基于生成圖像數(shù)據(jù)的水下目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別
一、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 水下目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別,是水下機(jī)器人等相關(guān)系統(tǒng)能夠被高效應(yīng)用的前提。然而現(xiàn)有系統(tǒng)難以應(yīng)對(duì)水下圖像能見(jiàn)度較低,對(duì)比度差,存在顏色漂移和邊緣模糊等問(wèn)題;另外,水下圖像樣本稀少且缺乏足夠的變化性,使得相關(guān)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)由于缺乏訓(xùn)練樣本而無(wú)法有效應(yīng)用。 二、前期研究基礎(chǔ) 項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)等新的理論突破,提出兩種解決方案,一種是通過(guò)結(jié)合水下成像原理與深度風(fēng)格遷移、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等算法,由普通光學(xué)圖像生成水下圖像,構(gòu)建水下圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別仿真庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)一方面數(shù)據(jù)量大且具有較大的變化性,也即場(chǎng)景與目標(biāo)均具有較大的變化性;另一方面,由于是由普通光學(xué)圖像遷移獲得,因而也可以直接應(yīng)用普通光學(xué)圖像自身的標(biāo)簽信息,無(wú)需再對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注。另一種是研究基于水下退化圖像處理算法的檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng),解決由水下圖像的色彩漂移和細(xì)節(jié)丟失等退化現(xiàn)象帶來(lái)的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別問(wèn)題。同時(shí)通過(guò)水下退化圖像處理模塊和檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)退化圖像的增強(qiáng)方法與檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的最佳匹配。在保證處理后的退化圖像性能指標(biāo)的前提下,進(jìn)一步提升水下圖像的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別性能。 三、應(yīng)用技術(shù)成果 1)基于深度學(xué)習(xí)風(fēng)格遷移的水下圖像生成效果示例 a為自然場(chǎng)景圖像中的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果;b為模擬生成的水下風(fēng)格圖像及其目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果;c為圖像增強(qiáng)后的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。 四、合作企業(yè) 無(wú)
廈門(mén)大學(xué)
2021-04-11