基于深度学习的单目视觉水下机器人目标跟踪方法研究

摘要：

介绍了一种基于深度学习的单目视觉水下机器人目标跟踪新方法,采用该方法能够使自主水下机器人(AUV)在水下复杂环境中实现图像增强处理与目标识别跟踪,对于视频图像中的每个图像,使用预先经过训练的深度卷积神经网络计算图像传输图,图像传输图提供了图像深度信息的相关估计,该方法能够识别水下目标区域,并标明水下目标运动及跟踪方向.实验表明:该方法能够更精确、 更稳定地获取水下环境中的定位数据.

关键词：深度学习、自主水下机器人(AUV)、单目视觉跟踪

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.43(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部产学合作协同育人项目20170217705;教育部产学合作协同育人项目201702023013;南京市产学研合作资助项目221722072;南京工程学院创新基金重大项目CKJA201606;南京工程学院高等教育研究课题2016YB15

在线出版日期：2020-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：79-82