CN115407318A - 一种水下目标检测方法、装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种水下目标检测方法、装置，涉及安防技术领域，可以有效提高水下目标检测的效果，减小误报率。该方法包括：在探测周期内，获取超声换能器阵列接收的不同探测方向的第一回波信号；采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理得到不同探测方向的第二回波信号；对于任一探测方向，若探测方向的第二回波信号的确定信号强度大于第一阈值，则确定的第二回波信号探测方向对应的水下区域存在的目标对象；确定目标对象的属性特征，在属性特征满足预设条件时，确定目标对象为有效目标对象；其中目标对象的属性特征用于表征目标对象在水下的移动情况。本申请可用于水下周界安防的过程中。

Description

一种水下目标检测方法、装置
技术领域
本申请涉及安防技术领域，尤其涉及一种水下目标检测方法、装置。
背景技术
随着技术水平以及安全等级要求的提升，在各类场景下，往往通过安装摄像头，或者雷达等设备进行周边环境的安防。但是在一些特殊场景下，还需要在水下布防安防设备，以检测水下目标对象的通过。
由于水下环境的特殊性，传统的摄像头或者雷达等设备对水下目标检测效果较差。声呐是一种利用声波在水下传播的特性，通过信号处理完成水下目标检测或者通信等目的。但是由于水下环境复杂，噪声较多，使得声呐容易受到噪声干扰，导致对水下目标检测的效果不好，进而存在误报率较高的问题。
发明内容
本申请提供一种水下目标检测方法、装置、设备及存储介质，可以有效提高水下目标检测的效果，减小误报率。
第一方面，本申请提供一种水下目标检测方法，该方法包括：在探测周期内，获取超声换能器阵列接收的不同探测方向的第一回波信号；采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理，得到不同探测方向的第二回波信号；对于任一探测方向，若探测方向的第二回波信号的信号强度大于第一阈值，则确定探测方向对应的水下区域存在目标对象；确定目标对象的属性特征，在属性特征满足预设条件时，确定目标对象为有效目标对象；其中目标对象的属性特征用于表征目标对象在水下的移动情况。
本申请提供的水下目标检测方法，通过采用换能器阵列降噪方法对回波信号进行降噪处理，可以有效减小噪声对目标检测效果的干扰。另外，基于降噪后的回波信号，在确定目标对象存在后，进一步确定目标对象的在水下的移动情况。只有目标对象的移动情况也满足预设条件的情况下才认为该目标对象是有效的目标对象。利用该方法不但可以减小噪声的影响，并且考虑移动情况的因素来进行水下目标检测，其识别的准确性更高，有效地避免了噪声或者其他无关目标的干扰造成的误报警。
一种可能的实现方式中，目标对象的属性特征包括：目标对象的大小以及目标对象的移动速度；预设条件为，在目标对象的大小大于第二阈值，且目标对象的移动速度大于第三阈值时，确定目标对象为有效目标对象。
另一种可能的实现方式中，在确定目标对象为有效目标对象之前，上述方法还包括：基于不同探测方向的第二回波信号，确定目标对象的大小；在相邻的探测周期内，基于信号强度大于第一阈值的第二回波信号，确定目标对象的移动速度。
又一种可能的实现方式中，基于不同探测方向的第二回波信号，确定目标对象的大小，包括：在探测周期内，按照超声换能器阵列探测的目标区域，排列不同探测方向的第二回波信号，得到待处理图像；对待处理图像进行归一化处理，得到目标区域的平面图像；确定平面图像中，像素深度大于第四阈值的区域的面积为目标对象的大小。
又一种可能的实现方式中，在相邻的探测周期内，基于信号强度大于第一阈值的第二回波信号，确定目标对象的速度，包括：在相邻的探测周期内，根据信号强度大于第一阈值的第二回波信号的接收时间以及探测方向，确定目标对象在相邻的探测周期内的位置；根据目标对象在相邻的探测周期内的位置，以及探测周期，确定目标对象的速度。
又一种可能的实现方式中，第一回波信号包括目标信号和噪声信号；采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理得到不同探测方向的第二回波信号，包括：针对每个第一回波信号，采用目标信号的估计协方差矩阵，噪声信号的估计协方差矩阵以及超声换能器阵列的阵列数目，确定滤波系数；采用滤波系数对第一回波信号进行修正，得到第二回波信号。可以理解，本申请采用超声换能器阵列来采集回波信号，基于多个超声换能器的信息来作降噪处理，相较于传统的小波变换的降噪方式，其降噪效果更好，可以更加有效地去除回波信号中的噪声信号。
又一种可能的实现方式中，确定滤波系数，包括：采用如下表达式确定滤波系数：
Figure BDA0003797745720000021
其中，h(k，l)为滤波系数；Φxx(k，l)为目标信号的估计协方差矩阵，Φvv(k，l)为噪声信号的估计协方差矩阵；u1为[1 0 … 0]T，是N维向量，N为超声换能器阵列的阵列数目；tr代表取矩阵的迹；
对第一回波信号进行修正，包括：采用如下表达式对第一回波信号进行修正：
xT(k，l)＝hH(k，l)y(k，l)
其中，x(k，l)为第二回波信号，y(k，l)为第一回波信号，上标H为共轭转置操作。
又一种可能的实现方式中，目标信号的估计协方差矩阵采用如下表达式确定：
