[发明专利]一种基于径向速度和目标跟踪的动静目标分离方法

说明书

本发明提供的是一种基于径向速度和目标跟踪的动静目标分离方法。该方法利用成像声纳的回波测量得到目标径向速度信息，通过径向速度信息初步判断目标是否为运动目标，在此基础上，计算每个被判断为运动目标的等效中心坐标，使用多假设跟踪算法对目标进行跟踪，跟踪后的结果可以获得每个目标的状态信息，最后根据此状态信息中的速度信息进一步筛选出真实的运动目标。该方法对原先只用径向速度提取结果中短暂丢失的目标也能进行检测提取，并滤除部分干扰目标，由此提高了动静目标分离的稳定性。

技术领域

本发明涉及二维成像声纳技术领域，具体涉及一种基于径向速度和目标跟踪的动静目标分离方法。

背景技术

成像声纳在港口的实时检测，自动报警，水下蛙人探测等方面有着广泛的应用价值，在上述场景中成像结果中运动目标是我们主要关注的对象，因此动静目标分离必不可少，动静目标分离可以转化为运动目标检测问题。当前成像声纳的对动目标检测大部分是基于图像序列来判断运动目标，常用的方法有：背景消减法、帧间差分法、光流法。但是这些方法存在较多的限制条件，比如背景消减法需要背景环境相对稳定；帧间差分法对图像序列选择的时间间隔有要求；光流法计算量较大，难以满足实时性要求；也有基于特定形状的目标运动目标的检测，这类方法就要求较高的成像精度，同时要已知目标的特征。然而前视声纳分辨率低，目标信息量少，对噪声敏感，旁瓣干扰严重(郭戈,王兴凯,徐慧朴.基于声呐图像的水下目标检测、识别与跟踪研究综述[J],控制与决策,2018,5(33):906-922)，使用上述方法实现动静目标分离效果欠佳。

成像声纳动静目标分离的可以利用目标跟踪方法，事先将所有目标检测出来，然后使用目标跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，通过跟踪结果中目标的状态信息来判断目标的运动状态。此时动静目标分离问题转化为目标跟踪问题，此时的目标跟踪是一个未知目标数目的多目标跟踪问题，可以使用多假设跟踪算法实现(Blackman S S.Multiplehypothesis tracking for multiple target tracking[J].IEEE Aerospace andElectronic Systems Magazine,2004,19(1):5-18.)。该方法跟踪效果稳定，原始检测到的目标中可能存在大量的静止目标，直接使用多假设跟踪算法，随着检测目标数目的增加，目标跟踪所需计算量也会增加，进而导致动目标检测的实时性降低。

另外还可以利用回波信号的多普勒特征获取目标的径向速度，以判断目标的运动状态，该方法可以迅速的判断出成像目标是否为运动目标，对回波信号中含有速度的目标具较好的检测效果，但是该方法容易受到环境的影响(鱼类的干扰、环境噪声等)，会出现较高的虚警概率，检测结果不稳定。因此如何提高动静目标分离的稳定性具有重要的现实意义。

发明内容

为了克服利用径向速度的方法判断运动目标时，检测结果不稳定的问题，本发明提供了一种基于径向速度和目标跟踪的动静目标分离方法。

本发明所采用的具体技术方案如下：

一种基于径向速度和目标跟踪的动静目标分离方法，其步骤如下：

S1：利用成像声纳的回波测量得到当前时刻所有目标的径向速度信息，通过径向速度信息对目标是否为运动目标进行初步判断，得到初始运动目标集合；

S2：针对初始运动目标集合中的每个运动目标，将运动目标的每个像素点坐标由极坐标转换为直角坐标，以等效坐标中心点到运动目标的各个像素点的距离之和最小为目标函数，求解得到运动目标的等效坐标中心点；

S3：以S2中得到的所有运动目标的等效坐标中心点组成测量集合，然后使用多假设跟踪算法对测量目标进行跟踪，获得每个运动目标的状态信息；

S4：根据每个运动目标的状态信息中的速度分量信息，进一步判断目标的运动状态并筛选出真实的运动目标，实现动静目标分离。