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Marine Object Segmentation and Tracking by Learning Marine Radar Images for Autonomous Surface Vehicles

人工智能 计算机视觉 计算机科学 雷达 雷达成像 深度学习 分割 雷达跟踪器 图像分割 交叉口(航空) 目标检测 跟踪(教育) 地理 电信 地图学 教育学 心理学
作者
Hanguen Kim,Donghoon Kim,Seung‐Mok Lee
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (9): 10062-10070 被引量:5
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3259471
摘要

This article proposes a radar image segmentation and tracking method by learning radar images for autonomous surface vehicles. To identify marine objects from radar images, we propose a deep neural network named the dual path squeeze and excitation network (DPSE-Net). By learning the radar images, the proposed DPSE-Net is designed to segment every pixel of the radar images into four classes: marine objects, land, noise, and background. The proposed DPSE-Net shows the best performance in radar image segmentation while operating in real-time, compared to state-of-the-art real-time image segmentation network models. In addition, we design a real-time moving object tracking algorithm for estimating the position and velocity of marine objects based on deep simple online real-time tracking with a deep association metric (DeepSORT), a widely used tracking algorithm. The existing DeepSORT algorithm uses the intersection over union (IoU) metric and a deep appearance descriptor for data association, but since they are not suitable for radar images, successive tracking is difficult. To solve this problem, a new data association metric suitable for radar images is proposed. The field tests in ocean environments confirm that the proposed method performs better in marine object segmentation and tracking.
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