Φxx(k，l)＝y(k，l)yH(k，l)-Φvv(k，l)
其中，y(k，l)yH(k，l)为第一回波信号输入的平滑功率谱；
噪声信号的估计协方差矩阵，采用如下表达式确定：
Φvv(k，l)＝αv(k，l)Φvv(k，l-1)+(1-αv(k，l))y(k，l)yH(k，l)
其中，αv(k，l)为常数，Φvv初始为单位矩阵。
第二方面，本申请提供一种水下目标检测装置，该装置包括：获取模块，处理模块以及确定模块；获取模块用于，在探测周期内，获取超声换能器阵列接收的不同探测方向的第一回波信号；处理模块用于，采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理，得到不同探测方向的第二回波信号；确定模块用于，对于任一探测方向，若探测方向的第二回波信号的信号强度大于第一阈值，则确定探测方向对应的水下区域存在目标对象；确定模块还用于，确定目标对象的属性特征，在属性特征满足预设条件时，确定目标对象为有效目标对象；其中目标对象的属性特征用于表征目标对象在水下的移动情况。
一种可能的实现方式中，目标对象的属性特征包括：目标对象的大小以及目标对象的移动速度；预设条件为，目标对象的大小大于第二阈值，且目标对象的移动速度大于第三阈值。
另一种可能的实现方式中，确定模块还用于，基于不同探测方向的第二回波信号，确定目标对象的大小；在相邻的探测周期内，基于信号强度大于第一阈值的第二回波信号，确定目标对象的移动速度。
又一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，在探测周期内，按照超声换能器阵列探测的目标区域，排列不同探测方向的第二回波信号，得到待处理图像；对待处理图像进行归一化处理，得到目标区域的平面图像；确定平面图像中，像素深度大于第四阈值的区域的面积为目标对象的大小。
又一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，在相邻的探测周期内，根据信号强度大于第一阈值的第二回波信号的接收时间以及探测方向，确定目标对象在相邻的探测周期内的位置；根据目标对象在相邻的探测周期内的位置，以及探测周期，确定目标对象的速度。
又一种可能的实现方式中，第一回波信号包括目标信号和噪声信号；处理模块具体用于，针对每个第一回波信号，采用目标信号的估计协方差矩阵，噪声信号的估计协方差矩阵以及超声换能器阵列的阵列数目，确定滤波系数；采用滤波系数对第一回波信号进行修正，得到第二回波信号。
又一种可能的实现方式中，确定模块具体用于，采用如下表达式确定滤波系数：
Figure BDA0003797745720000031
其中，h(k，l)为滤波系数；Φxx(k，l)为目标信号的估计协方差矩阵，Φvv(k，l)为噪声信号的估计协方差矩阵；u1为[1 0 … 0]T，是N维向量，N为超声换能器阵列的阵列数目；tr代表取矩阵的迹；
采用如下表达式对第一回波信号进行修正：
xT(k，l)＝hH(k，l)y(k，l)
其中，x(k，l)为第二回波信号，y(k，l)为第一回波信号，上标H为共轭转置操作。
又一种可能的实现方式中，目标信号的估计协方差矩阵采用如下表达式确定：
Φxx(k，l)＝y(k，l)yH(k，l)-Φvv(k，l)
其中，y(k，l)yH(k，l)为第一回波信号输入的平滑功率谱；
噪声信号的估计协方差矩阵，采用如下表达式确定：
Φvv(k，l)＝αv(k，l)Φvv(k，l-1)+(1-αv(k，l))y(k，l)yH(k，l)
其中，αv(k，l)为常数，Φvv初始为单位矩阵。
第三方面，本申请提供一种水下目标检测设备，该水下目标检测设备包括：处理器和存储器；存储器存储有处理器可执行的指令；处理器被配置为执行指令时，使得水下目标检测设备实现上述第一方面的方法。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括：计算机软件指令；当计算机软件指令在电子设备中运行时，使得电子设备实现上述第一方面的方法。
第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面描述的相关方法的步骤，以实现上述第一方面的方法。
上述第二方面至第五方面的有益效果可以参考第一方面的对应描述，不再赘述。
附图说明
图1为本申请提供的一种水下目标检测方法的应用环境示意图；
图2为本申请提供的一种超声换能器阵列示意图；
图3为本申请提供的一种水下目标检测方法的流程示意图；
图4为本申请提供的一种回波信号波形的示意图；
图5为本申请提供的一种超声阵列降噪方法的流程示意图；
图6为本申请提供的一种完整方案的流程示意图；
图7为本申请提供的一种水下目标检测装置的组成示意图；
图8为本申请提供的一种水下目标检测设备的组成示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。
为便于理解本方案，首先对本方案所涉及的相关技术术语进行解释说明。
1、超声换能器阵列：通过多个超声换能器，形成不同拓扑结构的阵列。超声换能器也可以称为声呐，通过发射超声波，接收超声波的回波信号进行处理。
2、超声波：频率在20k以上的声音信号，人耳无法识别，属于不可听声音范围。
如背景技术的描述，在一些安全等级要求较高的场景下，例如某些安设在河流旁边的工厂。以保证高安防等级，往往采用各类安防设备例如摄像头或者雷达等，对地上目标进行探测，在检测到有效目标时可以及时进行告警。
