最新面向无人艇应用的目标检测项目建议书.docx
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最新面向无人艇应用的目标检测项目建议书
面向无人艇应用的目标检测识别技术
一、背景需求
无人艇是一种能够自主规划、自主航行，并且可以采用自主方式或人工干预的方式完成环境信息感知、目标探测等各项任务的无人操作水面舰艇，它主要应用于执行危险以及不适于有人船只执行的任务。
一旦配备先进的控制系统、传感器系统和通信系统，可广泛应用于多种民用领域，如水文地质监控、海洋资源勘探和测绘、海洋环境监控和海关公安系统监控等，在适当安装其它传感器甚至武器系统后，可以执行多种战争和非战争军事任务，如海洋反潜、猎雷、海洋军情监视与侦察、电子信息战和通讯中继等。
美国“斯巴达”号
以色列“保护者”号
图1具有代表性的无人艇。
近几年来，关于无人艇的研究和开发引起了众多海洋军事强国的强烈关注，尤其是美国和以色列的研究和开发处于世界领先地位，其中比较有代表性的是美国“斯巴达”号无人艇和以色列的“保护者”号无人艇，如图1所示。
目前，无论是从民用还是军用的角度出发，我国对无人艇的需求都在日趋增加。
这在领海巡视（比如南海问题）、打击海盗和走私等领域显得尤为迫切。
目前，无人艇系统研制所面临的主要技术挑战包括避碰技术、避免威胁技术、自动目标检测识别技术、子任务自动部署和恢复技术等。
其中，目标自动检测识别技术又是无人艇避碰、避障等运行保障和探潜、监视等实际应用的核心技术基础。
因此，开展面向无人艇应用的目标检测识别技术研究具有重要的理论意义和应用价值。
二、研究目标
长期以来，自动目标检测识别都是计算机视觉和人工智能领域所关注和研究的核心问题。
但是，针对任意场景条件都普遍适用的方法目前还不存在。
因此，以实际应用为驱动，设计与研发具有较强针对性的目标检测识别算法是目前普遍采用的技术思路。
因此，面向水面应用背景的高效自动目标检测识别技术是本课题的研究重点，其目标一是解决无人艇在自主航行过程中对周围各类水面目标的检测，保障水面避障和自主航行的可靠性，二是针对具体应用，探测和发现异常目标，并实现对其的监视和跟踪。
本课题将提供水面目标检测识别关键技术，为无人艇的安全航行和应用提供关键技术支撑。
三、研究内容
面向无人艇应用的目标检测识别算法所要面临的实际挑战主要有三点：
（1）水面和气候条件复杂，波浪以及光照变化等因素会对最终的检测识别效果造成极为不利的影响；
（2）水面目标类型众多，同时，对于同一类目标，由于型号、姿态、相机距离或者视角的不同，其类内差异也会较大（图2所示的为部分水面目标），这对视觉特征提取和分类器的训练都提出了很高的要求；（3）由于本课题面向实际应用，其对算法的实时性要求极高。
因此，已有的一些具有较好检测识别效果，但时间复杂度高的方法对于本课题并不直接适用。
围绕着上述技术难点，我们拟开展的研究内容是：
（1）复杂动态环境下水面潜在目标区域检测技术
水面环境复杂的场景条件和大幅度波浪对成像稳定性的潜在影响给水面目标的检测识别造成了极大的困难。
为了保证在高实时性的前提下，完成对水面目标的检测和识别，确定水面潜在目标区域是极为重要的预处理步骤。
针对不同类型的水面目标，我们将首先寻找并提取针对各类目标都有较强描述能力的视觉特征。
其次，由于水面目标的尺寸大小和姿态并不固定，必须相应地设计高效的目标潜在区域多尺度搜索机制。
为了获得准确的目标潜在区域检测结果，合理的分类器设计也是极为重要的研究内容。
（2）目标显著性区域分析技术
研究内容
（1）中所得到的目标潜在区域分析结果，可能含有大量的虚警。
为了克服上述的缺陷，本课题将借助人眼视觉中显著性的机制对水面图像进行目标显著性区域分析。
通过将显著性分析结果与研究内容
（1）的分析结果相融合，可提高目标潜在区域检测的准确度。
对图像进行目标显著性分析首先需要建立数学模型，对图像内容进行有效地层次化描述。
其次，需要同时对图像局部和全局的目标显著性进行分析。
最后，我们需要研究的是如何融合局部和全局的显著性分析结果，以期获得对图像中目标显著性区域完整的分析结果。
（3）水面目标检测技术
基于研究内容
（1）和
