海监船作为海洋执法船的一种,其主要威慑力量就是防暴水炮。传统的防暴水炮控制方式是通过人工调节手柄控制水炮俯仰角度,驱离干扰船只。随着科技的进步,智能化的概念深入到各个行业,海监船的防暴炮配合光电监控系统,朝着全天候全智能的方向上发展。论文主要针对海监船的光电监控系统进行研究,其目的是结合光电硬件设备与计算机视觉技术研究一套不需要人为参与的目标自动检测跟踪与射流定位系统。为了实现全天候不间断的海面监控,选择红外热像仪作为图像获取设备。针对红外热像仪成像时对温度自适应的特点,通过分析灰度图像直方图实现目标的检测功能,判断视场中是否有可疑船只。当检测到目标存在时,对比不同的目标识别方法,主要研究了基于边缘检测的目标自动识别与分割算法。考虑到准确性、实时性的要求,选择基于灰度的匹配优化算法对识别到的目标进行跟踪,并选择性更新匹配过程中的模板。以上算法的研究目的是自动为防暴水炮提供目标船只的位置信息,以便防暴水炮打击目标。为了自动判断防暴水炮是否打击到目标,针对红外图像中的射流特征进行预处理操作,并根据射流的梯度特征进行射流的提取,保留提取到的射流曲线的灰度、拟合线、位置等特征,并基于这些特征对落点定位。通过对比跟踪到的目标船只位置与射流落点的位置,判断水炮是否准确打击到目标,若未准确打击到则计算两者之间的位置偏差并据此调整水炮的俯仰方位角度,构成闭环的水炮控制系统。构建验证平台并进行了大量实验,实验结果表明,使用上述算法进行目标识别跟踪与射流定位的准确性高,实时性好,具有工程可行性。