但是在该场景下，可能存在一些特定目标对象通过游泳等方式，从水下入侵工厂的安防区域。对于水下场景的安防，摄像头与雷达的安防效果较差。对于摄像头来说，水下可见效果较差，摄像头可探测的距离较近，效果不好。对于雷达来说，雷达是通过发射电磁波，接收目标对象对电磁波的反射信号进行探测的。但是在实际的实验过程中发现，电磁波在水中衰减的速率非常高，无法作为探测的信号来源。
因此，在水下的探测工作，往往采用声呐进行探测。声呐是一种通过超声波进行探测的设备。由于超声波的方向性好，穿透能力强，在水中传播距离较远，因此对于水下环境，往往采用声呐对水下目标进行检测。但是由于水下环境复杂，各类噪声较多，声呐在探测过程中容易受到各类噪声的影响，导致水下目标检测的效果不好，容易触发误报警，带来不必要的麻烦。
综上所述，如何准确有效的水下目标检测工作是一个亟需解决的问题。
基于此，本申请实施例提供一种水下目标检测方法，该方法采用换能器阵列降噪方法对回波信号进行降噪处理，以减小噪声对目标检测效果的干扰。进一步的，通过降噪后的回波信号，同时分析目标对象的属性特征，只有属性特征满足预设条件的情况下才认为该目标对象是有效的目标对象。利用该方法可以减小噪声的影响，准确性更高，有效地避免干扰造成的误报警。
本申请提供的水下目标检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。如图1所示，该应用环境可以包括：水下目标检测装置101(或简称为检测装置)和超声换能器阵列102。水下目标检测装置101和超声换能器阵列102之间互相连接。
其中，水下目标检测装置101可以应用于服务器中。其中，这里所说的服务器可以是多个服务器组成的服务器集群、或者单个服务器、又或者计算机。水下目标检测装置101具体可以是服务器中的处理器或处理芯片等。本申请实施例对上述服务器的具体设备形态不作限制。图1中以水下目标检测装置101应用于单个服务器为例示出。水下目标检测装置101可以获取回波信号进行处理，进而实现有效目标对象的确定。
超声换能器阵列102用于发射超声波信号(或者说声呐信号)，并接收目标对象对超声波信号反射的回波信号。超声换能器阵列有多个独立的超声换能器按照一定的拓扑结构组成而成，多个超声换能器协同工作，探测范围广，探测效果好。
图2为本申请实施例提供的一种超声换能器阵列示意图，如图2所示，图中每个矩形表示一个超声换能器。每个超声换能器按照一定的拓扑结构(图2中以矩形结构为例)排列设置在一个弧面上。以图中虚线部分为分界，上四行超声换能器可以为发射阵元，用于发射超声波信号。下四行超声换能器可以为接收阵元，用于接收回波信号。该超声换能器阵列设置在水下，可以看出，该超声换能器无需通过机械结构摆动，通过多个超声换能器协同工作，按照相控阵扫查的方式，实现180度全方位的扫查，可以从不同的方向实时扫查是否有目标对象入侵。
在一些实施例中，在需要对水下目标进行检测之前，可以将超声换能器阵列102设置在水下(例如设置在河堤上)。在按照好设备后，水下目标检测装置101首先对河底、对岸河堤反射以及某些固定距离中反射信号较强的物体进行校正，以对这些无关目标进行过滤，减少检测的误报率。在校准之后，超声换能器阵列102可以发送超声波对周边环境进行探测，并接收回波信号。水下目标检测装置可以从超声换能器阵列102中获取接收的回波信号。进行降噪处理后，分析确定是否有检测到目标对象，进而根据目标对象的大小和速度确定其是否是有效目标对象。
需要说明的是，上述实施例以水下目标检测装置101与超声换能器阵列102为两个设备为例进行说明的。在另一些实施例中，上述两个设备可以是同一个设备，如统称为水下目标检测装置，可以同时执行超声波的收发功能以及后续的信号处理功能，本申请实施例对此不作具体限制。
图3为本申请实施例提供的一种水下目标检测方法的流程示意图。示例性的，本申请提供的水下目标检测方法，可以应用于图1所示的应用环境中。
如图3所示，本申请提供的水下目标检测方法具体可以包括以下步骤：
S301、水下目标检测装置在探测周期内，获取超声换能器阵列接收不同探测方向的第一回波信号。
其中，超声换能器阵列依次对其所探测的目标区域的不同探测方向，完成一轮扫描即为一个探测周期。例如，如图1所示，超声换能器阵列从a方向扫描至b方向，即为完成一个探测周期。
在一些实施例中，在需要进行水下目标检测工作时，超声换能器阵列可以在每个探测周期内，向水下周边环境的不同探测方向多次发送超声波信号(或者说声呐信号)，进一步的，超声换能器阵列可以接受水下周边环境，不同探测方向上某些对象反射的第一回波信号。该对象可以是有效目标对象，例如是入侵的特定人员，也可能是一些干扰对象产生的噪声。水下目标检测装置可以周期性地从超声换能器阵列中获取不同探测方向的第一回波信号。
如图4中a所示，超声换能器阵列发射的超声波信号，探测到异物后返回形成回波信号，在探测到对岸后也会返回形成回波信号。如图4中b所示，在时间轴上，发射波靠近左侧，异物距离超声换能器阵列较近，因此异物反射波(即回波)要早于对岸反射波，但是异物反射波的波幅要小于对岸反射波。
需要说明的是，由于第一回波信号中携带有较多的噪音，信噪比较低，直接对第一回波信号进行分析处理容易影响真实的目标检测效果。因此，本申请实施例对第一回波信号进行降噪处理，具体执行如下S302。
