Nhận dạng mục tiêu camera dưới nước

Điều chỉnh nguyên lý hình ảnh: Hệ thống quang học của máy ảnh dưới nước được tối ưu hóa dựa trên chỉ số hoạt động của nước. Chỉ số khúc xạ của nước xấp xỉ 1,33, khác với không khí, dẫn đến sự khúc xạ và ánh sáng. Do đó, thiết kế ống kính cần xem xét các yếu tố này để đảm bảo hình ảnh tương đối rõ nét. Ví dụ, sử dụng ống kính góc rộng đặc biệt có thể giảm độ méo hình ảnh do lực kéo gây ra ở một mức độ nào đó.

Tiền xử lý hình ảnh: Do môi trường dưới nước phức tạp, hình ảnh thường cần tiền xử lý để hiệu chỉnh màu sắc và tăng cường độ tương phản. Điều này bao gồm hiệu chỉnh màu sắc, như bù cho các bước sóng ánh sáng cụ thể được nước hấp thụ và tăng cường độ tương phản, vì hình ảnh dưới nước thường có độ tương phản thấp. Các phương pháp như cân bằng biểu đồ có thể cải thiện, giúp phân biệt các đối tượng mục tiêu với nền dễ dàng hơn.

Đặc điểm hình dạng: Hình dạng là một đặc điểm quan trọng để nhận dạng mục tiêu dưới nước. Vì trong khảo cổ học dưới nước, hình dạng của các mảnh vỡ tàu đắm cổ đại có thể là các khối không đều hoặc có hình dạng hình học cụ thể. Các thuật toán phát hiện cạnh, chẳng hạn như phát hiện Canny, có thể được sử dụng để trích xuất các đường viền cạnh của các vật thể mục tiêu, đóng vai trò là manh mối quan trọng để nhận dạng.

Đặc điểm kết cấu: Nhiều mục tiêu dưới nước có kết cấu độc đáo. Ví dụ, rạn san hô có kết cấu phức tạp và tinh tế, trong khi vảy cá có kết cấu riêng biệt. Bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích kết cấu như sự đồng hiện mức xám, chúng ta có thể trích xuất các đặc điểm kết cấu của các đối tượng mục tiêu, bao gồm độ nhám và hướng, có thể được sử dụng để nhận dạng.

Đặc điểm màu sắc: Mặc dù màu sắc có thể bị bóp méo, nhưng chúng vẫn có thể được sử dụng như một đặc điểm ở một mức độ nào đó. Ví dụ, một số loài cá nhiệt đới có màu sắc tươi sáng. Bằng cách trích xuất biểu đồ màu hoặc tính toán các mômen màu từ hình ảnh đã hiệu chỉnh màu, chúng ta có thể sử dụng các đặc điểm màu sắc để hỗ trợ nhận dạng. Ngoài ra, các sinh vật hoặc vật thể dưới nước khác nhau có thể có các đặc điểm màu sắc riêng biệt dưới các dải quang phổ cụ thể.

Thuật toán dựa trên so khớp mẫu: Nếu đặc điểm hình dạng của đối tượng mục tiêu được xác định rõ ràng như trong kiểm tra đường ống dưới nước, trong đó hình dạng và kích thước của đường ống được biết trước, hình ảnh mẫu của đối tượng mục tiêu có thể được so khớp với hình ảnh đã chụp. Bằng cách tính toán các biện pháp tương tự, chẳng hạn như hệ số tương quan chéo chuẩn hóa, sự tồn tại và vị trí của đối tượng mục tiêu có thể được xác định.

Thuật toán học máy:

Học có giám sát: Điều này liên quan đến việc đào tạo với một tập dữ liệu hình ảnh dưới nước được gắn nhãn. Ví dụ, nếu có các hình ảnh được gắn nhãn của nhiều loại cá khác nhau, các đặc điểm như hình dạng, kết cấu và màu sắc có thể được sử dụng làm đầu vào và loại cá làm nhãn đầu ra. Các thuật toán như Support Vector Machines (SVM) và cây quyết định có thể được sử dụng để đào tạo phân loại. Sau đó, mô hình được đào tạo có thể được sử dụng để xác định các loại cá trong các hình ảnh dưới nước mới.

Học không giám sát: Dành cho các mục tiêu không có kiến thức trước, chẳng hạn như các cộng đồng sinh học chưa biết mới được phát hiện trên đáy biển. Các thuật toán phân cụm, chẳng hạn như phân cụm K-means, có thể được sử dụng để nhóm các mục tiêu dựa trên các tính năng của chúng, sau đó phân tích sâu hơn các mục tiêu trong mỗi nhóm.

Thuật toán học sâu:

Mạng nơ-ron tích chập (CNN): Đây là phương pháp hiệu quả để nhận dạng mục tiêu dưới nước. Ví dụ, có thể xây dựng một CNN với nhiều lớp tích chập, lớp gộp và lớp kết nối đầy đủ. Bằng cách sử dụng một số hình ảnh dưới nước làm dữ liệu đào tạo, mạng có thể tự động học các đặc điểm cấp cao của các đối tượng mục tiêu. Ví dụ, khi nhận dạng mục tiêu cho một robot dưới nước, như khoáng chất hoặc các bộ phận của một con tàu đắm, CNN có thể học các đặc điểm phức tạp của các mục tiêu này, do đó đạt được khả năng nhận dạng có độ chính xác cao.

Hợp nhất với cảm biến sonar: Trong môi trường dưới nước, sonar có thể cung cấp thông tin về khoảng cách và kích thước của vật thể mục tiêu. Bằng cách sử dụng dữ liệu từ camera dưới nước và cảm biến sonar, có thể đạt được sự hiểu biết toàn diện hơn về vật thể mục tiêu. Ví dụ, trong các hoạt động tìm kiếm và cứu nạn dưới nước, ar có thể phát hiện vị trí và phạm vi gần đúng của mục tiêu là con người tiềm năng, sau đó camera dưới nước có thể sử dụng thông tin này để nhận dạng trực quan chính xác để xác định xem đó có phải là mục tiêu hay không.

Hợp nhất với Cảm biến quang học: Nếu camera dưới nước là camera đa quang phổ, nó có thể được hợp nhất với các cảm biến quang học khác, chẳng hạn như LiAR, để tăng cường khả năng nhận dạng mục tiêu. Các cảm biến quang học khác nhau có thể cung cấp thông tin đặc điểm khác nhau về đối tượng mục tiêu và bằng cách hợp nhất thông tin này, độ chính xác và độ mạnh mẽ của khả năng nhận dạng mục tiêu có thể được cải thiện.