智能清漂船河道边界图像识别算法

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1、第26卷第13期电子设计工程2018年7月Vol.26No.13ElectronicDesignEngineeringJul.2018智能清漂船河道边界图像识别算法余加俊，骆文韬，徐飞鸿，魏长赟（河海大学机电工程学院，江苏常州213022）摘要：针对无人船在城乡河网进行水上作业时规避河岸的问题，提出了一种适用于一般直线河道和弯曲河道的边界识别方法。该方法首先通过图像预处理来改善图像质量，减少噪声，然后利用Sobel边缘检测算法识别图像各区域边界，使用自适应阈值图像分割提取边界特征，对轮廓进行线性拟合，最后采用基于河岸角度的河

2、道边界算法识别河道边界。实验结果表明，该算法能够有效的消除树木、天空造成的假边界影响，准确识别河道边界。关键词：无人船；图像分割；边缘检测；河道边界；边界识别中图分类号：TP751.1文献标识码：A文章编号：1674-6236（2018）13-0132-05Riverboundaryrecognitionalgorithmforintelligentfloat⁃garbageshipYUJia⁃jun，LUOWen⁃tao，XUFei⁃hong，WEIChang⁃yun（CollegeofMechanicalandElect

3、ricalEngineering，HohaiUniversity，Changzhou213022，China）Abstract:Aimingattheproblemofavoidingtheriverbankwhentheunmannedsurfacevehiclecarriesonthewaterworkintheurbanandruralnetwork，asuitableboundaryidentificationmethodisproposedforgenerallinearchannelandtortuouschan

4、nel.Firstlythroughtheimagepreprocessingtoimprovetheimagequality，reducenoise，thenusingSobeledgedetectionalgorithmidentifytheimageregionalboundary，usingadaptivethresholdsegmentationboundaryfeatureextracting，andthencontourislinearfitted，finally，theriverchannelboundary

5、ismarkedbybankangle.Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcouldeffectivelyeliminatefalseboundaryeffectsoftreesandsky，whichaccuratelyrecognizesriverboundary.Keywords:USVs；imagesegmentation；boundaryidentification；riverchannel；boundarydetection随着智能无人驾驶船舶技术的兴起

6、，无人船的应献[2]提出基于平行边缘的道路识别算法，能够在复杂用前景得到扩展，它可以在枯燥、肮脏、危险的环境环境下对道路识别有较强的适应能力，有较好的鲁棒中，替代有人船只进行作业。对于无人船而言，自主性和实时性。文献[3]提出一种基于模型结合优化的航行的关键是快速准确的获取水面信息，而河道边界非结构化道路检测算法，新模板的形状可以随着道路识别对于无人船在城乡内河进行水上作业时的自主的形状变化，提高了道路识别算法的鲁棒性。文献[4]导航至关重要。文献[1]中提出在无人船执行任务前提出基于特征和基于魔性方法的。采用图像灰度特规划

7、好行驶航线，缺点是船体行驶过程中只能到达部征和道路模型对非结构化道路进行检测，符合大多数分水体，而且无法及时处理异常状况。目前的边界识道路情况。这些方法是基于道路边缘进行的边界识别技术主要针对道路边界，道路边界边缘特征明显，别，对边界识别有着很好的效果，但直接应用在河道便于研究。近年来，针对道路的识别，国内外已经发识别上有一些局限性，他们是针对具体边界研究的算展出了多种基于视觉的道路检测方法，其中主要有基法，这在河道边界识别上缺乏普适性，没有太好的效于道路特征的方法和基于道路模型的方法。例如，文果。在许多道路边界识别方法中，

8、应用了GVFSnakes[5][6][7]模型，直线模型、RGB颜色空间转换，随机Hough收稿日期：2017-07-15稿件编号：201707074基金项目：国家级大学生创新创业训练计划项目（201610294088）作者简介：余加俊（1995—），男，安徽马鞍山人。研究方向：数字图像处