S302、水下目标检测装置采用超声阵列降噪方法，对分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理，得到不同探测方向的第二回波信号。
在超声领域，传统的检测方法一般只采用单个超声回波信号的信息，采用基于小波变换的方法进行降噪，该方法的降噪效果有限。因而，在本申请实施例中采用超声换能器阵列来获取回波信号，可以同时基于多个超声换能器的信号进行处理，其对噪声的抑制能力更好，而且可以更好地保留目标对象反射的回波信号。
因此，在一些实施例中，在获取超声换能器阵列接收的第一回波信号后，水下目标检测装置可以采用超声阵列降噪的方法，分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理，以得到信噪比较高的第二回波信号，方便后续的目标检测工作。
具体的，如图5所示，针对每个不同探测方向的第一回波信号，采用超声阵列降噪方法，对第一回波信号进行去噪处理得到第二回波信号，包括如下S302a-S302b：
S302a、水下目标检测装置采用目标信号的估计协方差矩阵，噪声信号的估计协方差矩阵以及超声换能器阵列的阵列数目，确定滤波系数。
如前所述，第一回波信号的信噪比较高，为带噪信号。该第一回波信号中包括目标信号和噪声信号，例如，该第一回波信号的表达式如下：
y(k，l)＝x(k，l)+v(k，l)
其中，y(k，l)为超声换能器阵列接收的带噪信号(即第一回波信号)，x(k，l)为目标信号，v(k，l)为噪声信号。其中，k为时刻，l表示信号的频点，y、x、v都是向量。
在一些实施例中，水下目标检测装置可以采用相关算法对带噪信号进行处理，以得到目标信号以及噪声信号的估计协方差矩阵。进一步的，水下目标检测装置可以根据目标信号的估计协方差矩阵，噪声信号的估计协方差矩阵以及超声换能器阵列的阵列数目，确定滤波系数。示例性的，滤波系数可以表示为h＝[ω1，…，ωM]T。
具体的，目标信号的估计协方差矩阵，以及噪声信号的估计协方差矩阵由第一回波信号的平滑功率谱确定，该平滑功率谱表示可以为y(k，l)yH(k，l)。水下目标检测装置可以采用如下表达式确定滤波系数。
Figure BDA0003797745720000061
上述表达式中，Φxx(k，l)是目标信号的估计协方差矩阵，Φvv(k，l)是噪声信号的估计协方差矩阵。上标-1代表取逆矩阵，tr代表取矩阵的迹(即矩阵主对角线上元素之和)。u1＝[1 0 … 0]T，是N维向量，N是超声换能器阵列的阵列数目(即换能器的个数)。
其中，目标信号的估计协方差矩阵，即Φxx(k，l)，可以采用如下表达式进行确定。
Φxx(k，l)＝Φyy(k，l)-Φvv(k，l)
上述表达式中，Φyy(k，l)为第一回波信号输入的平滑功率谱，可表示为y(k，l)yH(k，l)。
其中，噪声信号的估计协方差矩阵，即Φvv(k，l)，可以采用如下表达式进行确定。
Φvv(k，l)＝αv(k，l)Φvv(k，l-1)+(1-αv(k，l))y(k，l)yH(k，l)
上述表达式中，αv(k，l)为常数，Φvv初始为单位矩阵，上标H表示共轭转置操作。
S302b、水下目标检测装置采用滤波系数对第一回波信号进行修正，得到第二回波信号。
在一些实施例中，在确定滤波系数后，水下目标检测装置可以采用滤波系数，对第一回波信号进行修正，以实现对第一滤波信号进行去噪处理得到第二回波信号。
具体的，结合上述实施例进行说明。水下目标检测装置在得到滤波系数后，可以对滤波系数进行共轭转置操作后，与代表所述第一回波信号的向量相乘，得到去噪后的第二回波信号。
示例性的，可以采用如下表达式对第一回波信号进行修正，获取第二回波信号。
xT(k，l)＝hH(k，l)y(k，l)
其中，hH(k，l)表示对滤波系数进行共轭转置操作，xT(k，l)即为去噪后的第二回波信号。
S303、对于任一探测方向，若探测方向的第二回波信号的信号强度大于第一阈值，则水下目标检测装置确定探测方向对应的水下区域存在目标对象。
一般来说，当回波信号的信号强度大到一定程度，说明在当前探测周期内检测到了目标对象的存在。因此，在一些实施例中，在某一探测方向的第二回波信号的信号强度大于第一阈值时，水下目标检测装置确定此时在当前探测方向处检测到了目标对象，该探测方向上的第二回波信号即为目标对象对超声波信号反射形成的反射信号。该第一阈值为确认是目标对象反射的信号的强度门限值，可以根据实际场景情况而定。
S304、水下目标检测装置确定目标对象的属性特征，在属性特征满足预设条件时，确定目标对象为有效目标对象。
其中，目标对象的属性特征用于表征目标对象在水下的移动情况。
在一些实施例中，在确定存在目标对象后，进一步的，水下目标检测装置可以进一步确定目标对象的属性特征。当目标对象的属性特征满足预设条件时，则可以认为该目标对象是有效目标对象，例如可以确定是某特定人员入侵了安防区域，可以进行报警提示。另外，还可以结合摄像头进行拍摄，以使得用户可以更为直观地确定入侵对象的特征信息。
示例性的，目标对象的属性特征包括：目标对象的大小以及目标对象的移动速度。预设条件为，目标对象的大小大于第二阈值，且目标对象的移动速度大于第三阈值。即，在满足对象的大小第二阈值，且目标对象的移动速度大于第三阈值时，水下目标检测装置确定该目标对象为有效的目标对象。
具体的，水下目标检测装置可以基于不同探测方向的第二回波信号确定目标对象的大小。另外，在相邻的探测周期内，水下目标检测装置还基于信号强度大于第一阈值的第二回波信号，确定目标对象的速度。
