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基于声呐图像的水下多目标跟踪算法研究
摘要
前视声呐在海域保护、鱼群捕捞、深海勘探等方面应用广泛,经常用于军事和民事
领域的水下目标探测、识别与跟踪中。针对实际应用中容易发生漏检、漏跟、错跟,并
且跟踪精度低的问题,论文对基于声呐图像的水下多目标检测与跟踪技术进行研究,围
绕图像预处理、多目标检测、二维多目标跟踪以及三维多目标跟踪四部分具体开展,实
现对水下多目标的二维和三维稳定跟踪。
首先,采用插值算法对声呐图像进行降采样。通过空域和频域增强,提高声呐图像
对比度,减少漏检测。由于水下噪声和旁瓣影响,导致检测后的虚警率过高,利用滤波
算法实现降噪,对波束进行归一化抑制旁瓣。在声呐图像预处理完成后,选用K-means
和CA-CFAR算法在水池和外场实验中对多目标进行检测。针对检测后虚假目标过多的
问题,根据转动角度去除每一帧检测结果的水池池壁,通过面积特征去除杂波。CA-CFAR
算法检测效果依赖调参,且K-means算法的漏检率和虚警率较低,相对来说更胜一筹。
其次,根据检测结果,PHD滤波算法被用来进行多目标跟踪,并提出平均OSPA距
离、轨迹断裂次数、漏跟踪率三个跟踪指标,衡量跟踪效果。2D-SMC-PHD比2D-GM-PHD
算法的应用范围更广,跟踪结果更稳定。针对连续帧的漏检导致轨迹断裂、跟踪精度低
的问题,基于2D-SMC-PHD提出一种加阈值的2D-SMC-PHD(2D-TH-SMC-PHD)算法。
通过连续丢失帧数阈值的设置,漏跟踪率被降低,轨迹断裂次数被减少;通过应用最小
方差(MSV)重采样方法,OSPA距离被降低,跟踪精度提高。将其分别在检测概率不同
的仿真实验、检测效果不同的水池实验和外场实验中进行验证,2D-TH-SMC-PHD算法
均实现了对目标轨迹无断裂、高精度、无漏跟的跟踪结果。
继而,将二维多目标跟踪算法进行改进,得到三维多目标跟踪算法。对于三维多目
标跟踪,需要根据检测结果中目标的二维信息和俯仰角,计算得到三维量测信息。通过
在仿真实验中设置不同的检测概率,3D-TH-SMC-PHD算法也实现了对目标轨迹无断裂、
高精度、无漏跟的跟踪结果,但比2D-TH-SMC-PHD算法的跟踪精度低。
最后,对论文进行了总结,并对未来实际的三维水下多目标跟踪应用进行展望,将
从三维检测方向进行创新,降低三维水下量测信息的误差。
关键词:声呐图像;K-means聚类;CA-CFAR检测;二维与三维多目标跟踪;
TH-SMC-PHD;MSV粒子重采样
I
基于声呐图像的水下多目标跟踪算法研究
ABSTRACT
Forward-lookingsonariswidelyusedinseaprotection,fisheryanddeep-seaexploration,
andisoftenusedforunderwatertargetdetection,identificationandtrackinginmilitaryand
civilfields.Toaddresstheproblemsofmisseddetection,missedtracking,wrongtrackingand
lowtrackingaccuracyinpracticalapplications,thepaperinvestigatesunderwatermultitarget
detectionandtrackingtechnologybasedonsonarimages,focusingonfourspecificparts:
imagepreprocessing,multitargetdetection,two-dimensional(2D)andthree-dimensional(3D)
multi-targettracking,tocomplete2Dand3Dstabletrackingofmul
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