CN112926380B - 一种新型水下激光目标智能识别*** - Google Patents

一种新型水下激光目标智能识别*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种新型水下激光目标智能识别***，包括水下激光雷达、三维立体样本库、二维图像数据库和水下激光目标识别上位机***组成，所述的水下激光目标识别上位机***由样本分布式图像生成模块、特征提取模块、卷积注意模块、特征选择模块、特征融合模块、决策模块、输出与显示模块等所组成。以及提出了一种由水下三维立体样本进行目标识别的算法。本发明的有益效果主要表现在实现了从三维样本提取多幅图像并进行有效特征提取，可识别浑浊水域移动目标物，识别准确率高，智能化程度高，同时解决了传统水下激光识别***普遍存在的三位样本转化为二维图像时特征丢失、浑浊水域图像噪声大、移动目标小样本数识别等难题。

Description

一种新型水下激光目标智能识别***
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域、智能识别算法领域、激光雷达领域、水下目标识别领域，特别地，涉及一种基于激光雷达的新型水下目标智能识别技术。
背景技术
海洋面积占地球总面积七成以上，拥有非常多的资源和空间，但是，目前人类已经探索的海洋空间大约只有地球总空间的5％，而海洋有着重要的军事战略地位和资源开采利用地位，并且由于海洋环境的变化莫测和未知性，用人类来探索海洋环境，有很大概率会造成人员伤亡。所以，用现代智能技术探索水下世界提上日程。目前，常用的对水下目标信息采集的方法包括声学探测和光学探测，由于频率和适用波段的不同，两种探测方式也常用于不同的探测场景。由于声学频率低，常用于判断远距离有无目标物，光学频率高，常用于近距离目标识别。
由于水体对入射光的强烈的衰减作用，使得入射光在水中传播时呈现指数级衰减，普通的光源由于本身的准直性较差，在水下传播时也难以达到理想的探测深度。激光的出现提供了一种新的水下探测的手段，利用激光的高准直性，在海洋窗口的低衰减可以达到以往光学手段难以达到的探测深度，特别是现在激光雷达技术的应用除了可以进行更大水深的目标探测外，还可以克服声纳设备由于水和空气声阻不匹配的问题，实现从水上到水下的直接探测。但是由于水下情况复杂，水中各类生物运动杂乱，成像噪点多，要在激光获取的水下图像中精准识别目标，急需要一套智能水下识别***来解决图像处理中目标识别的问题。
激光雷达所提取的样本为三维立体样本，由于水下目标常常出于移动状态，激光雷达在取样本过程中很难取到大量样本，因此必须要采用小样本进行分析，而且，在浑浊的复杂水域环境下，能见度极低，对于同一个物体的判断，我们常常需要通过不同角度对三维样本进行投影，并将投影得到的二维图像进行特征的对比和分析，从而对识别物获得一般性的判断。
发明内容
针对当前在三维样本在采样成二维图像时特征值的不匹配问题，克服水下目标常出于移动状态，很难用抓拍方式获得大样本的问题，克服在浑浊水域下的成像清晰度不够的问题，
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种新型水下激光目标智能识别***，其特征在于，包括水下激光雷达、三维立体样本库、二维图像数据库和水下激光目标识别上位机***组成，所述的水下激光目标识别上位机***由样本分布式图像生成模块、卷积注意模块、特征提取模块、特征选择模块、特征融合模块、决策模块、输出与显示模块等所组成。其特征在于，水下激光雷达将所选定水域中的目标识别物进行激光扫描，并将雷达返回的三维立体样本数据存放至三维立体样本库，水下激光目标识别上位机***中的样本分布式图像生成模块对三维立体样本库中的三维立体样本数据进行自动的多角度拍取二维图像样本，并对二维图像样本进行数据增强，然后将处理后的二维图像样本存放至二维图像数据库，特征提取模块对已增强的二维图像进行特征提取，并将提取到的特征和二维图像转送到卷积注意模块，卷积注意模块会自动将二维图像数据库多幅来自同一三维样本的二维图像中的特征进行卷积编码，并自动建立二维图像空间与三维样本空间之间的映射关系，并将处理好的数据送至特征选择模块，特征选择模块将根据卷积编码中产生的注意系数对二维图像特征进一步进行筛选，特征融合模块接收到筛选后的特征会将其与加了注意系数的卷积编码进行进一步的匹配与修正，交于决策模块进行目标识别的判断，决策模块将最终的决策送入输出与显示模块用于人机交互与展示环节。