以下将结合具体实施例详细阐述确定目标对象大小的方法，具体的，基于不同探测方向的所述第二回波信号，确定目标对象的大小，包括如下步骤：
a、在探测周期内，按照超声换能器阵列探测的目标区域，排列不同探测方向的第二回波信号，得到待处理图像。
在一些实施例中，在回波强度大于一定程度，即确定目标对象存在后，水下目标检测装置进一步对目标对象进行大致形态成像。如前所示，超声换能器阵列可以扫查周边环境，相比较传统的单个超声换能器只能通过信号波形来分析特征，超声换能器阵列可以基于回波信号生成图像，显示效果更为直观。具体的，在探测周期内，按照超声换能器阵列探测的目标区域，排列不同探测方向的第二回波信号，得到待处理图像。该待处理图像即为超声换能器阵列对面对目标区域的角度上的得到的平面图像。待处理图像中每个像素点的像素值大小，反映了该像素点对应的回波信号的波幅大小(或者说信号强度大小)。
b、水下目标检测装置对待处理图像进行归一化处理，得到目标区域的平面图像。
由于信号传递会存在一定程度的衰减，距离较近的回波信号，其信号强度较高。距离较远的回波信号，其信号强度较低。由于待处理图像一般由不同距离的回波信号排列组成，因此需要对待处理图像进行归一化处理，消除信号衰减带来的误差。因此，将待处理图像进行归一化处理，转换为声压图(即上述平面图形)，以基于声压图确定目标对象的大小，可以更为准确地获取目标对象的属性。
具体的，归一化的表达式如下：
Figure BDA0003797745720000081
其中，image指的是将待处理图形，imagedB指的是转换声压图后的平面图像，max为取最大值函数。
c、水下目标检测装置确定平面图像中，像素深度大于第四阈值的区域的面积为目标对象的大小。
在一些实施例中，在得到平面图像后，水下目标检测装置可以确定该平面图像中，像素深度大于第四阈值的区域为目标对象所在的区域，进而通过面积计算确定目标对象的大小。
需要说明的是，同一平面图像中，确定出的目标对象能有多个，考虑到入侵的目标对象可能为人体，其面积较大。因此，可以取最大的图像作为目标对象的图像。或者说，取面积大于预设阈值的图像为目标对象的图像，其具体情况可以根据实际情况而定，在此不作具体限制。
以下将结合具体实施例详细阐述确定目标对象的速度的方法，具体的，确定目标对象的速度包括如下步骤：
a.在相邻的探测周期内，水下目标检测装置根据信号强度大于第一阈值的第二回波信号的接收时间以及探测，确定目标对象在相邻的探测周期内的位置。
在一些实施例中，在确定目标对象后，水下目标检测装置可以实时更新目标对象的位置。因此，在相邻的探测周期内，水下目标检测装置可以根据接收到信号强度大于第一阈值的第二回波信号的接收时间以及该第二回波信号的探测方向，确定目标对象在相邻的探测周期内的位置。
具体的，根据超声波信号发射以及接收到回波信号之间的时间，可以确定出目标对象的大概距离。其确定距离的表达式如下：D＝cT/2。其中，D表示目标对象距离超声换能器阵列的距离。C表示声波在水中的传播速度。T为从超声波信号发射到接收到回波信号的接收时间。另外，水下目标检测装置还可以基于回波信号对应的探测方向，确定目标对象相对超声换能器阵列的角度。因此，根据目标对象的角度以及距离，可以构建三维坐标系(例如极坐标系)，以确定目标对象在三维坐标系中的位置。
b.水下目标检测装置根据目标对象在相邻的探测周期内的位置，以及探测周期，确定目标对象的速度。
在一些实施例中，水下目标检测装置在确定相邻的探测周期内，每个探测周期的位置，便可以根据目标对象在相邻的探测周期内移动的距离，与探测周期作比值运算，来确定目标对象的速度。
示例性的，确定速度的表达式如下：
Figure BDA0003797745720000082
其中，V表示目标对象的速度。Dm为在探测周期Tm内探测到的目标对象的位置，Dl为在探测周期Tl内探测到的目标对象的位置，Tm＞Tl。ΔT表示相邻两个探测周期的间隔，即一个探测周期的时长。其中，|Dm-Dl|表示目标对象在相邻两个探测周期内移动的距离，这里可以采用三维坐标运算的方法来确定移动距离，具体实现方式参见相关技术文档，在此不再详细赘述。
需要说明的是，上述确定目标对象的速度的过程，可以在确定目标对象的大小的过程之后执行。在确定目标对象的大小后，若大小小于第二阈值，则说明不是有效目标对象，继续进行检测。若大小大于第二阈值，则说明可能为有效目标对象，再进一步确定其移动速度。这样可以减小计算量，减轻对水下目标检测装置的运算负担。
如图6提供一种整体方案流程图。如图6所示，首先进行预校准，避免河堤等对象造成的误报警。然后发射声呐信号，检测是否存在较强的回波信号(即上述步骤S302)以粗检测是否有人体。若否，则继续进行探测。若是，则估计物体的位置，进行声呐阵列成像。进一步确定是否是人体(即前述实施例中通过目标对象的大小来判断)。若否，则继续进行探测。若是，则更新物体位置，计算物体速度以确定速度是否大于阈值(即前述第三阈值)，若是，则确认为有效目标对象，可以输出报警。
上述实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果，本申请实施例提供的水下目标检测方法，通过采用换能器阵列降噪方法对回波信号进行降噪处理，可以有效减小噪声对目标检测效果的干扰。另外，基于降噪后的回波信号，在确定目标对象存在后，进一步确定目标对象的在水下的移动情况。只有目标对象的移动情况也满足条件的情况下才认为该目标对象是有效的目标对象。利用该方法不但可以减小噪声的影响，并且考虑移动情况的因素来进行水下目标检测，其识别的准确性更高，有效地避免了噪声或者其他无关目标的干扰造成的误报警。
