[1]邓冬进,葛泉波,戴跃伟.低光照环境下基于定制椭圆的无人船姿态视觉测量[J].智能系统学报,2025,20(2):486-494.[doi:10.11992/tis.202403018]
DENG Dongjin,GE Quanbo,DAI Yuewei.Visual measurement of unmanned ship attitude based on custom elliptical in a low-light environment[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2025,20(2):486-494.[doi:10.11992/tis.202403018]
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《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
20
期数:
2025年第2期
页码:
486-494
栏目:
人工智能院长论坛
出版日期:
2025-03-05
- Title:
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Visual measurement of unmanned ship attitude based on custom elliptical in a low-light environment
- 作者:
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邓冬进1, 葛泉波2,3,4, 戴跃伟1,5
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1. 南京信息工程大学 电子与信息工程学院, 江苏 南京 210044;
2. 南京信息工程大学 自动化学院, 江苏 南京 210044;
3. 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室, 江苏 南京 210044;
4. 大气环境与装备技术协同创新中心, 江苏 南京 210044;
5. 南京应用数学中心, 江苏 南京 210044
- Author(s):
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DENG Dongjin1, GE Quanbo2,3,4, DAI Yuewei1,5
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1. School of Electronics and Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;
2. School of Automation, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;
3. Jiangsu P
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- 关键词:
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阈值分割; 弧弦比; 特征映射; 二义性; 八邻域跟踪; 姿态视觉; 椭圆平面法; 快速椭圆检测
- Keywords:
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threshold segmentation; arc-to-chord ratio; feature mapping; ambiguity; eight-neighborhood tracking; posture vision; elliptical plane method; fast ellipse detection
- 分类号:
-
TP30
- DOI:
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10.11992/tis.202403018
- 摘要:
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针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题,提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先,通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次,设计八邻域跟踪与弧弦比方法去除低光照图像噪声引起的伪弧,并结合改进的圆弧特征映射技术进一步区分伪弧段,以减少参数拟合的计算负担。最后,利用椭圆平面法向量和矩形法向量的平行性消除椭圆姿态角计算的二义性,以提高算法在低光照环境下的鲁棒性。实验表明,提出的无人船姿态估计算法具有更快的检测速度,同时保持更高的估计精度。
- Abstract:
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This study proposes an attitude estimation method for unmanned ships using fast ellipse detection to address inaccurate monocular visual attitude measurement caused by low image contrast and increased noise under low-light conditions. First, it employs an adaptive color threshold segmentation algorithm with color and contrast enhancement to optimize edge detection. Second, eight-neighborhood tracking combined with the arc aspect ratio method is designed to eliminate the pseudo-arc caused by noise in low-illumination images. The improved arc feature mapping technology is also used to further distinguish the real elliptical arc segment from the pseudo-arc segment generated by noise, which significantly reduces the computational burden of parameter fitting. Finally, a geometric constraint strategy is established to eradicate the ambiguity of elliptic attitude angle calculation using the parallelism of the elliptic plane normal vector and the rectangular normal vector, which improves the robustness of the algorithm in low-light environments. Experiments indicate that the proposed algorithm offers faster detection speed and higher accuracy for unmanned ship attitude estimation.
备注/Memo
收稿日期:2024-3-11。
基金项目:国家自然科学基金项目(62033010); 江苏高校“青蓝工程”项目(R2023Q07).
作者简介:邓冬进,硕士研究生,主要研究方向为无人系统与位姿测量。E-mail:2398036390@qq.com;葛泉波,教授,博士生导师,中国人工智能学会自主无人系统专业委员会副主任委员,中国自动化学会青年工作委员会副主任委员,中国自动化学会人工智能与机器人教育专业委员会副秘书长。主要研究方向为自主智能无人系统、智能感知与学习控制。主持国家自然科学基金项目4项(其中1项为重点项目)。获得2019中国自动化学会科技进步一等奖、中国自动化学会科技进步二等奖、中国指挥与控制学会科学技术奖二等奖等奖项。发表学术论文100余篇。E-mail:geqb@nuist.edu.cn;戴跃伟,二级教授,博士生导师,中国气象服务协会副会长、中国指挥控制学会海上指控专业委员会副主任委员。主要研究方向为自动测控系统、装备信息化,网络及多媒体信息安全。主持完成60余项科研与开发项目,获发明专利授权20余项,获国家教学成果奖2项、省部级科技奖励9项。发表学术论文150余篇。E-mail:dyw@nuist.edu.cn。
通讯作者:葛泉波. E-mail:geqb@nuist.edu.cn
更新日期/Last Update:
2025-03-05