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申请/专利权人:滨州市海洋发展研究院
摘要:本发明公开了一种融合多波束的近岸海域水深探测方法,包括:根据本发明的第一方面,一种融合多波束的近岸海域水深探测方法,具体实施步骤如下:S1:获取原始图像和数据,其中,原始图像和数据包括高分辨率摄像机采集目标海域的海底图像数据和多波束探测仪探测的目标区域水体数据。本发明属于近岸海域水深探测技术领域,本发明的目的在于解决现有技术中船体姿态和船体吃水不断发生变化,对深度的探测影响较大,同时对海底情况无法准确的探测和识别的问题。达到的技术效果为:通过融合图像处理来对近岸海域的海底情况进行处理和分析,同时对船体姿态和船体吃水等影响因素进行处理,提高了多波束近岸海域水深探测的精确效果。
主权项:1.一种融合多波束的近岸海域水深探测方法,其特征在于,具体实施步骤如下:S1:获取原始图像和数据,其中,原始图像和数据包括高分辨率摄像机采集目标海域的海底图像数据和多波束探测仪探测的目标区域水体数据;S2:沿着扇形波束的发射范围,依次对每组发射条带进行计算,测量所选中发射带与垂直船体向下发射条带的夹角θ,再对相关矢量进行计算,得到每条发射条带的第一探测结果h和定向区域面积S,并根据计算出相邻两组定向区域面积S的层叠率W,直至边缘发射条带,来对计算结果进行初步验算;第一探测结果h计算公式为: 式中,d为垂直船体向下的发射条带的,波束夹角θ为所选中发射带与垂直船体向下发射条带的夹角;定向区域面积S的计算公式为: 式中,为声速剖面仪手机的声速;S3:对采集的同一目标海域的海底图像数据按照预先设置的网格面积均匀分切呈网格状,分切后得到N帧图像帧,,再将N帧图像帧均二次分割为3×3的小网格,并进行预处理;S4:选择换能器描绘并生成的图像为基准图像,预处理后图像帧为配合图像,通过深度学习模块对配合图像与基准图像进行相同的特征提取,并选择RST变换模型进行配准,将含义相同特征的图像帧转换并融合到基准影像的空间坐标系统中,得到各条发射条带的坐标;S5:获取每条发射条带对应的坐标点和船体实时接收波束时刻的纵倾姿态和横摇姿态,进行相关矢量的补正归位计算,得到目标区域的实际水深; 式中,为船体吃水深度值。
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