进一步的，本申请实施例采用超声换能器阵列来采集回波信号，基于多个超声换能器的信息来做降噪处理，相较于传统的小波变换的降噪方式，其降噪效果更好，可以更加有效地去除回波信号中的噪声信号。另外，本申请通过结合声呐成像技术，从目标对象的大小以及移动速度等方面进一步验证目标对象是否是有效目标对象，大大减小误报率，提高安防效果。另外，本方案可以全自动实现，无需过多的人工成本参与，智能程度高，可以应用于绝大部分安防场景下。
可以看出，上述主要从方法的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。为了实现上述功能，本申请实施例提供了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，本申请实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在示例性的实施例中，本申请还提供一种水下目标检测装置。该水下目标检测装置可以包括一个或多个功能模块，用于实现以上方法实施例的水下目标检测方法。
例如，图7为本申请实施例提供的一种水下目标检测装置的组成示意图。如图7所示，该水下目标检测装置包括：获取模块701、处理模块702和确定模块703。获取模块701、处理模块702和确定模块703之间互相连接。
获取模块701用于，在探测周期内，获取超声换能器阵列接收的不同探测方向的第一回波信号。
处理模块702用于，采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的第一回波信号进行去噪处理，得到不同探测方向的第二回波信号。
确定模块703用于，对于任一探测方向，若探测方向的第二回波信号的信号强度大于第一阈值，则确定探测方向对应的水下区域存在目标对象。
确定模块703还用于，确定目标对象的属性特征，在属性特征满足预设条件时，确定目标对象为有效目标对象；其中目标对象的属性特征用于表征目标对象在水下的移动情况。
在一些实施例中，目标对象的属性特征包括：目标对象的大小以及目标对象的移动速度；预设条件为，目标对象的大小大于第二阈值，且目标对象的移动速度大于第三阈值。
在一些实施例中，确定模块703还用于，基于不同探测方向的第二回波信号，确定目标对象的大小；在相邻的探测周期内，基于信号强度大于第一阈值的第二回波信号，确定目标对象的速度。
在一些实施例中，确定模块703具体用于，在探测周期内，按照超声换能器阵列探测的目标区域，排列不同探测方向的第二回波信号，得到待处理图像；对待处理图像进行归一化处理，得到目标区域的平面图像；确定平面图像中，像素深度大于第四阈值的区域的面积为目标对象的大小。
在一些实施例中，确定模块703具体用于，在相邻的探测周期内，根据信号强度大于第一阈值的第二回波信号的接收时间以及探测方向，确定目标对象在相邻的探测周期内的位置；根据目标对象在相邻的探测周期内的位置，以及探测周期，确定目标对象的速度。
在一些实施例中，第一回波信号包括目标信号和噪声信号。
处理模块702具体用于，针对每个第一回波信号，采用目标信号的估计协方差矩阵，噪声信号的估计协方差矩阵以及超声换能器阵列的阵列数目，确定滤波系数；采用滤波系数对第一回波信号进行修正，得到第二回波信号。
在一些实施例中，确定模块具体用于，采用如下表达式确定滤波系数：
Figure BDA0003797745720000101
其中，h(k，l)为滤波系数；Φxx(k，l)为目标信号的估计协方差矩阵，Φvv(k，l)为噪声信号的估计协方差矩阵；u1为[1 0 … 0]T，是N维向量，N为超声换能器阵列的阵列数目；tr代表取矩阵的迹；
采用如下表达式对第一回波信号进行修正：
xT(k，l)＝hH(k，l)y(k，l)
其中，x(k，l)为第二回波信号，y(k，l)为第一回波信号，上标H为共轭转置操作。
在一些实施例中，
目标信号的估计协方差矩阵采用如下表达式确定：
Φxx(k，l)＝y(k，l)yH(k，l)-Φvv(k，l)
其中，y(k，l)yH(k，l)为第一回波信号输入的平滑功率谱；
噪声信号的估计协方差矩阵，采用如下表达式确定：
Φvv(k，l)＝αv(k，l)Φvv(k，l-1)+(1-αv(k，l))y(k，l)yH(k，l)
其中，αv(k，l)为常数，Φvv初始为单位矩阵。
在采用硬件的形式实现上述集成的模块的功能的情况下，本申请实施例提供了一种水下目标检测设备的组成示意图，该水下目标检测设备可以是上述水下目标检测装置。如图8所示，该水下目标检测设备800包括：处理器802，通信接口803，总线804。可选的，目标检测设备还可以包括存储器801。
处理器802，可以是实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。该处理器802可以是中央处理器，通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路，现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。所述处理器802也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