（2）所获得的目标潜在区域分析结果，我们将对目标潜在区域中是否真实含有水面目标进行检测和确认。
首先，需要寻找和提取针对水面目标和非水面目标有较强分辨能力的视觉特征。
其次，由于水面和非水面目标的类型极为众多，为了获得好的检测效果，必须获得大量的正、负数据样本对分类器进行训练。
因此，如何从已有的图像数据集中挖掘出大量有价值的正、负样本是关系到目标检测最终效果的重要研究内容。
最后，我们也将研究如何在统一的理论框架下综合利用目标的局部和整体特征信息，以获得更加鲁棒的水面目标检测结果。
（4）水面目标类型识别技术
在完成了对水面目标的检测后，接下来我们将对目标的具体类别进行判断和识别，比如该水面目标是军舰、民船或者一般性的水面漂浮物等。
直接利用目标整体的描述特征，不容易将它们有效地区分开。
因此，我们将基于有监督学习的思想，挖掘出具有较强目标类型辨识能力的目标局部组件，利用这些有价值的局部信息，设计出有效的目标类型分类和识别算法。
（5）集成软件系统的研制
在完成了各单项研究内容后，接下来我们将重点研究如何将各单项技术进行集成，最终形成一套面向无人艇应用的目标检测识别技术集成软件系统。
该系统可投入到实际的水面环境测试中。
图2部分水上目标。
四、技术途径
本课题组针对复杂场景条件下目标检测识别的研究问题已经积累了大量的研究经验，并取得了多项重要的研究和工程化成果。
针对水上目标检测识别的问题，本课题组基于已有的数据，已经开展了相关的预研工作，并且已经取得了技术上的多项突破。
接下来，我们将
图3水上目标检测识别算法整体流程。
详细介绍水上目标检测识别的主要技术途径。
接下来所展示的所有结果图像，都是通过本课题组已有算法所获得。
图2所示的为部分水上目标，我们可以看到其所对应的水面环境复杂，其目标类型众多。
针对以上目标，本课题的主要技术途径如图3所示。
我们将首先对待检测图像进行目标性和显著性分析，快速确定目标潜在区域。
接下来，我们将在目标潜在区域中完成对目标的进一步确认，并且对目标类型进行识别。
对待检测图像首先进行目标性和显著性分析的目的主要有两点：
（1）通过以上分析可有效克服水面和气候条件对目标检测识别算法的影响，通过搜索获得目标最可能的潜在区域，能有效降低目标检测识别算法的虚警率，提高算法的有效性和鲁棒性；
（2）快速获取目标的潜在区域，可有效降低目标检测识别过程中的图像空间遍历复杂度，从而满足无人艇应用所面临的高实时性要求。
在最终的目标确认与识别过程中，同时考虑目标整体与局部信息的原因在于，整体信息有利于确定目标大尺度的类别信息（比如，是否为真实的水面目标），而局部信息有利于获取目标较为精细的类别信息（比如，是水面舰船或者一般性漂浮物）。
将两种信息融合非常有利于我们对潜在目标区域的确认和类型判别。
接下来，我们将分小节介绍各单项技术。
图像目标性分析
自然场景图像一般化分为前景和背景，人对前景的认知首先判断是不是目标，再分析目标的类别。
然而，因为目标形状（如200*50和50*200的长方形等）和尺度（如128*128和32*32的正方形）的极其多样化，大大增加了直接进行目标识别的难度以及计算复杂度。
因此，目标性作为目标识别的预处理方法在最近几年被广泛研究。
目标性是指在超出类别信息的层面上进行是否为目标的判断，并将少量的候选区域（如200个包含形状和尺度信息的矩形框）提供给后续的识别算法。
目标性的优势在于：
（1）超类别信息；
（2）相对运算效率高；（3）极大压缩目标候选区。
图4所示的是图像中目标区、过渡区和非目标区的对比图。
目前，目标性的方法研究主要围绕基本属性中的第一和第二两个具有普适性的属性开展。
一类方法通过HOG，SIFT等方法提取边缘、关键点的特征，进行目标区域的提取；另外一些方法对场景进行多尺
度显著性、局部颜色对比度、边缘密度以及超像素分析，采用贝叶斯估计对分析结果进行融合，给出最终的目标候选区；还有一些方法针
对图像采用分割算法得到过分割的小区域，然后分别采用颜色相似性、纹理相似性、大小相似性以及区域隶属关系对过分割的小区域进
目标区
过渡区
非目标区
图4目标区，过渡区和非目标区对比图。
行合并，最终对所得到的候选区进行排序；此外，也有针对不同的类别进行边缘特征训练，构建级联SVM分类器，结合尺度金字塔对图像进行搜索排序，得到最终候选区的技术途径提出。