进一步地，样本分布式图像生成模块能够对三维立体样本库中的三维立体样本数据进行自动的多角度拍取二维图像样本，并将图像进行图像增强处理，其主要的处理算法在于：
2.1){xij,(i,j)∈I2,I为自然数集合或子集}来表示数字图像各点处的灰度值，其中i表示所针对的点在点阵中的行位置，j表示所针对的点在点阵中的列位置，将一个点处的灰度值y与该点邻域中各点值的中值代替：取该点邻域的灰度值按照大小顺序x1≤x2≤x3≤...≤xn排列，其中带有单数字下标的{xn，n为非零自然数}表示邻域n点灰度值的标号，然后按照如下方式进行中间值的取用：
Figure BDA0002889570910000021
2.2)将水下受到噪声污染的退化图像采用线性滤波方式来处理，并采用如下过程完成：而滤波窗口为A的二维中值滤波的结果灰度值yij可以表示为：
Figure BDA0002889570910000022
式中(r,s)为所针对点在滤波窗口中位置信息，r为位置信息横坐标，s为位置信息纵坐标，
Figure BDA0002889570910000023
表示从各点灰度值取中间值。
2.3)对图像进行降噪操作的损失函数L计算公式如下：
Figure BDA0002889570910000031
其中i表示图像标号，范围为从1到N，N表示图像降噪模块卷积神经网络的训练样本数量，Xi表示第i张真实的无噪声图片，Yi表示第i张在Xi上添加噪声的图片，R表示原图片与Yi之间的残差图片。公式中下标F和上标2表示该式取2范数。
进一步地，特征提取模块用于对RGB三色通道的值进行分析并进行特征提取，其能够实现的数学基础是：
3.1)进行红通道补偿，补偿公式为：
Figure BDA0002889570910000032
其中，x为图像中某一像素点，α1为补偿系数，
Figure BDA0002889570910000033
为绿色分量的均值，
Figure BDA0002889570910000034
为红色分量的均值，IR(x)为该点的红色分量值，IG(x)为该点的绿色分量值，Id(x)为补偿前该像素所在区域的红通道补偿值，
Figure BDA0002889570910000035
为补偿后该像素所在区域的红通道补偿值。
3.2)对图像
Figure BDA0002889570910000036
进行色偏矫正，每个通道的最大值
Figure BDA0002889570910000037
和最小值
Figure BDA0002889570910000038
定义式为：
Figure BDA0002889570910000039
Figure BDA00028895709100000310
Figure BDA00028895709100000311
和
Figure BDA00028895709100000312
分别为图像
Figure BDA00028895709100000313
通道d中的平均值和均方误差，α2为注意系数，校正后的水下彩色图像
Figure BDA00028895709100000314
为：
Figure BDA00028895709100000315
3.3)HSV均衡和去模糊，对亮度、色调和饱和度分量进行γ矫正来增强色调及亮度对比度，并对亮度进行去模糊化。
3.4)对图像进行特征提取。
进一步地，卷积注意模块用以对多幅来自同一三维样本的二维图像的特征进行卷积编码，并生成注意系数，并自动建立二维图像空间与三维样本空间之间的映射关系，用以解决各角度拍摄二维图像所造成特征不匹配问题。其所依据的数学原理表达式为：
Figure BDA00028895709100000316
式中Ic(x)为三维样本函数，x为图像中某像素点，Jc(x)为二维图像函数组中的一张图片，c＝{R,G,B}，