通信接口803，用于与其他设备通过通信网络连接。该通信网络可以是以太网，无线接入网，无线局域网(wireless local area networks，WLAN)等。
存储器801，可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
作为一种可能的实现方式，存储器801可以独立于处理器802存在，存储器801可以通过总线804与处理器802相连接，用于存储指令或者程序代码。处理器802调用并执行存储器801中存储的指令或程序代码时，能够实现本申请实施例提供的水下目标检测方法。
另一种可能的实现方式中，存储器801也可以和处理器802集成在一起。
总线804，可以是扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，EISA)总线等。总线804可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将水下目标检测装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。上述方法实施例中的全部或者部分流程可以由计算机指令来指示相关的硬件完成，该程序可存储于上述计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法实施例的流程。计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的或内存。上述计算机可读存储介质也可以是上述水下目标检测装置的外部存储设备，例如上述水下目标检测装置上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart mediacard，SMC)，安全数字(secure digital，SD)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，上述计算机可读存储介质还可以既包括上述水下目标检测装置的内部存储单元也包括外部存储设备。上述计算机可读存储介质用于存储上述计算机程序以及上述水下目标检测装置所需的其他程序和数据。上述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机产品包含计算机程序，当该计算机程序产品在计算机上运行时，使得该计算机执行上述实施例中所提供的任一项水下目标检测方法。
尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述，然而，在实施所要求保护的本申请过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(Comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种水下目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
在探测周期内，获取超声换能器阵列接收的不同探测方向的第一回波信号；
采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的所述第一回波信号进行去噪处理，得到不同探测方向的第二回波信号；
对于任一探测方向，若所述探测方向的第二回波信号的信号强度大于第一阈值，则确定所述探测方向对应的水下区域存在目标对象；
确定所述目标对象的属性特征，在所述属性特征满足预设条件时，确定所述目标对象为有效目标对象；其中所述目标对象的属性特征用于表征所述目标对象在水下的移动情况。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象的属性特征包括：所述目标对象的大小以及所述目标对象的移动速度；
所述预设条件为，所述目标对象的大小大于第二阈值，且所述目标对象的移动速度大于第三阈值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述目标对象的属性特征，包括：
基于不同探测方向的所述第二回波信号，确定所述目标对象的大小；
在相邻的探测周期内，基于信号强度大于第一阈值的所述第二回波信号，确定所述目标对象的移动速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于不同探测方向的所述第二回波信号，确定所述目标对象的大小，包括：
在所述探测周期内，按照所述超声换能器阵列探测的目标区域，排列不同探测方向的所述第二回波信号，得到待处理图像；
对所述待处理图像进行归一化处理，得到所述目标区域的平面图像；
确定所述平面图像中，像素深度大于第四阈值的区域的面积为所述目标对象的大小。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在相邻的探测周期内，基于信号强度大于第一阈值的所述第二回波信号，确定所述目标对象的移动速度，包括：
在相邻的探测周期内，根据信号强度大于第一阈值的所述第二回波信号的接收时间以及探测方向，确定所述目标对象在相邻的探测周期内的位置；
