基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法技術

本發明專利技術公開了一種基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法，其主要步驟：(1)提取雙頻識別聲吶采集圖像中的有效目標，即求取聲吶水平視場中目標位置；(2)對不同幀圖像中的有效目標進行關聯處理；(3)計算有效目標在雙頻識別聲吶垂直視場中的位置；(4)根據有效目標在聲吶水平視場和垂直視場中位置的空間幾何關系，獲取其在聲吶探測范圍內的三維坐標。由于雙頻識別聲吶探測范圍是一個空間幾何體，但接收到的數據組成的圖像卻是一個二維平面圖，不能獲知目標在聲吶探測范圍內的三維位置，本發明專利技術提供的方法可以有效解決這個問題，實現目標在雙頻識別聲吶波束范圍內的空間定位。

【技術實現步驟摘要】
基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法
本專利技術屬于水下目標探測領域，尤其涉及一種基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法。
技術介紹
海洋牧場是一種近海漁業由傳統的捕撈和養殖方式向增殖和管理利用方式轉變的現代漁業形式。海洋牧場建設就如同陸地農牧業一樣的，不僅可以提高對象生物本身的質量和產量，更能在利用海洋資源的同時保護海洋生態系統，實現資源的可持續利用。而魚群在海洋牧場中的游泳、攝食、生殖、呼吸等行為以及群落分布情況是海洋牧場建設中的重要研究課題。早期的研究主要是通過對實驗室中個體目標進行觀測來實現，隨著電子、水聲等學科領域的技術發展，水下攝像儀、水聲魚探儀等設備被用于漁場中的魚類觀測與資源量的評估。水下攝像儀可以通過視頻形式記錄下水中魚體的運動情況，但對于昏暗或渾濁的水下情況顯得無能為力，水聲魚探儀通過回波積分法可以實現魚群資源量的分布統計，但難以實現對個體目標的觀測與跟蹤，因此雙頻識別聲吶的出現為這類問題的解決提供了方案。雙頻識別聲吶是一種利用聲學透鏡發射獨立波束的多波束系統，它通過向水下發射高頻聲波信號、接收并判斷回波信號來探測水下目標，其探測的范圍是一個具有29°水平開角、14°垂直開角的空間幾何體，但接收到的數據只能組成一張二維平面圖，即只能顯示目標在水平視場中的位置，不能確定目標在雙頻識別聲吶探測范圍內的三維坐標，對目標的空間定位無能為力。
技術實現思路
本專利技術的目的是針對上述不足，提供一種基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法。為了達到上述目的，本專利技術所采用的技術方案如下：一種基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法，具體包括如下步驟：步驟一，利用背景去除手法提取雙頻識別聲吶采集圖像中的有效目標，即獲取有效目標在聲吶水平視場中的位置；步驟二，利用交互式多模型聯合概率數據關聯算法對不同幀圖像中的有效目標進行關聯處理；步驟三，根據不同幀圖像中關聯后的有效目標聯立方程組，計算有效目標在聲吶垂直視場中的位置：步驟四，根據有效目標在聲吶水平視場和垂直視場中位置的空間幾何關系，獲取有效目標在聲吶探測范圍內的三維坐標。進一步地，所述雙頻識別聲吶固定在水下，用于采集運動目標數據。進一步地，所述步驟一的具體過程如下：(1.1)建立聲吶圖像的背景模型：其中I代表聲吶圖像中某個位置處對應像素點的強度值，代表該位置處對應像素點在連續若干幀圖像中的平均強度值，σ、ζ分別代表I的變化幅度及其噪聲等級，k是噪聲等級系數，ω、t分別代表變化幅度的角頻率和時間；(1.2)聲吶圖像的背景確定：當公式(1)中k取值為1，且強度值I在公式(2)規定的范圍內時，該強度值所對應的像素點即為聲吶圖像的背景；(1.3)目標提取：按照公式(2)去除聲吶圖像背景后，得到聲吶圖像中的有效目標及其對應的位置N代表有效目標的個數；(1.4)和σ的更新：其中σ′分別代表更新后的平均強度值和變化幅度，n是正整數，代表強度值的更新系數。