Figure BDA00028895709100000317
为背景光或后向散射光，tc(x)为该二维图像对应的注意系数。通过对该式变换，得到二维图像函数Jc(x)为：
Figure BDA0002889570910000041
进一步地，特征选择模块与特征融合模块采用长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)模型进行特征选择与特征融合，t时刻状态表达式为：
st＝f(Uxt+Wst-1)
ht＝g(Vst)
其中t表示时刻，st表示t时刻隐藏层状态，st-1表示t时刻的前一单位时刻隐藏层的状态。ht表示t时刻输出层ht状态。隐藏层激活函数为f，U表示为输入层和隐藏层之间的权值矩阵，W表示为t-1时刻到t时刻隐藏层到隐藏层之间的权值矩阵，V表示为输出层和隐藏层之间的权值矩阵。
进一步地，决策模块用于对所提取特征进行分析和拟合，并最终将分析结果传递至输出和显示模块，决策模块的数学支撑为：
6.1)输出层权值方程
Figure BDA0002889570910000042
6.2)循环层权值方程
Figure BDA0002889570910000043
6.3)输入层权值方程
Figure BDA0002889570910000044
其中，why(i,j)表示由隐藏层到输出层的权值矩阵，w′hy(i,j)表示权值更新后由隐藏层到输出层的权值矩阵。whh(i,j)表示隐藏层之间的权值矩阵，w′hh(i,j)表示权值更新后隐藏层之间的权值矩阵。wxh(i,j)表示输入层与隐藏层之间的权值矩阵，w′xh(i,j)表示权值更新后输入层与隐藏层之间的权值矩阵。η表示为学习率，
Figure BDA0002889570910000045
为输出层误差。
本发明的技术构思为：针对当前水下目标移动频率较高，激光雷达所能获得三维空间样本数量少的问题，我们设计了样本分布式图像生成模块从不同的角度对三维空间小样本进行投影分析。针对在三维空间向二维屏幕投影过程中，传统的神经网络结构无法将多幅图片相同特征联系起来进行学习的问题，引入了卷积注意模块，对三维空间到二维空间的特征进行卷积编码，并自动建立二维图像空间与三维样本空间之间的映射关系，并搭建了长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)模型神经网络进行学习。针对浑浊水下能见度低，所获得图像噪声严重的现象，采取了红色通道增强的特征提取方式，改进了特征提取的方式。
本发明的有益效果主要表现在：1.将传统CNN与特征融合的方式相结合，提出了新的应用于解决三维小样本数水下目标识别的技术方案，相比于已存在的水下目标识别技术方案所需要的探测成本更低，效率更高，效果更好。2.基于注意机制，将卷积注意引入到所搭建的长短时记忆循环神经网络中，增强特征通道和空间的关系，建立了二维图像与三维立体空间之间的关系。3.大量的实验证明了该方法的高效性和稳定性，与普通水下目标识别***比较，我们的识别精度更高，特征分析更高效。
附图说明
图1是本发明所提出的***的结构模型图。
具体实施方式
下面根据附图具体说明本发明。
参照图1，水下激光雷达1、三维立体样本库2、二维图像数据库3和水下激光目标识别上位机***4组成，所述的水下激光目标识别上位机***4由样本分布式图像生成模块5、卷积注意模块6、特征提取模块7、特征选择模块8、特征融合模块9、决策模块10、输出与显示模块11依次相连。
所述水下激光雷达1通过发射激光和接受目标所反射激光获取了待测目标物的三维立体样本，并将其储存到三维立体样本库2中。
水下激光目标识别上位机***中的样本分布式图像生成模块5对三维立体样本库2中的三维立体样本数据进行自动的多角度拍取二维图像样本，并对二维图像样本进行数据增强，然后将处理后的二维图像样本存放至二维图像数据库3。该步里，对图像样本的图像增强处理是按照如下公式来处理：
Figure BDA0002889570910000051
