摘要
本申请提供一种基于水下机器人编队作业的图像处理方法,包括:根据水下机器人编队作业的任务需求,确定观测目标物的位置和观测范围,将水下机器人部署在目标物周围形成环形观测网络;在图像采集过程中动态调整机器人的位姿和相机参数,通过采集若干视角、若干光谱成像,从而获取全方位的目标物图像数据,并对图像进行预处理,包括去噪、增强和校正;通过分析图像的清晰度、对比度和完整性,对采集的图像数据进行质量评估,自适应地调整机器人的运动轨迹和采样策略,对死角区域和遮挡部分进行重点观测,针对死角区域和遮挡部分获取补充的图像数据。
技术关键词
水下机器人
三维模型
网格
三维点云模型
多视角立体视觉
采样点
训练卷积神经网络
图像处理方法
特征点
坐标
光谱成像
注意力
纹理特征
对比度
顶点
相机旋转
可见光图像
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知母
粗糙度
轮廓图像
标定方法
深度学习预测模型
实时仿真方法
神经网络模型
原始网格数据
掩膜矩阵
航空发动机
人影作业
定量评估方法
数据
模式
引入粒子群算法
参数优化方法
涂布模头
瞬态流场
响应面模型
遗传算法
钻孔参数
地质力学模型
煤矿动力灾害
二维卷积神经网络
三维卷积神经网络