進一步地，所述步驟二的具體過程如下：(2.1)模型建立：假設在第k幀圖像中，即k時刻提取出N個有效目標每個有效目標對應一種運動模型j(j＝1,…,n)，一共有n種運動模型，則第r個有效目標的運動方程和量測方程為：其中xk、zk是有效目標r在k時刻的狀態向量和觀測向量，狀態向量為是有效目標的位置量(uk,vk)對應的一階導數即為速度量，觀測向量是k-1時刻的狀態轉移矩陣和輸入矩陣，是量測矩陣，和是互不相關的零均值高斯白噪聲，對應的協方差為和(2.2)狀態估計：有效目標r在k時刻的狀態估計為則有：其中為k-1時刻有效目標r的狀態量，對應的協方差矩陣其中是k-1時刻的協方差矩陣，第i個量測對應的殘差為：對應的協方差為：(2.3)關聯概率更新：當觀測量i和有效目標r關聯，且目標采用運動模型j時，除有效目標r外剩下的所有目標r_(r_≠r)的運動模型組合為J時的后驗概率為：其中θ是聯合事件，為關聯矩陣，Yk是k時刻落入跟蹤門內的觀測值集合，則利用的加權求和可進一步得到：其中是關于J的累加和，是k-1時刻目標r_對應模型j時的概率；(2.4)目標采用不同模型時的狀態更新：計算有效目標r在k時刻的卡爾曼增益對于采用模型j的有效目標r進行狀態更新，得到狀態估計量對應的誤差協方差(2.5)似然函數更新：其中為k時刻有效目標r采用j模型時的似然函數，N{}代表正態分布；(2.6)模型概率更新：其中為k時刻有效目標r采用j模型時的概率，c為歸一化常數：(2.7)目標狀態更新：其中為有效目標r對應的狀態量，對應的誤差協方差Pk為：經過步驟(2.2)～(2.7)，目標r在k-1時刻的狀態量和k時刻的狀態量就得到了有效關聯。進一步地，所述步驟三的具體過程如下：(3.1)計算有效目標r在三幀連續圖像中距離坐標原點的距離di：其中(xi,yi)是有效目標r在聲吶水平視場中的坐標；(3.2)聯立方程組計算有效目標r在聲吶垂直視場中的位置(x,y)：其中v是目標相對于雙頻識別聲吶的移動速度，Δt是雙頻識別聲吶的數據采樣間隔。進一步地，所述步驟四具體過程如下：(4.1)計算有效目標r在聲吶水平視場中的三角函數：其中(xH,yH)是有效目標r在水平視場中的坐標，是點(xH,yH)與坐標原點連線和X軸夾角，(4.2)計算有效目標r在聲吶垂直視場中的三角函數：其中(xV,yV)是有效目標r在水平視場中的坐標，γ是點(xV,yV)與坐標原點連線和X軸夾角；(4.3)計算有效目標r在聲吶探測范圍內三維坐標(x,y,z)：其中關于θ的三角函數可以通過計算獲得。本專利技術的有益效果如下：本專利技術針對雙頻識別聲吶只能記錄探測范圍內目標二維位置的特點，結合目標關聯算法專利技術了一種計算探測范圍內三維位置的方法。本專利技術通過對聲吶圖像進行目標提取獲取水平視場中的目標位置，利用交互式多模型聯合概率數據關聯算法對水平視場中的目標進行關聯，然后聯立方程組求出目標在聲吶垂直視場中的位置，最后根據空間幾何關系計算出目標的三維坐標。本專利技術提供的方法可以為水下目標空間位置獲取、三維定位及跟蹤等提供技術基礎。附圖說明圖1是本專利技術方法的流程圖；圖2是本專利技術中交互式多模型聯合概率數據關聯算法流程圖；圖3(a)是本專利技術中一個有效目標在雙頻識別聲吶的垂直視場中的示意圖，圖3(b)是聲吶相對于有效目標運動而建立的坐標系圖；圖4是本專利技術中一個有效目標在聲吶探測范圍內的位置示意圖。具體實施方式下面結合具體實施例及附圖對本專利技術做進一步詳細說明，但本專利技術不僅局限于次。本專利技術通過目標提取、目標關聯、垂直視場中目標位置計算等處理，得到目標在雙頻識別聲吶探測范圍內的空間位置，主要流程如圖1所示，下面針對每一步展開詳細說明。1、背景去除：利用背景去除手法提取雙頻識別聲吶采集圖像中的有效目標，即獲取有效目標在聲吶水平視場中的位置。