虽然，已有的目标性方法很多，但是它们普遍存在特征提取复杂，多线索候选区合并排序难度大，实用性差的问题。
因此，为了将目标性的概念成功地应用于水面目标的检测和识别，必须大幅提高其运行效率。
目前，我们已经在相关的工作上取得了较大的技术突破，使目标性算法的检测性能和效率都得到了极大的提升，具备了实际应用的价值（处理500*300的RGB图像仅需要几毫秒到十几毫秒，200候选区召回率达到90%）。
改进的目标性算法的主要原理如图5所示。
其中核心技术包括：
（1）级联分类的设计
通过对目标和非目标进行分类器训练，设计多级级联分类器，分别进行层内滑动窗的分析和层间分析。
图5目标性原理框图。
（2）伪目标区剔除
之前很多方法获得的候选区的虚警率非常高，因此本实验室通过分析目标的特性对伪目标区进行剔除，进一步提炼候选区。
接下来我们将展示一些针对水面目标图像的目标性分析结果。
图6所示的为相关的结果，不需要任何目标类别信息，我们直接对水面上各类目标进行潜在区域提取，如果不考虑距离非常远的目标，仅需要200个候选区便能满足中远距离和近距离目标的抓取。
而如果采用传统的多尺度滑动窗搜索方法对一张500*300的图像进行不同大小的目标提取，需要一万到十几万个侯选区才能达到同等的效果。
因此，通过对待检测图像进行有效地目标性分析可大大减少后续识别算法的工作量和难度。
图6水面目标的目标性分析结果（左上角为候选框的序号：
如7代表目标出现在目标候选框序列中第7个位置）。
图像显著性分析
视觉显著性源于视觉的一些基本特性，如独特性，不可预测性，以及奇异性等。
该领域的学者普遍认为这些特性是被图像中的一些属性如颜色、梯度和边缘等低层次特征所刺激以及驱动。
目前在诸多科
图7图像显著性检测流程。
学领域如认知心理学、神经生物、以及计算机视觉在内的多个学科中均被研究。
由于我们可以通过获得的较为显著的区域来选择性的处理图像相关区域，并以此来优化分配计算资源，所以显著性区域提取对于水面目标检测识别具有很重要的意义，它可以与目标性分析的结果相融合，形成互补，从而更好地确定水面目标的潜在区域。
本课题进行图像显著性分析的主要流程如图7所示，首先对每幅图像进行超像素分割。
在超像素分割的基础上，对图像进行局部和全局显著性分析，最后将局部和全局显著性分析结果进行融合，得到全图的显著性分析结果。
其中的关键技术包括：
（1）利用连续分布估计来对超像素进行描述。
在参数空间中与常见的欧式距离、CHI距离或是KLD距离相比，我们的测度更加精确且稳定。
（2）提出了“显著性流”的概念，在局部显著性图上，该方法能够在平衡目标内部区域的同时，也平滑背景区域中被错误增强的部分。
（3）整个算法只有一个自定义参数，具有较好的适应性。
图8所示的为部分图像显著性分析结果。
我们可以看到，在各种水面和气候条件下，针对不同类型、不同大小远近、不同视角和不同姿态的水面目标，本课题组所提出的图像显著性分析方法都能给出很好的目标显著性分析结果。
该分析结果通过与目标性分析结果相结合，将非常有助于后续的目标检测与识别。
图8图像显著性分析结果（图像中灰度值越高的部分，其所代表的显著性越强）。
水面目标检测与识别
根据目标潜在区域的搜索结果，我们还需要进行更加精确的目标检测（水面目标或虚警）过程，以及目标确认后的识别任务（具体的目标类型）。
水上目标检测可以直观理解为图9所示的过程，即一个二分类问题。
水面目标检测是一项非常具有挑战性的任务。
首先，我们需要考虑正样本的类内差异，比如拍摄舰船的视角（前视、侧视），如图10所示，为此需要考虑混合的模型；其次，为了使模型具有一
图9水面目标检测。
定的泛化能力，外界环境（比如光照、背景）的变化也需要考虑，这就要求我们选择稳健的特征来对目标进行描述（对光照、背景的变化具有一定的不变性）；同时，当目标具有少量形变时（比如斜视时），模型也应具有应变的能力。
综合以上几点，我们考虑采用以下的技术途径来处理以上的问题。
正视图
侧视图
图10不同视角下的舰船图像。
对于同类目标间存在的较大类内差异，通常的做法是建立多个模型来拟合数据，然后再将多种模型的检测结果进行融合，一个具有m个子模型的混合模型可以表示为
。