根据所述目标对象在相邻的探测周期内的位置，以及所述探测周期，确定所述目标对象的移动速度。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一回波信号包括目标信号和噪声信号；
所述采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的所述第一回波信号进行去噪处理得到不同探测方向的第二回波信号，包括：
针对每个所述第一回波信号，采用所述目标信号的估计协方差矩阵，所述噪声信号的估计协方差矩阵以及所述超声换能器阵列的阵列数目，确定滤波系数；
采用所述滤波系数对所述第一回波信号进行修正，得到所述第二回波信号。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
确定所述滤波系数，包括：采用如下表达式确定所述滤波系数：
Figure FDA0003797745710000011
其中，h(k,l)为所述滤波系数；Φxx(k,l)为所述目标信号的估计协方差矩阵，Φvv(k,l)为所述噪声信号的估计协方差矩阵；u1为[1 0…0]T，是N维向量，N为所述超声换能器阵列的阵列数目；tr代表取矩阵的迹；
对所述第一回波信号进行修正，包括：采用如下表达式对所述第一回波信号进行修正：
xT(k，l)＝hH(k，l)y(k，l)
其中，x(k，l)为所述第二回波信号，y(k，l)为所述第一回波信号，上标H为共轭转置操作。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述目标信号的估计协方差矩阵采用如下表达式确定：
Φxx(k，l)＝y(k，l)yH(k，l)-Φvv(k，l)
其中，y(k，l)yH(k，l)为所述第一回波信号输入的平滑功率谱；
所述噪声信号的估计协方差矩阵，采用如下表达式确定：
Φvv(k，l)＝αv(k，l)Φvv(k，l-1)+(1-αv(k，l))y(k，l)yH(k，l)
其中，αv(k，l)为常数，Φvv初始为单位矩阵。
9.一种水下目标检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，处理模块以及确定模块；
所述获取模块用于，在探测周期内，获取超声换能器阵列接收的不同探测方向的第一回波信号；
所述处理模块用于，采用超声阵列降噪方法，分别对不同探测方向的所述第一回波信号进行去噪处理，得到不同探测方向的第二回波信号；
所述确定模块用于，对于任一探测方向，若所述探测方向的第二回波信号的信号强度大于第一阈值，则确定所述探测方向对应的水下区域存在目标对象；
所述确定模块还用于，确定所述目标对象的属性特征，在所述属性特征满足预设条件时，确定所述目标对象为有效目标对象；其中所述目标对象的属性特征用于表征所述目标对象在水下的移动情况。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，
所述目标对象的属性特征包括：所述目标对象的大小以及所述目标对象的移动速度；所述预设条件为，所述目标对象的大小大于第二阈值，且所述目标对象的移动速度大于第三阈值；
所述确定模块具体用于，基于不同探测方向的所述第二回波信号，确定所述目标对象的大小；在相邻的探测周期内，基于信号强度大于第一阈值的所述第二回波信号，确定所述目标对象的移动速度；
所述确定模块具体用于，在所述探测周期内，按照所述超声换能器阵列探测的目标区域，排列不同探测方向的所述第二回波信号，得到待处理图像；对所述待处理图像进行归一化处理，得到所述目标区域的平面图像；确定所述平面图像中，像素深度大于第四阈值的区域的面积为所述目标对象的大小；
所述确定模块具体用于，在相邻的探测周期内，根据信号强度大于第一阈值的所述第二回波信号的接收时间以及探测方向，确定所述目标对象在相邻的探测周期内的位置；根据所述目标对象在相邻的探测周期内的位置，以及所述探测周期，确定所述目标对象的速度；
所述第一回波信号包括目标信号和噪声信号；所述处理模块具体用于，针对每个所述第一回波信号，采用所述目标信号的估计协方差矩阵，所述噪声信号的估计协方差矩阵以及所述超声换能器阵列的阵列数目，确定滤波系数；采用所述滤波系数对所述第一回波信号进行修正，得到所述第二回波信号；
所述确定模块具体用于，采用如下表达式确定所述滤波系数：
Figure FDA0003797745710000031
其中，h(k，l)为所述滤波系数；Φxx(k，l)为所述目标信号的估计协方差矩阵，Φvv(k，l)为所述噪声信号的估计协方差矩阵；u1为[1 0…0]T，是N维向量，N为所述超声换能器阵列的阵列数目；tr代表取矩阵的迹；
采用如下表达式对所述第一回波信号进行修正：
xT(k，l)＝hH(k，l)y(k，l)
其中，x(k，l)为所述第二回波信号，y(k，l)为所述第一回波信号，上标H为共轭转置操作；
所述目标信号的估计协方差矩阵采用如下表达式确定：
Φxx(k，l)＝y(k，l)yH(k，l)-Φvv(k，l)
其中，y(k，l)yH(k，l)为所述第一回波信号输入的平滑功率谱；
所述噪声信号的估计协方差矩阵，采用如下表达式确定：
Φvv(k，l)＝αv(k，l)Φvv(k，l-1)+(1-αv(k，l))y(k，l)yH(k，l)
其中，αv(k，l)为常数，Φvv初始为单位矩阵。
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