局显著性图的1/3，则继续对新的子图均匀划分并作相应判断，直至被划分的子图的尺寸不大于10个像素，此时直接计算尺寸不大于10个像素的子图的均值并判断是否为背景；
20、第四，对所有被标记为背景的部分计算像素均值，记作全局显著性图的背景强度值。
21、优选地，在步骤3.2中，局部显著性图的背景强度值的估计步骤为：
22、首先，计算局部显著性图的标准差和均值；
23、其次，将局部显著性图均匀分割为四张子图；
24、第三，对每张子图分别计算标准差，如果该子图的标准差低于局部显著性图的标准差的1/3，则计算该子图的均值，当该子图的均值低于局部显著性图的均值的1/2时，则认为该子图为背景，并将该子图区域进行标记，如果该子图的标准差不低于局部显著性图的1/3，则继续将该子图均匀划分为四张新的子图，并继续计算新的子图的标准差和均值，以判断新的子图是否为背景，如果新的子图为背景，则将新的子图区域进行标记，如果新的子图标准差仍不低于局部显著性图的1/3，则继续对新的子图均匀划分并作相应判断，直至被划分的子图的尺寸不大于10个像素，此时直接计算尺寸不大于10个像素的子图的均值并判断是否为背景；
25、第四，对所有被标记为背景的部分计算像素均值，记作局部显著性图的背景强度值。
26、优选地，在步骤3.2中，物体显著性图的背景强度值的估计步骤为：
27、首先，计算物体显著性图的标准差和均值；
28、其次，将物体显著性图均匀分割为四张子图；
29、第三，对每张子图分别计算标准差，如果该子图的标准差低于物体显著性图的标准差的1/3，则计算该子图的均值，当该子图的均值低于物体显著性图的均值的1/2时，则认为该子图为背景，并将该子图区域进行标记，如果该子图的标准差不低于物体显著性图的1/3，则继续将该子图均匀划分为四张新的子图，并继续计算新的子图的标准差和均值，以判断新的子图是否为背景，如果新的子图为背景，则将新的子图区域进行标记，如果新的子图标准差仍不低于物体显著性图的1/3，则继续对新的子图均匀划分并作相应判断，直至被划分的子图的尺寸不大于10个像素，此时直接计算尺寸不大于10个像素的子图的均值并判断是否为背景；
30、第四，对所有被标记为背景的部分计算像素均值，记作物体显著性图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.声纳图像的目标追踪方法，其特征在于，所述目标追踪方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述步骤3进一步包括：
3.根据权利要求2所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤3.2中，全局显著性图的背景强度值的估计步骤为：
4.根据权利要求2所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤3.2中，局部显著性图的背景强度值的估计步骤为：
5.根据权利要求2所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤3.2中，物体显著性图的背景强度值的估计步骤为：
6.根据权利要求1至5中任一所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤1中，被裁分的连续数据段的帧数为5帧至8帧。
7.根据权利要求1至5中任一所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤4中，动态阈值设置的公式是，其中关系式为该动态阈值，参数为该动态阈值的系数，参数为特征图的平均像素值，参数为特征图的最大像素值。
8.声纳图像的目标追踪系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的目标追踪系统，其特征在于，所述特征图生成单元根据波束图
10.计算装置，其特征在于，包括处理器和被耦合于处理器的存储器，所述存储器用于存储代码，所述处理器用于执行所述代码，在所述代码被执行时，所述计算装置执行如权利要求1至7中任一所述的目标追踪方法。
...【技术特征摘要】
1.声纳图像的目标追踪方法，其特征在于，所述目标追踪方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的目标追踪方法，其特征在于，所述步骤3进一步包括：
3.根据权利要求2所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤3.2中，全局显著性图的背景强度值的估计步骤为：
4.根据权利要求2所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤3.2中，局部显著性图的背景强度值的估计步骤为：
5.根据权利要求2所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤3.2中，物体显著性图的背景强度值的估计步骤为：
6.根据权利要求1至5中任一所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤1中，被裁分的连续数据段的帧数为5帧至8帧。
7.根据权利要求1至5中任一所述的目标追踪方法，其特征在于，在步骤4中，动态阈值设置的公式是，其中关系式为该动态阈值，参数为该动态阈值的系数，参数为特征图的平均...
【专利技术属性】
技术研发人员：王耀东，沈嘉俊，
申请(专利权)人：云南保利天同水下装备科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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