[发明专利]一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法

权利要求书

1.一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1根据水下机器鱼具体尾部机构，构建链式CPG结构模型；

S2对水下某个不明目标物持续跟踪，并在跟踪过程中拍摄该不明目标物的图像；

S3将所述图像通过双边滤波算法进行图像预处理；

S4将图像预处理后的所述图像采用otsu最佳阈值分割法分割成像元图像；

S5基于颜色特征、形状特征、纹理特征中的一种或多种对所述像元图像进行图像特征提取以获取到相应特征；

S6将所述特征根据预定的目标物规则在SVM分类器中进行图像分类并识别出目标物；

S7根据识别出的目标物对水下机器鱼进行游动控制，模拟所述尾部机构各关节运动节律；

S8根据对所述尾部机构实际输入速度方向档位，在CPG结构模型中计算出各关节的相对转动角度；

S9各关节控制系统根据对应的所述相对转动角度进行角度闭环控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，在S1中，所述尾部机构为若干关节与连杆构成的链式结构。

3.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，在S4中，先采用otsu最佳阈值分割法对所述图像进行图像阈值化，再通过自适应阈值二值化算法对所述图像进行二值化操作。

4.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，在S5中，所述颜色特征通过主色调直方图或颜色矩来进行描述，所述纹理特征通过圆形LBP来描述。

5.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，在S5中，所述形状特征在提取时先通过canny边缘检测，检测出所述不明目标物的边缘轮廓，再用findContours将边缘序列化，再通过多边形逼近提取出所述不明目标物的外轮廓。

6.根据权利要求2所述的一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，在S1中，所述尾部机构中关节数量为三个。

7.根据权利要求1所述的一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，在S9中，关节控制系统包括伺服驱动器和与伺服驱动器连接的伺服电机。

8.根据权利要求7所述的一种基于CPG模型仿生水下机器鱼的目标跟踪识别方法，其特征在于，所述伺服驱动器包括位置处理单元、与所述位置处理单元连接的位置调节器、与所述位置调节器连接的速度调节器，以及分别与所述速度调节器和所述伺服电机连接的电流调节器。