首先建立聲吶圖像的背景模型：其中I代表聲吶圖像中某個位置處對應像素點的強度值，代表該位置處對應像素點在連續若干幀圖像中的平均強度值，σ、ζ分別代表I的變化幅度及其噪聲等級，k是噪聲等級系數，ω、t分別代表變化幅度的角頻率和時間；當公式(1)中k取值為1，且強度值I在公式(2)規定的范圍內時，該強度值所對應的像素點即為聲吶圖像的背景：按照公式(2)去除聲吶圖像背景后，得到聲吶圖像中的有本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一，利用背景去除手法提取雙頻識別聲吶采集圖像中的有效目標，即獲取有效目標在聲吶水平視場中的位置。步驟二，利用交互式多模型聯合概率數據關聯算法對不同幀圖像中的有效目標進行關聯處理。步驟三，根據不同幀圖像中關聯后的有效目標聯立方程組，計算有效目標在聲吶垂直視場中的位置。步驟四，根據有效目標在聲吶水平視場和垂直視場中位置的空間幾何關系，獲取其在聲吶探測范圍內的三維坐標。

【技術特征摘要】
1.一種基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一，利用背景去除手法提取雙頻識別聲吶采集圖像中的有效目標，即獲取有效目標在聲吶水平視場中的位置。步驟二，利用交互式多模型聯合概率數據關聯算法對不同幀圖像中的有效目標進行關聯處理。步驟三，根據不同幀圖像中關聯后的有效目標聯立方程組，計算有效目標在聲吶垂直視場中的位置。步驟四，根據有效目標在聲吶水平視場和垂直視場中位置的空間幾何關系，獲取其在聲吶探測范圍內的三維坐標。2.根據權利要求1所述的基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法，其特征在于，所述雙頻識別聲吶固定在水下，用于采集運動目標數據。3.根據權利要求1所述的基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法，其特征在于，所述步驟一的具體過程如下：(1.1)建立聲吶圖像的背景模型：其中I代表聲吶圖像中某個位置處對應像素點的強度值，代表該位置處對應像素點在連續若干幀圖像中的平均強度值，σ、ζ分別代表I的變化幅度及其噪聲等級，k是噪聲等級系數，ω、t分別代表變化幅度的角頻率和時間；(1.2)聲吶圖像的背景確定：當公式(1)中k取值為1，且強度值I在公式(2)規定的范圍內時，該強度值所對應的像素點即為聲吶圖像的背景；(1.3)目標提取：按照公式(2)去除聲吶圖像背景后，得到聲吶圖像中的有效目標及其對應的位置N代表有效目標的個數；(1.4)和σ的更新：其中σ′分別代表更新后的平均強度值和變化幅度，n是正整數，代表強度值的更新系數。4.根據權利要求1所述的基于雙頻識別聲吶的水下目標空間位置計算方法，其特征在于，所述步驟二的具體過程如下：(2.1)模型建立：假設在第k幀圖像中，即k時刻提取出N個有效目標每個有效目標對應一種運動模型j(j＝1,…,n)，一共有n種運動模型，則第r個有效目標的運動方程和量測方程為：其中xk、zk是有效目標r在k時刻的狀態向量和觀測向量，狀態向量為是有效目標的位置量(uk,vk)對應的一階導數即為速度量，觀測向量是k-1時刻的狀態轉移矩陣和輸入矩陣，是量測矩陣，和是互不相關的零均值高斯白噪聲，對應的協方差為和(2.2)狀態估計：有效目標r在k時刻的狀態估計為則有：其中為k-1時刻有效目標r的狀態量，對應的協方差矩陣其中是k-1時刻的協方差矩陣，第i個量測對應的殘差為：對應的協方差為：(2.3)關聯概率更新：當觀測量i和有效目標r關聯，且目標采用運動模型j時，除有效目標r外剩下的所有目標r-(r-≠r)的運動模型組合為J時的后驗概率為：其中θ是聯合事件，為關聯矩陣，Yk是k時刻落入跟蹤門內的觀測值集合，則利用的加權求和可進一步得到：

【專利技術屬性】
技術研發人員：韓軍，荊丹翔，王曉丁，任佳，王杰英，杜鵬飛，
申請(專利權)人：浙江大學，
類型：發明
國別省市：浙江,33