{xij,(i,j)∈I2,I为自然数集合或子集}来表示数字图像各点处的灰度值，其中i表示所针对的点在点阵中的行位置，j表示所针对的点在点阵中的列位置，将一个点处的灰度值y与该点邻域中各点值的中值代替：取该点邻域的灰度值按照大小顺序x1≤x2≤x3≤...≤xn排列，其中带有单数字下标的{xn，n为非零自然数}表示邻域n点灰度值的标号，然后按照如下方式进行中间值的取用：
Figure BDA0002889570910000052
将水下受到噪声污染的退化图像采用线性滤波方式来处理，并采用如下过程完成：而滤波窗口为A的二维中值滤波的结果灰度值yij可以表示为：
Figure BDA0002889570910000061
式中(r,s)为所针对点在滤波窗口中位置信息，r为位置信息横坐标，s为位置信息纵坐标，
Figure BDA0002889570910000062
表示从各点灰度值取中间值。对图像进行降噪操作的损失函数L计算公式如下：
Figure BDA0002889570910000063
其中i表示图像标号，范围为从1到N，N表示图像降噪模块卷积神经网络的训练样本数量，Xi表示第i张真实的无噪声图片，Yi表示第i张在Xi上添加噪声的图片，R表示原图片与Yi之间的残差图片。公式中下标F和上标2表示该式取2范数。
特征提取模块6用于对RGB三色通道的值进行分析并进行特征提取，并进行红通道补偿，补偿公式为：
Figure BDA0002889570910000064
其中，x为图像中某一像素点，α1为补偿系数，
Figure BDA0002889570910000065
为绿色分量的均值，
Figure BDA0002889570910000066
为红色分量的均值，IR(x)为该点的红色分量值，IG(x)为该点的绿色分量值，Id(x)为补偿前该像素所在区域的红通道补偿值，
Figure BDA0002889570910000067
为补偿后该像素所在区域的红通道补偿值。对图像
Figure BDA0002889570910000068
进行色偏矫正，每个通道的最大值
Figure BDA0002889570910000069
和最小值
Figure BDA00028895709100000610
定义式为：
Figure BDA00028895709100000611
Figure BDA00028895709100000612
Figure BDA00028895709100000613
和
Figure BDA00028895709100000614
分别为图像
Figure BDA00028895709100000615
通道d中的平均值和均方误差，α2为注意系数，校正后的水下彩色图像
Figure BDA00028895709100000616
为：
Figure BDA00028895709100000617
采用HSV均衡和去模糊，对亮度、色调和饱和度分量进行γ矫正来增强色调及亮度对比度，并对亮度进行去模糊，并对图像进行特征提取。
卷积注意模块7用以对多幅来自同一三维样本的二维图像的特征进行卷积编码，并生成注意系数，并自动建立二维图像空间与三维样本空间之间的映射关系，用以解决各角度拍摄二维图像所造成特征不匹配问题。其所依据的数学原理表达式为：
Figure BDA0002889570910000071
式中Ic(x)为三维样本函数，x为图像中某像素点，Jc(x)为二维图像函数组中的一张图片，c＝{R,G,B}，
Figure BDA0002889570910000072
为背景光或后向散射光，tc(x)为该二维图像对应的注意系数。通过对该式变换，得到二维图像函数Jc(x)为：
Figure BDA0002889570910000073
特征选择模块8与特征融合模块9采用长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)模型进行特征选择与特征融合，t时刻状态表达式为：
st＝f(Uxt+Wst-1)
ht＝g(Vst)
