摘要
本申请涉及一种水下机器人图像处理的烟雾干扰消除方法,获取水下机器人搭载的光学相机采集的第一图像,同时获取声呐设备采集的第一声学图像,针对第一图像进行烟雾干扰检测,判断图像中是否存在烟雾干扰区域;针对第四图像,采用基于卷积神经网络的目标检测算法,提取目标特征信息,得到目标位置坐标,根据目标位置坐标更新目标跟踪轨迹;根据第四图像中的目标特征信息,采用基于卡尔曼滤波的预测算法,估计目标运动状态,得到目标运动轨迹预测结果;获取水下机器人的速度、加速度的运动状态参数,根据运动状态动态调整比例积分微分控制算法中的参数,针对目标运动轨迹预测结果,生成优化的运动控制指令,实现目标跟踪过程中的精确控制。
技术关键词
干扰消除方法
水下机器人
烟雾
图像处理
运动轨迹预测
卡尔曼滤波模型
全卷积神经网络
声呐设备
运动状态参数
轮廓信息
声学图像空间
特征点
声光
直方图均衡化算法
收集环境参数
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生成系统
输入模块
预训练模型
输出模块
RNN模型
甲醛检测仪
数据分析方法
传感器材料
热处理
粒子群优化算法
轨迹检测装置
盘式螺旋
图像处理系统
检测头
芯片检测装置