【摘 要】
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水下目标的自主探测与识别对于水下智能机器人(autonomous underwater vehicles)来说具有非常重要的意义,这种能力的大小决定了机器人对水下空间环境的理解程度和作业的成功
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水下目标的自主探测与识别对于水下智能机器人(autonomous underwater vehicles)来说具有非常重要的意义,这种能力的大小决定了机器人对水下空间环境的理解程度和作业的成功与否.提出一种改进的椭圆检测方法用于水下目标的自主探测和识别,充分利用了ZOM边缘检测算法的抗噪声能力强,并能够同时提供边缘点的位置和方向信息的优点.吸取了K RANSAC提取曲线的思想,并充分利用三点确定椭圆方程参数的优势减少投票次数.通过对真实水下图像中椭圆提取实验的结果表明,该方法节省时间,并具有很好的鲁棒性,可以用于水下智能机器人的目标识别.
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