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长尾分布下侧扫声纳图像分割研究及虚拟仿真平台的应用

长尾分布下侧扫声纳图像分割研究及虚拟仿真平台的应用

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作者：刘瑞桂林电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着全球经济的发展和对海洋资源的重视,AUV(Autonomous Underwater Vehicle)在海洋资源开发和保护方面扮演着重要的角色。人们可以通过对AUV的声纳图像进行分割、分类和识别来获得重要的海洋信息,因此,研究侧扫声纳图像意义重... 详细信息

近年来,随着全球经济的发展和对海洋资源的重视,AUV(Autonomous Underwater Vehicle)在海洋资源开发和保护方面扮演着重要的角色。人们可以通过对AUV的声纳图像进行分割、分类和识别来获得重要的海洋信息,因此,研究侧扫声纳图像意义重大。水下侧扫声纳图像分割是水下勘测领域中的重要技术,但是在实际应用中,水下机器人的视觉成像面临着很多挑战,由于海洋环境复杂,声波会受到多种因素的影响,从而导致侧扫声纳图像出现强烈的噪声和模糊,且不同深度的目标反射信号强度差异大,呈现出典型的长尾分布特征,这些因素都会影响图像的质量和分割的准确性,长尾分布的问题成为了制约其进一步提高精度和效率的瓶颈。本文的贡献在于提出了一个解决水下侧扫声纳图像实例分割长尾数据分布问题的输入输出数据平衡框架。在输入层面,提出了一个增强方法,增加了标注实例数量,利用共同分割算法提取同一类别以物体为中心的图像中的前景区域,使用分类器预测目标类别置信度的下降率的筛选方法筛选出高质量的实例段,并通过复制-粘贴方法增加数据的数量和多样性。在输出层面,在分类器之前设计了一个使用多头组合的输出数据平衡模块,根据形状和实例数量对不同类别的特征图进行分组,减轻头部类别的干扰,促进模型对尾部的学习。本文在KLSG和ImageNet等数据集上进行了实验,证明了该方法的有效性。此外,本文提出的两个模块具有良好的泛化能力,可以应用于各种骨干网络和数据集,并成为即插即用的工具。为了解决真实侧扫声纳数据难以获取、水下机器人设备成本高且实践困难、环境不确定性等问题,本文开发了虚拟仿真平台,平台可以在不同噪声水平和海底状态合成声纳图像,并且在不同的参数设置下进行仿真实验和算法优化,以提高声纳图像分割算法的鲁棒性和准确性。相对于实际环境下的实验,虚拟仿真平台具有数据获取方便、环境可控、成本低廉等优势。此外,虚拟仿真平台已经落地应用到人工智能学院《机器人技术基础》和《程序设计与问题求解》课程教学实践当中,帮助学生们更好地理解机器人技术和程序设计的基本原理,并提高他们的实际操作能力。

关键词：自主水下航行器水下侧扫声纳图像分割图像增强长尾分布虚拟仿真平台

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