然而，建立混合模型的想法虽然好，但对于模型的训练问题又是一个巨大的挑战，因为通
图11人工标记的样本图（白）与通过数据挖掘寻找出的潜在正（绿）、负（红）样本。
常每个模型的训练都需要大量的样本来拟合，因此，我们考虑使用数据挖掘的技术来寻找潜在的正负样本，来解决训练时样本的数量问题。
如图11所示，白色的框表示人工标记的正样本，通过数据挖掘的技术，可以找到绿色框表示的潜在正样本以及红色框表示的潜在负样本。
鲁棒的特征对于目标检测的准确率起到了至关重要的作用，为此我们考虑使用多特征融合的手段，然后辅助特征选择技术来挑选出某些具有判别能力的特征。
我们将分别提取目标结构、纹理和颜色等视觉特征，从不同的视角对水面目标进行有效地描述。
接下来，我们将选择基于局部与整体信息相结合的理论框架，对目标进行检测。
这样的方式对于目标的刚性形变具有较强的鲁棒性，且可以较好的定位目标中结构信息较强的部件区域。
图12所示的是部分水上目标的检测结果。
图12水面目标检测结果。
水面目标类型识别
在完成了对水面目标的检测后，接下来我们需要进一步确定其目标类型。
与水面目标检测不同，目标类型识别可以描述为一个如图13所示的多分类问题。
针对水上特定目标的识别问题，我们需要建立指定类别的分类器，与目标检测的思路类似，我们同样需要应用数据挖掘的技术来寻找潜在的正、负样本，区别在于从两类的问题扩展到了多类的问题中，而且在识别任务中，我们关注的是更加具有区分能力的部件，如图14所示。
这些部件对于最后的识别准确率起到至关重要的作用。
图13水面目标类型识别。
图14不同类别的水上目标以及它们的部件。
五、预期目标
项目完成后，面向无人艇应用，提交具备水面目标检测识别功能的集成软件系统一套。
该系统能够针对舰船、浮标以及普通水面漂浮物等目标完成对其的检测和识别。
整体算法应具有较高的实时性。
六、研究进度
2014，9——2014.11，采集、搜集实验用数据，整理资料并完成研究方案制定和研究任务分解；
2014，12——2014.5，开展面向无人艇应用的目标检测识别理论与实现技术的研究工作；
2014，6——2014.8，水面目标检测识别技术的相关现场测试与系统调试，准备项目验收工作。
七、研究基础
本项目研究小组属于华中科技大学自动化学院，自动化学院拥有“控制科学与工程”一级学科的博士学位授予权及博士后流动站，该一级学科下的“模式识别与智能系统”是全国该二级学科仅有的5个重点学科之一，也因此华中科技大学“控制科学与工程”成为国家一级重点学科。
自动化学院曾获得教育部211工程重点学科建设投资、航天工业总公司和总装备部的型号技术改造投资，目前，自动化学院已被批准成立“多谱信息处理技术”国防科技重点实验室，获得了国家4640万元的资金用于购买相关研究设备，将建成包括多谱信息探测平台在内的四个研究平台，设备包括从紫外、可见光、红外、太赫兹、微波等谱段的传感器、各型测试仪器、计算机仿真软件、图像处理软件和科学计算环境等，形成先进、配套的科研、教学、开发环境。
这些设施为本课题的研究提供了必备的研究环境。
本课题组针对复杂场景条件下目标检测识别的研究问题已经积累了丰富的研究经验，参与并承担了多项重大的科研项目。
相关成果部分已得到了有关单位的实际应用，并获得了多项省部级及以上奖励，在相关研究领域具有很高的影响力。
八、研究经费
项目经费
20万元
预算支出科目
金额（万元）
计算根据及理由
设计费
7
“面向无人艇应用的目标检测识别”算法论证、设计、调研、评审等费用
差旅费
0.5
试验费
3
算法调试、测试等，含动力能源费
材料费
0.92
资料报告等复印、打印、数据记录等耗材及费用
固定资产使用费
1
按课题5%计提设备折旧使用费
工资费
3.42
学校要求支付的参加研究的博士后、博士生、硕士生的科研津贴：
博士生（0.15万/月*10月*1人）+硕士生（0.08*12*2）=3.42万
管理费
3
课题组所属行政单位管理费（根据学校规定按课题经费的15%提计）
税费
1.16
从2011年起只能开具地方税务发票需要缴纳5.8%的税费（过去为地方税务收据，无此项收费）
合计
20万元
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