基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法、设备、介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109284703A(43)申请公布日2019.01.29(21)申请号201811046114.4(51)Int.Cl.(22)申请日2018.09.07G06K9/00(2006.01)G06K9/34(2006.01)(71)申请人广州南方测绘科技股份有限公司G06K9/46(2006.01)地址510665广东省广州市天河区思成路39号(72)发明人刘国光文述生王江林闫少霞张忠伟张鹏飞李宁周光海肖浩威黄劲风马原徐丹龙杨艺丁永祥庄所增潘伟峰张珑耀郝志刚陶超韦锦超赵瑞东闫志愿杨晶晶刘勇锋曾展宏刘延(74)专利代理机构广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙)44288代理人秦维汪卫军权利要求书2页说明书7页附图4页(54)发明名称基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法、设备、介质(57)摘要本发明提供基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，包括步骤：多通过声线跟踪算法对多波束声线进行跟踪处理，计算多波束声线传播终点处的深度；通过若干多波束声线传播终点处的深度生成条带数据，获取姿态数据，通过姿态数据调整条带数据；将调整后的条带数据实时转换为经纬度数据信息，将经纬度数据信息进行投影，生成图像信息；将图像信息进行灰度化和二值化处理，得到二值化图像，提取二值化图像的边缘信息，得到障碍物轮廓，通过障碍物轮廓计算障碍物信息。本发明实现自动判别障碍物，无需过多的人工干预，通过多波束扫测记录扫测轨迹和扫测面，不会遗漏，扫测效率高，成本低，准确性高，通过多波束扫测得到精确的坐标信息及障碍物轮廓。CN109284703ACN109284703A权利要求书1/2页1.基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，其特征在于包括以下步骤：多波束测深，通过声线跟踪算法对多波束声线进行跟踪处理，计算多波束声线传播终点处的深度；生成条带数据，通过若干所述多波束声线传播终点处的深度生成条带数据，获取姿态数据，通过所述姿态数据调整所述条带数据；空间数据转换，将调整后的条带数据实时转换为经纬度数据信息，将所述经纬度数据信息进行投影，生成图像信息；自动识别障碍物，将所述图像信息进行灰度化和二值化处理，得到二值化图像，提取所述二值化图像的边缘信息，得到障碍物轮廓，通过所述障碍物轮廓计算障碍物的大小、中心点坐标、高程。2.如权利要求1所述的基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，其特征在于：所述多波束测深中，采用常梯度声线跟踪法计算倾斜入射声线、垂直入射声线、残余传播时间，根据所述倾斜入射声线、垂直入射声线、残余传播时间计算声线传播终点处的深度。3.如权利要求1所述的基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，其特征在于：所述生成条带数据中，所述姿态数据包括艏摇参数、横摇参数、纵摇参数、涌浪参数，通过所述艏摇参数、横摇参数、纵摇参数、涌浪参数调整所述条带数据。4.如权利要求3所述的基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，其特征在于，在所述生成条带数据和所述空间数据转换之间还包括条带数据处理，具体包括以下步骤：剔除异常数据，采用趋势面分析所述调整后的条带数据中偏离总趋势的异常数据可疑点，将所述异常数据可疑点所在的局部区域进行三维线框透视显示，根据区域地形变化规律对所述异常数据可疑点进行判断，对确定的异常数据进行剔除；正投影矫正，在所述条带数据中选择平坦区域，根据所述平坦区域在垂直正投影屏幕上的形状判断是否存在横摇残差，是则调整所述横摇参数；检测区域勘测质量，将若干条带数据以文件数构建格网，判断每个格网点的值是否大于阈值，是则得到重复区域及所述重复区域对应的原始数据文件，通过所述原始数据文件对应的光照地形图判断所述重复区域的勘测质量；水位改正，将测量的多波束声线传播终点处的深度改正为从深度基准面起算的深度；确定异常水深位置，通过AR模型确定异常水深位置。5.如权利要求4所述的基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，其特征在于：所述条带数据处理还包括通过CUBE算法对所述条带数据进行噪声滤波处理。6.如权利要求1所述的基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，其特征在于：所述空间数据转换中，将所述经纬度数据信息进行墨卡托投影，将所述经纬度数据信息转换为WGS-84数据信息。7.如权利要求1所述的基于声学多波束测深仪的障碍物识别方法，其特征在于，所述自动识别障碍物具体包括以下步骤：图像灰度化，将所述图像信息转变为灰度图像；计算梯度值和方向，采用一阶有限差分近似所述灰度图像灰度值的梯度，得到所述灰度图像在x方向和y方向上的偏导数矩阵；非极大值抑制，沿着梯度方向，比较当前像素点前面和后面的梯度值，得到像素点局部2CN109284703A权利要求书2/2页最大值；双阈值选取，生成梯度幅值的直方图，选取占所述直方图总数的百分比对应