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申请/专利权人：江苏海洋大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉SLAM的水下实时的目标检测方法，首先将水下采集的图像数据进行滤波初除尘并进行图像增强，然后将动态场景的目标图像帧通过改进的深度学习目标框架检测，接着传入到视觉SLAM前端进行动态特征点剔除，通过精度评价工具进行分析验证，对视觉SLAM水下自主识别系统的精度有相对的提升，并且能够实时对水下目标物体进行实时检测，为水下作业探索和水下资源勘查提供了有力的支持。
主权项：1.一种基于视觉SLAM的水下实时的目标检测方法，其特征在于：所述方法如下：S1：水下图像采集，通过高分辨率视觉相机采集连续的水下原始图像序列；S2：对S1中获得的图像滤波除尘，图像滤波除尘采用非局部均值滤波；S3：对S2中的图像特征增强，图像增强算法采用的是直方图均衡化；S4：改进YOLOv5目标检测框架，对YOLOv5的基准模型上增加CBAM改进的F-CBAM注意力机制，引入自适应的学习机制，调整特征权重，优化特征融合的效率，使模型聚焦于图像中的关键特征；通过可变卷积网络AKConv增强网络对不同目标形状和大小的适应性，增加模型对不同场景的适应性，最后引入改进的EIOU损失函数H-EIOU，来衡量预测框与真实框的角度差异，定位方向性明显的目标；S5：水下图像目标检测自主识别，利用改进后的深度学习目标检测框架YOLOv5首先对水下采集RGB-D图像帧计算出其先验框，然后在网络训练时会在先验框的基础上进行预测，然后输出预测框，再和标签框进行对比，最后就进行梯度地反向传播，最终可以得到带有目标检测框的RGB-D图像帧以及输出检测目标框对应图像帧中的目标位置坐标文件；S6：水下图像目标特征点剔除，在视觉SLAM框架中的跟踪线程传入RGB-D图像帧中的目标位置坐标文件，对RGB-D图像帧中的动态目标框中的特征点进行去除，从而生成相机位姿轨迹文件；S7：位姿精度验证，利用视觉SLAM系统对相机位姿进行估计，同时使用真实位姿和系统所估计的相机位姿进行对比测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏海洋大学 一种基于视觉SLAM的水下实时的目标检测方法
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