[发明专利]一种基于视觉的AUV水下管道检测跟踪方法

权利要求书

1.一种基于视觉的AUV水下管道检测跟踪方法，包括AUV机器人和安装在其下方的双目相机，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1：当AUV在海底进行管道检测时，利用安装在AUV下方的双目相机采集海底管道图像，进入步骤2；

步骤2：对采集到的双目图像，选择一张图像进行预处理；首先将彩色图像去畸变，灰度化和滤波去噪；进而对简单处理后的图像进行边缘检测，得到二值化边缘的图像，进入步骤3；

步骤3：管道方向检测，包括：直线提取和管道方向计算；利用累计概率霍夫变换，找出图像中所有大于阈值长度的直线；通过随机采样一致算法，对提取到的直线集合计算一致性最好的方向，并作为管道方向，对检测到的所有直线段{Lines}，计算其方向{θ}，利用随机采样一致算法，在{θ}中选择与所选线段方向θi误差小于1度的线段作为内点，否则作为外点，迭代次数大于线段个数N的80％；计算所有外点个数与N的比值，即合格率μ，找出合格率最大的作为管道的主方向θ，进入步骤4；

步骤4：方向检测完成后，进入管道中心线检测；由于管道由两条直线构成，因此采用K均值聚类算法，将图像中的直线集合分为两类，并剔除一致性较差的异常直线；之后将两类直线取均值，从而计算出管道的中心线，进入步骤5；

步骤5：检测到中心线后，进入管道位置检测；首先计算出相机光心到管道中心线的垂直交点的像素位置，作为管道的中心点；然后利用左右相机采集到的灰度图像，对光心一定范围内的图像区域利用块匹配算法，得到光心的具体位置，最终输出管道的方向和位置信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的AUV水下管道检测跟踪方法，其特征在于，所述的步骤3中的管道方向检测包含以下步骤：

步骤3-1：输入预处理后的图像数据，进入步骤3-2；

步骤3-2：直线检测；累计概率霍夫变换将像素由笛卡尔坐标系变换到极坐标系，并且有选择地进行线段检测，进行步骤3-3；

步骤3-3：检测到线段的个数N是否大于最小个数10，若是，进入步骤3-4，否则降低长度L的值，进入步骤3-2；

步骤3-4：对检测到的所有直线段{Lines}，计算其方向{θ}；利用随机采样一致算法，在{θ}中选择与所选线段方向θ_i误差小于1度的线段作为内点，否则作为外点，迭代次数大于线段个数N的80％；计算所有外点个数与N的比值，即合格率μ，找出合格率最大的作为管道的主方向θ，进入步骤3-5；若所有的合格率均小于0.8，进入步骤3-1；

步骤3-5：判断主方向θ的线段个数n是否大于8，若是，则输出管道主方向，否则降低长度L的值，进入步骤3-2。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的AUV水下管道检测跟踪方法，其特征在于，所述的步骤4中的管道中心线检测包含以下步骤：

步骤4-1：输入图像和主方向上的直线集，进入步骤4-2；

步骤4-2：归一化直线；求解得到归一化结果{u_i}，进入步骤4-3；

步骤4-3：对{u_i}进行K均值聚类，将直线集合分为左右两类直线{Lu_i}和{Ru_i}，进入步骤4-4；

步骤4-4：计算左右两类直线{Lu_i}和{Ru_i}归一化方差，若某一直线的方差σ_i大于两倍最小值2σ_min，则剔除，之后进入步骤4-5；

步骤4-5：计算左右两类直线的均值，得到管道中心线。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉的AUV水下管道检测跟踪方法，其特征在于，所述的步骤5中的管道位置检测包含以下步骤：

步骤5-1：根据检测到的管道中心线，计算出相机光心到中心线的垂直交点的像素位置，作为管道的中心点O(u₀,v₀)，进入步骤5-2；

步骤5-2：取中心点附近一定区域内的图像块，进行左右相机图像的块匹配，得到中心点的视差值d₀，进入步骤5-3；

步骤5-3：根据立体视觉模型，计算出管道的位置坐标，即管道的位置。