[发明专利]一种基于多传感器融合的水面目标训练集自动采集方法

权利要求书

1.一种基于多传感器融合的水面目标训练集自动采集方法，其特征在于，具体的实现步骤为：

步骤1.使用张正友标定法对单目相机进行标定，根据单目相机和激光雷达固定装配位置的相对关系解算出坐标系转移矩阵，得到的坐标转移公式为S₀m＝K[R,T]M，其中S₀为尺度因子，K为摄像机内参,R为旋转矩阵，T为平移向量，m为物体在图像上的位置坐标向量，M为物体实际位置的坐标向量；

步骤2.调用光学单目相机采集到的图像，并以每秒一帧的频率进行图像存储，记录该帧图像的系统时间戳信息；

步骤3.使用条件滤波器对激光雷达采集到的3-D点云信息进行滤波，移除单目相机视场之外的数据点；

步骤4.使用K-Means聚类移除噪点并且将滤波后的数据点聚类成为点云簇；

步骤5.建立水面信息采集平台的运动学模型，以模型的预测值为先验估计，以激光雷达采集到的点云簇型心坐标位置值为后验估计，进行卡尔曼滤波；

步骤6.对获取的视频帧和平滑后的点云簇数据通过深度信息插值进行像素级融合，得到深度图像；

步骤7.对深度信息插值以后的结果进行置信度判断，当判断成功时，使用Randomizedprim算法布置多个待选标注框，当判断置信度超过警戒值，则不再存储该帧信息，当连续3帧图像置信度超过警戒值，则发出警报，提醒岸基监控人员进行检查；

步骤8.判断待选标注框内部边缘信息是否完整，选取待选标注框内部边缘特征最好的一个标注框作为最终标注框图；

步骤9.在图像帧中标注水面目标的种类、像素位置、像素高度、像素宽度信息；

步骤10.将最终的标注结果存储，并且通过通讯设备发送至岸基监控显示设备中，实现对标注结果的实时监控。

2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的水面目标训练集自动采集方法，其特征在于：所述步骤1的坐标转移公式中摄像机内参K为

其中f_x,f_y为焦距，c_x,c_y为光心位置，γ为畸变参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的水面目标训练集自动采集方法，其特征在于：所述步骤5的卡尔曼滤波使用的模型为包水面目标型心位置(x,y,z)、水面目标长度宽度高度(a,b,c)、水面目标速度(v_x,v_y,v_z)、水面目标加速度(a_x,a_y,a_z)的12维模型X＝(x,y,z,a,b,c,v_x,v_y,v_z,a_x,a_y,a_z)^T，该卡尔曼滤波模型的系统矩阵A为

其中t为采样时间间隔。

4.根据权利要求1所述的一种基于多传感器融合的水面目标训练集自动采集方法，其特征在于：所述步骤8的最终标注框图的判断方法为计算待选标注框内部灰度直方图，选择直方图分布最集中的待选标注框。