水中カメラターゲット認識

撮像原理の調整: 水中カメラの光学系は、水の活性屈折率に基づいて最適化されています。水の屈折率は約 1.33 で、空気の屈折率とは異なり、光の屈折を引き起こします。したがって、比較的鮮明な画像を確保するには、レンズ設計でこれらの要素を考慮する必要があります。たとえば、特殊な広角レンズを使用すると、摩擦による画像の歪みをある程度軽減できます。

画像の前処理: 水中環境は複雑なため、多くの場合、画像には色を補正し、コントラストを高めるための前処理が必要です。これには、水に吸収される光の特定の波長を補正する色補正や、水中画像は一般的にコントラストが低いためコントラストを高めることが含まれます。ヒストグラム均等化などの方法により、コントラストが向上し、対象物を背景から区別しやすくなります。

形状の特徴: 形状は、水中のターゲットを認識する上で重要な特徴です。水中考古学では、古代の難破船の破片の形状は不規則なブロックであったり、特定の幾何学的形状であったりする場合があります。Canny 検出などのエッジ検出アルゴリズムを使用すると、認識の重要な手がかりとなるターゲット オブジェクトのエッジ輪郭を抽出できます。

テクスチャ特徴: 多くの水中のターゲットには、独特のテクスチャがあります。たとえば、サンゴ礁には複雑で繊細なテクスチャがあり、魚の鱗には独特のテクスチャがあります。グレーレベル共起などのテクスチャ分析方法を使用することで、粗さや方向性など、認識に使用できるターゲットオブジェクトのテクスチャ特徴を抽出できます。

色の特徴: 色は歪むことがありますが、ある程度は特徴として使用できます。たとえば、熱帯魚の中には明るい色をしているものもあります。色補正された画像から色ヒストグラムを抽出したり、色モーメントを計算したりすることで、色の特徴を使用して認識を支援できます。さらに、さまざまな水中生物や物体は、特定のスペクトル帯域で独自の色特性を持つ場合があります。

テンプレート マッチング ベースのアルゴリズム: パイプラインの形状とサイズが事前にわかっている水中パイプライン検査など、対象物の形状特性が明確に定義されている場合は、対象物のテンプレート画像をキャプチャ画像と一致させることができます。正規化された相互相関係数などの類似度指標を計算することで、対象物の存在と位置を判断できます。

機械学習アルゴリズム:

教師あり学習: ラベル付けされた水中画像データセットを使用したトレーニングです。たとえば、さまざまな種類の魚のラベル付けされた画像がある場合、形状、テクスチャ、色などの特徴を入力として使用し、魚の種類を出力ラベルとして使用できます。分類トレーニングには、サポートベクターマシン (SVM) や決定木などのアルゴリズムを使用します。トレーニングされたモデルを使用して、新しい水中画像内の魚の種類を識別できます。

教師なし学習: これは、海底で新たに発見された未知の生物群集など、事前の知識がないターゲット向けです。K 平均法クラスタリングなどのクラスタリング アルゴリズムを使用して、ターゲットをその特徴に基づいてグループ化し、各グループ内のターゲットをさらに分析できます。

ディープラーニングアルゴリズム:

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN): これは、水中のターゲット認識に効果的な方法です。たとえば、複数の畳み込み層、プーリング層、および完全接続層を備えた CNN を構築できます。多数の水中画像をトレーニング データとして使用することで、ネットワークはターゲット オブジェクトの高度な特徴を自動的に学習できます。たとえば、水中ロボットのターゲットを鉱物や難破船の一部として認識する場合、CNN はこれらのターゲットの複雑な特徴を学習して、高精度の認識を実現できます。

ソナー センサーとの融合: 水中環境では、ソナーは対象物の距離とサイズに関する情報を提供します。水中カメラとソナー センサーからのデータを組み合わせることで、対象物についてより包括的な理解を得ることができます。たとえば、水中での捜索救助活動では、潜在的な人間のターゲットのおおよその位置と範囲を検出し、水中カメラでこの情報を使用して正確な視覚認識を行い、それがターゲットであるかどうかを判断できます。

光学センサーとの融合: 水中カメラがマルチスペクトルカメラである場合、LiAR などの他の光学センサーと融合して、ターゲット認識機能を強化することができます。異なる光学センサーは、ターゲットオブジェクトに関する異なる特徴情報を提供でき、この情報を融合することで、ターゲット認識の精度と堅牢性を向上させることができます。