其中t表示时刻，st表示t时刻隐藏层状态，st-1表示t时刻的前一单位时刻隐藏层的状态。ht表示t时刻输出层ht状态。隐藏层激活函数为f，U表示为输入层和隐藏层之间的权值矩阵，W表示为t-1时刻到t时刻隐藏层到隐藏层之间的权值矩阵，V表示为输出层和隐藏层之间的权值矩阵。
决策模块10用于对所提取特征进行分析和拟合，并最终将分析结果传递至输出和显示模块11，决策模块的数学支撑为：
输出层权值方程
Figure BDA0002889570910000074
循环层权值方程
Figure BDA0002889570910000075
输入层权值方程
Figure BDA0002889570910000076
其中，why(i,j)表示由隐藏层到输出层的权值矩阵，w′hy(i,j)表示权值更新后由隐藏层到输出层的权值矩阵。whh(i,j)表示隐藏层之间的权值矩阵，w′hh(i,j)表示权值更新后隐藏层之间的权值矩阵。wxh(i,j)表示输入层与隐藏层之间的权值矩阵，w′xh(i,j)表示权值更新后输入层与隐藏层之间的权值矩阵。η表示为学习率，
Figure BDA0002889570910000077
为输出层误差。
输出和显示模块11显示对图像特征分类识别的最终结果。
上述实例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种新型水下激光目标智能识别***，其特征在于，包括水下激光雷达、三维立体样本库、二维图像数据库和水下激光目标识别上位机***，所述的水下激光目标识别上位机***由样本分布式图像生成模块、卷积注意模块、特征提取模块、特征选择模块、特征融合模块、决策模块、输出与显示模块组成；水下激光雷达将所选定水域中的目标识别物进行激光扫描，并将雷达返回的三维立体样本数据存放至三维立体样本库，样本分布式图像生成模块对三维立体样本库中的三维立体样本数据进行多角度拍取二维图像样本，并对二维图像样本进行数据增强，然后将处理后的二维图像样本存放至二维图像数据库，特征提取模块对已增强的二维图像进行特征提取，并将提取到的特征和二维图像转送到卷积注意模块，卷积注意模块将二维图像数据库多幅来自同一三维样本的二维图像中的特征进行卷积编码，并自动建立二维图像空间与三维样本空间之间的映射关系，并将处理好的数据送至特征选择模块，特征选择模块根据卷积编码中产生的注意系数对二维图像特征进一步进行筛选；特征融合模块接收到筛选后的特征后，将其与加了注意系数的卷积编码进行进一步的匹配与修正，交由决策模块进行目标识别的判断；决策模块将最终的决策送入输出至显示模块，用于人机交互与展示环节；所述卷积注意模块用以对多幅来自同一三维样本的二维图像的特征进行卷积编码，并生成注意系数，并自动建立二维图像空间与三维样本空间之间的映射关系，用以解决各角度拍摄二维图像所造成特征不匹配问题：
Figure FDA0003617882640000011
式中Ic(x)为三维样本函数，x为图像中某像素点，Jc(x)为二维图像函数组中的一张图片，c＝{R,G,B}，
Figure FDA0003617882640000012
为背景光或后向散射光，tc(x)为该二维图像对应的注意系数；通过对该式变换，得到二维图像函数Jc(x)为：
Figure FDA0003617882640000013
2.根据权利要求1所述新型水下激光目标智能识别***，其特征在于，所述样本分布式图像生成模块能够对三维立体样本库中的三维立体样本数据进行多角度拍取二维图像样本，并将图像进行图像增强处理，具体为：
(2.1){xij,(i,j)∈I2,I为自然数集合或子集}来表示数字图像各点处的灰度值，其中i表示所针对的点在点阵中的行位置，j表示所针对的点在点阵中的列位置，将一个点处的灰度值y与该点邻域中各点值的中值代替：取该点邻域的灰度值按照大小顺序x1≤x2≤x3≤...≤xn排列，其中带有单数字下标的{xn，n为非零自然数}表示邻域n点灰度值的标号，然后按照如下方式进行中间值的取用：
Figure FDA0003617882640000021
(2.2)将水下受到噪声污染的退化图像采用线性滤波方式来处理，并采用如下过程完成：而滤波窗口为A的二维中值滤波的结果灰度值yij可以表示为：
Figure FDA0003617882640000022
