[发明专利]一种基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法

权利要求书

1.一种基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法，其特征在于，操作步骤如下：

1)对置于无人艇上的激光雷达和摄像头进行联合标定；

2)通过SSD算法对海上障碍物进行视觉目标识别训练，生成一个海上障碍物识别的训练集；

3)开启激光雷达和摄像头，对无人艇周围环境进行360°扫描检测；激光雷达得到360°三维激光点云数据信息，将激光点云投影到二维栅格地图中，对栅格里面的点云进行圆形障碍物聚类；摄像头得到360°障碍物视觉信息，并对障碍物进行识别和框选；

4)根据激光雷达检测得到的障碍物距离值，将激光聚类得到的障碍物分成两类；对于距离值小于80米的障碍物，以激光雷达检测的障碍物信息为准，摄像头检测的障碍物信息进行校验；对于距离值大于80米的障碍物，以激光雷达检测的激光点云的距离平均值，得出障碍物大致的距离信息，并且结合摄像头所框选出的矩形框图得出障碍物的大致尺寸信息；

所述步骤4)中，当无人艇与障碍物距离大于80米时，则需要采用视觉和激光雷达融合后的信息作为障碍物信息，具体为：

将聚类成的同一块的点云从左到右按角度分成10块等角度的扇形区域，计算每一个区域的点云距离平均值l₁～l₁₀，计算矩形框左下角点到无人艇的距离M和矩形框右下角到无人艇的距离N分别为：

M＝0.1*(1*l₁+0.9*l₂+0.8*l₃+0.7*l₄+0.6*l₅+0.5*l₆+0.4*l₇+0.3*l₈+0.2*l₉+0.1*l₁₀)

N＝0.1*(0.1*l₁+0.2*l₂+0.3*l₃+0.4*l₄+0.5*l₅+0.6*l₆+0.7*l₇+0.8*l₈+0.9*l₉+1*l₁₀)

计算矩形框边长P的长度：

其中，a、b分别为距离M、距离N与竖直方向的夹角，最终得出矩形障碍物的尺寸信息、角度以及与无人艇的距离大小。

2.根据权利要求1所述的基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法，其特征在于，所述步骤1)中对摄像头进行内参和外参的标定；所述外参标定指通过旋转矩阵R和平移矩阵T，使摄像机的坐标系与世界坐标系相统一；内参标定指根据摄像机的焦距f、投影平面中心在像素坐标系下的坐标x和y、像素坐标系里x和y方向每毫米的像素数量S_x和S_y这五个参数，实现世界坐标系到像素坐标的之间的转换，具体公式如下：

其中，s_x表示x_pix方向上单位毫米的像素数，单位是pix/mm；s_y表示y_pix方向上单位毫米的像素数，单位是pix/mm；x₀、y₀表示投影平面中心在{pixel}中的坐标。

3.根据权利要求1所述的基于视觉和激光传感器数据融合的海上目标大小检测方法，其特征在于，所述步骤3)中，将三维激光点云投影到8m*8m的二维栅格地图中，采用8*8连通域检测算法，对栅格中的激光点云进行圆形障碍物聚类处理，将栅格里面点云数大于5的栅格置1，作为障碍物栅格，点云数少于5的栅格置0，作为非障碍物栅格，得到的聚类数目n即为此时海面中障碍物的总个数。