【摘 要】
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近年来,随着人工智能和无人驾驶技术的发展,无人船的核心技术已逐步成为海事领域的研究热点,无人船的经济价值也逐步得到业界认可。无人船舶的一项核心技术是情景感知,在准确
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近年来,随着人工智能和无人驾驶技术的发展,无人船的核心技术已逐步成为海事领域的研究热点,无人船的经济价值也逐步得到业界认可。无人船舶的一项核心技术是情景感知,在准确可靠的情景感知基础下,才能安全有效地进行航行决策。海上环境复杂多变,目前海上船舶进行情景感知获取目标信息主要有两种途径:一种为船用雷达;另一种为船舶自动识别系统AIS。但这两种方式仍然存在不足之处。船用雷达无法或难以及时发现海上的漂浮物等小目标。海盗船舶或者渔船等小型船舶不会安装或开启AIS设备。因此,合理的应用可见光摄像机等视觉设备感知周围环境可以作为传统方式的良好补充。本文通过对视频图像的处理,基于深度可分离卷积的MobileNet模型进行船舶目标检测,采用双目视觉获取船舶图像的深度信息,进而自动确定船舶间的相对位置并输出距离信息。论文将获取的距离信息进行对比分析,其相对误差在可接受范围内。实验表明,基于视频的双目视觉结合船舶检测获取目标距离对自主货物运输船舶具有可行性。
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