式中(r,s)为所针对点在滤波窗口中位置信息，r为位置信息横坐标，s为位置信息纵坐标，
Figure FDA0003617882640000023
表示从各点灰度值取中间值；
(2.3)对图像进行降噪操作的损失函数L计算公式如下：
Figure FDA0003617882640000024
其中i表示图像标号，范围为从1到N，N表示图像降噪模块卷积神经网络的训练样本数量，Xi表示第i张真实的无噪声图片，Yi表示第i张在Xi上添加噪声的图片，R表示原图片与Yi之间的残差图片；公式中下标F和上标2表示该式取2范数。
3.根据权利要求1所述新型水下激光目标智能识别***，其特征在于，所述特征提取模块对已增强的二维图像进行特征提取具体为：
(3.1)进行红通道补偿，补偿公式为：
Figure FDA0003617882640000025
其中，x为图像中某一像素点，α1为补偿系数，
Figure FDA0003617882640000026
为绿色分量的均值，
Figure FDA0003617882640000027
为红色分量的均值，IR(x)为该点的红色分量值，IG(x)为该点的绿色分量值，Id(x)为补偿前该像素所在区域的红通道补偿值，
Figure FDA0003617882640000028
为补偿后该像素所在区域的红通道补偿值；
(3.2)对图像
Figure FDA0003617882640000029
进行色偏矫正，每个通道的最大值
Figure FDA00036178826400000210
和最小值
Figure FDA00036178826400000211
定义式为：
Figure FDA00036178826400000212
Figure FDA00036178826400000213
Figure FDA00036178826400000214
和
Figure FDA00036178826400000215
分别为图像
Figure FDA00036178826400000216
通道d中的平均值和均方误差，α2为注意系数，校正后的水下彩色图像
Figure FDA0003617882640000031
为：
Figure FDA0003617882640000032
(3.3)HSV均衡和去模糊，对亮度、色调和饱和度分量进行γ矫正来增强色调及亮度对比度，并对亮度进行去模糊化；
(3.4)对图像进行特征提取。
4.根据权利要求1所述新型水下激光目标智能识别***，其特征在于，所述特征选择模块与特征融合模块采用长短时记忆循环神经网络模型进行特征提取与选择，t时刻状态表达式为：
st＝f(Uxt+Wst-1)
ht＝g(Vst)
其中t表示时刻，st表示t时刻隐藏层状态，st-1表示t时刻的前一单位时刻隐藏层的状态；ht表示t时刻输出层ht状态；隐藏层激活函数为f，U表示为输入层和隐藏层之间的权值矩阵，W表示为t-1时刻到t时刻隐藏层到隐藏层之间的权值矩阵，V表示为输出层和隐藏层之间的权值矩阵。
5.根据权利要求1所述新型水下激光目标智能识别***，其特征在于，所述决策模块用于对所提取特征进行分析和拟合，并最终将分析结果传递至输出和显示模块，具体为：
(6.1)输出层权值方程
Figure FDA0003617882640000033
(6.2)循环层权值方程
Figure FDA0003617882640000034
(6.3)输入层权值方程
Figure FDA0003617882640000035
其中，why(i,j)表示由隐藏层到输出层的权值矩阵，w′hy(i,j)表示权值更新后由隐藏层到输出层的权值矩阵；whh(i,j)表示隐藏层之间的权值矩阵，w′hh(i,j)表示权值更新后隐藏层之间的权值矩阵；wxh(i,j)表示输入层与隐藏层之间的权值矩阵，w′xh(i,j)表示权值更新后输入层与隐藏层之间的权值矩阵；η表示为学习率，
Figure FDA0003617882640000036
为输出层误差。
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