针对传统水下管线检测当中存在的精度低并且耗人力的问题，本文提出了使用计算机视觉的方法来进行检测。水下检测对于视觉传感器具有严格的要求，本系统使用声纳设备代替传统的光学传感器。基于声纳图像噪声大、分辨率低的特点，本文进行了一系列相关的图像处理。首先使用Gabor滤波器进行滤波，增强了管线的特征；然后对其进行二值化处理以及Canny边缘检测处理，从而提取管线轮廓；最后通过霍夫变换得到管线的几何特征。为了提高管线提取的效率，本文对水下管线进行了实时跟踪。在这里采用卡尔曼滤波对管线的走向和位置进行预测，减少了图像搜索的面积，减少了处理时间。本文将上述算法在课题组自行研制的ROV平台上进行了相关实验验证，实验结果表明该算法对于水下管线探测具有较好地精度以及实时性。
管道检测 前视声纳 跟踪