Sualtı Kamera Hedef Tanıma

Görüntüleme İlkesi Ayarlaması: Sualtı kameralarının optik sistemi suyun aktif indeksine göre optimize edilmiştir. Suyun kırılma indeksi yaklaşık 1,33'tür ve bu havanın kırılma indeksinden farklıdır ve ışığın kırılmasına neden olur. Bu nedenle, lens tasarımının nispeten net görüntüler sağlamak için bu faktörleri göz önünde bulundurması gerekir. Örneğin, özel geniş açılı lensler kullanmak, çekimden kaynaklanan görüntü bozulmasını bir dereceye kadar azaltabilir.

Görüntü Ön İşleme: Karmaşık su altı ortamı nedeniyle, görüntüler genellikle rengi düzeltmek ve kontrastı artırmak için ön işleme ihtiyaç duyar. Bu, suyun emdiği belirli ışık dalga boylarını telafi etmek gibi renk düzeltmeyi ve su altı görüntüleri genellikle düşük kontrasta sahip olduğundan kontrast geliştirmeyi içerir. Histogram eşitleme gibi yöntemler, hedef nesneleri arka plandan ayırt etmeyi kolaylaştırarak iyileştirebilir.

Şekil Özellikleri: Şekil, su altı hedef tanıma için önemli bir özelliktir. Zira, su altı arkeolojisinde, antik gemi enkazı parçalarının şekli düzensiz bloklar olabilir veya belirli geometrik şekillere sahip olabilir. Canny algılama gibi kenar algılama algoritmaları, tanıma için önemli ipuçları görevi gören hedef nesnelerin kenar konturlarını çıkarmak için kullanılabilir.

Doku Özellikleri: Birçok su altı hedefinin kendine özgü dokuları vardır. Örneğin, mercan resifleri karmaşık ve narin dokulara sahipken, balık pullarının kendilerine özgü belirgin dokuları vardır. Gri seviye eş zamanlılığı gibi doku analizi yöntemlerini kullanarak, hedef nesnelerin pürüzlülük ve yönlülük gibi doku özelliklerini çıkarabiliriz ve bunlar tanıma için kullanılabilir.

Renk Özellikleri: Renkler bozulabilse de, yine de bir dereceye kadar özellik olarak kullanılabilirler. Örneğin, bazı tropikal balıkların parlak renkleri vardır. Renk histogramları çıkararak veya renk düzeltilmiş görüntülerden renk anlarını hesaplayarak, tanımaya yardımcı olmak için renk özelliklerini kullanabiliriz. Ek olarak, farklı su altı organizmaları veya nesneleri belirli spektral bantlar altında benzersiz renk özelliklerine sahip olabilir.

Şablon Eşleştirme Tabanlı Algoritmalar: Hedef nesnenin şekil özellikleri, boru hattının şekli ve boyutunun önceden bilindiği su altı boru hattı incelemesi gibi iyi tanımlanmışsa, hedef nesnenin şablon görüntüsü yakalanan görüntüyle eşleştirilebilir. Normalize edilmiş çapraz korelasyon katsayısı gibi benzerlik ölçütleri hesaplanarak hedef nesnenin varlığı ve konumu belirlenebilir.

Makine Öğrenmesi Algoritmaları:

Gözetimli Öğrenme: Bu, etiketli bir su altı görüntü veri kümesiyle eğitim içerir. Örneğin, çeşitli balık türlerinin etiketli görüntüleri varsa, şekil dokusu ve renk gibi özellikler girdi olarak ve balık türü çıktı etiketi olarak kullanılabilir. Destek Vektör Makineleri (SVM) ve karar ağaçları gibi algoritmalar sınıflandırma eğitimi için kullanılabilir. Daha sonra eğitilen model, yeni su altı görüntülerindeki balık türlerini tanımlamak için kullanılabilir.

Gözetimsiz Öğrenme: Bu, deniz tabanında yeni keşfedilen bilinmeyen biyolojik topluluklar gibi önceden bilgisi olmayan hedefler içindir. K-ortalama kümeleme gibi kümeleme algoritmaları, hedefleri özelliklerine göre gruplamak ve ardından her gruptaki hedefleri daha fazla analiz etmek için kullanılabilir.

Derin Öğrenme Algoritmaları:

Evrişimsel Sinir Ağları (CNN): Bu, su altı hedef tanıma için etkili bir yöntemdir. Örneğin, birden fazla evrişimsel katman, havuzlama katmanları ve tamamen bağlı katmanlara sahip bir CNN oluşturulabilir. Eğitim verisi olarak bir dizi su altı görüntüsü kullanılarak, ağ hedef nesnelerin üst düzey özelliklerini otomatik olarak öğrenebilir. Örneğin, bir su altı robotu için mineraller veya bir gemi enkazının parçaları gibi hedefleri tanımada, CNN bu hedeflerin karmaşık özelliklerini öğrenebilir ve böylece yüksek hassasiyetli tanıma elde edebilir.

Sonar Sensörleriyle Füzyon: Sualtı ortamlarında sonar, hedef nesnenin mesafesi ve boyutu hakkında bilgi sağlayabilir. Sualtı kameralarından ve sonar sensörlerinden gelen verilerle hedef nesne hakkında daha kapsamlı bir anlayış elde edilebilir. Örneğin, su altı arama ve kurtarma operasyonlarında, ar potansiyel bir insan hedefinin yaklaşık konumunu ve menzilini tespit edebilir ve daha sonra su altı kamerası bu bilgiyi hedef olup olmadığını belirlemek için hassas görsel tanıma için kullanabilir.

Optik Sensörlerle Füzyon: Sualtı kamerası çok spektrallı bir kameraysa, hedef tanıma yeteneklerini geliştirmek için LiAR gibi diğer optik sensörlerle birleştirilebilir. Farklı optik sensörler hedef nesne hakkında farklı özellik bilgileri sağlayabilir ve bu bilgiler birleştirilerek hedef tanımanın doğruluğu ve sağlamlığı iyileştirilebilir.