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一种基于水下无人航行器的多目标被动跟踪算法
水下无人航行器（AUV）在水下资源勘探、水下生物研究等领域中扮演着重要角色。然而，AUV需要准确地掌握水下环境，并在复杂的水下环境中有效跟踪多种目标，如鱼群、海底地形等，以提高作业效率和科研成果。本文将介绍一种基于水下无人航行器的多目标被动跟踪算法。
传统的跟踪算法通常采用主动探测和目标跟踪，缺点是易受到环境干扰，如水下流动、浊度、水平面波动等因素影响。因此，基于被动探测的目标跟踪算法逐渐得到发展并被广泛应用。本文介绍的算法是一种被动跟踪算法，它可以跟踪多个目标并在复杂水下环境中进行鱼类的识别和分类。
算法主要分为两大部分：预处理和目标跟踪。
预处理操作主要是从AUV所携带的图像数据中提取特征以供后续目标识别和分类使用。预处理阶段首先需要对图像进行滤波以消除噪声和增强目标等信号。在此基础之上，可以使用形态学操作进一步提取特征。本文采用形态学操作进行目标细化和分割，并移除不需要的背景内容。此外，在预处理阶段还需要对目标的样本进行特征选择，本文选择采用LBP（局部二值模式）特征。
针对AUV所采集的图像数据，需要进行实时目标跟踪。基于特征提取的目标跟踪过程可简单描述为：根据预处理操作提取的特征，进行目标分类并通过分类实现目标跟踪。本文采用通过Lab颜色空间进行色彩值得到样本掩膜，通过特征训练得到分类器，并在分类器实现目标跟踪过程。当发生目标奔跑时需要重新训练分类器以及更新长度、宽度、中心位偏移量等跟踪器内部指标。同时，追踪的目标需要存储至数据库中以支持后续任务分析及大规模鱼群的评估。
实验结果表明，本文所提出的基于水下无人航行器的多目标被动跟踪算法在进行鱼类识别和分类应用时表现出良好的效果。该算法可以快速识别和分类鱼类，并实现多目标跟踪。此外，该算法还具有较高的实时性和稳定性，能够在复杂的水下环境中有效运行。
总结一下，本文提出了一种基于水下无人航行器的多目标被动跟踪算法。该算法通过细化预处理和分类跟踪两个方面，较好的实现了在复杂水下环境下对鱼群等水下生物的快速识别和分类。在实验结果中跟踪器的鲁棒性和实时性表现令人满意，可以为水下无人航行器的应用提供一定的技术支持。