[发明专利]用于自动水面和天空检测的系统和方法

说明书

公开了用于处理图像以检测一个或多个图像中的水面(404)和/或天空(402)的系统和方法。在一些实施例中，该系统和方法可以获得图像(902)的图像信息，并且基于分类模型(906)确定图像信息是否表示天空(402)。在一些实施例中，该系统和方法可以检测第一图像(602)中的第一边缘线(504)，检测第二图像(604)中的第二边缘线(504)，以及基于将第一边缘线和第二边缘线(504)之间的差异与阈值(606)进行比较来检测图像中的水面(404)。根据另外的实施例，该系统和方法可以检测图像是否包括水面(404)或天空(402)，以及如果包括水面(404)或天空(402)，则基于是否检测到水面(404)或天空(402)来确定用于可移动物体(10)的移动参数。

技术领域

本发明总体涉及改进的计算机视觉和图像处理技术，并且更具体地涉及可以被用于对图像中的不富含纹理的对象(例如，与描绘水面或天空区域的图像区域相对应)进行改进的检测的系统和方法。

背景技术

诸如无人飞行器(UAV)(有时也被称为“无人机”)之类的可移动物体，包括可以被用户远程操作和/或被编程用于自动飞行的具有各种尺寸和配置的无人驾驶飞行器。可移动物体可以被用于许多目的且通常被用于广泛的个人应用、商业应用和战术应用。例如，可移动物体可以具体用于监视、国防和专业的摄影技术产业等，并且也很受业余爱好者的欢迎，并且被用于娱乐目的。

在许多应用中，可移动物体可以配备有用于执行各种任务的辅助设备。例如，辅助设备可以包括成像设备(例如，一个或多个相机、摄像机等)，其捕捉难以捕捉、实际不太可能捕捉或仅以其他方式不太可能捕捉的图像或视频镜头。可移动物体可以使用计算机视觉或其他图像信号处理技术来分析这些捕捉的图像，以检测图像中的对象和/或完成重要的导航任务(例如，制动、悬停、避开目标等)。如本文所使用的，“可移动物体”可以是能够在真实空间中移动的任何物理设备；图像中的“对象”可以对应于图像中所描绘的至少一个可识别的区域或特征，例如，图像中的与人、动物、无生命的对象或对象的群组、特定地形或地势(例如，山川、河流、太阳等)、更大对象的特征等相对应的可识别的区域。

可移动物体经常使用传统的立体视觉技术来分析捕捉的图像。例如，可移动物体可以使用两个或更多个相机来在第一时间实例处捕捉场景的第一图像集合并且在第二时间实例处捕捉该场景的第二图像集合。该场景可以是通过相机可以检测到且可以在捕捉的图像中描绘的任何输入。可移动物体可以基于第一图像集合和第二图像集合的比较以及已知的相机位置，来计算用于该场景的立体图形深度图。可移动物体可以使用已计算的深度图来进一步计算与可移动物体和/或捕捉的图像中的对象相对应的一个或多个状态信息参数(例如，速度、位置、方向等)，例如，以促进由可移动物体执行的导航任务。

然而，当可移动物体使用传统的立体视觉技术来分析捕捉的图像以完成导航任务时，存在一些缺点。这些缺点通常是因为传统的技术在捕捉的图像是富含纹理的假设(即，假设图像富含颜色、对比度、亮度、锐度等)下操作所引起的，该纹理提供图像中的不同对象之间的明显的区别。因此，使用传统的立体视觉技术来捕捉带有不富含纹理的对象和特征的场景(例如，水面或天空的区域)的图像的可移动物体可能计算错误的深度图，导致了完成导航任务所需要的视觉里程计(visual odometry)参数的错误的计算。这些错误的深度图可能导致不希望的结果(例如，可移动物体坠毁、过早制动、不稳定地悬停等)。

存在针对改进的计算机视觉技术的需求，例如，所述改进的计算机视觉技术可以被用在可移动物体中，用于检测捕捉的图像的场景中的不富含纹理的对象和特征。计算机视觉技术应该适于在大量的计算机视觉应用中使用，包括但不限于UAV、对象和模式识别、机器学习、材料分析、农业分析、食品分析、机器人技术、自主驾驶、以及将从检测场景和/或图像中的不富含纹理的对象中获益的任何其他系统。

发明内容