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海上船舶目标的识别与跟踪算法研究

海上船舶目标的识别与跟踪算法研究

作者：宣茜大连海事大学

学位级别：硕士

在计算机视觉技术中,目标识别与跟踪方法俨然已经成为当前热点研究问题,并被广泛应用于自动驾驶、行人监测等领域。尤其是在海上交通监控、海洋安全监管等任务中,船舶具备高效准确的海上船舶目标识别与跟踪能力是非常重要的。然而该技... 详细信息

在计算机视觉技术中,目标识别与跟踪方法俨然已经成为当前热点研究问题,并被广泛应用于自动驾驶、行人监测等领域。尤其是在海上交通监控、海洋安全监管等任务中,船舶具备高效准确的海上船舶目标识别与跟踪能力是非常重要的。然而该技术容易受到船舶种类、船舶分布以及目标距离各异等诸多不确定性因素的影响,无法保证海上船舶目标的识别与跟踪任务的快速性、可靠性和准确性。针对以上问题,本文提出了一种兼顾多种综合性能指标的海上船舶目标识别与跟踪算法。本文具体的研究内容如下:在经典深度学习识别算法基础上,本文提出了一种融合轻量级主干网络与自适应感受野特性的SKMobile Net V3-Bi FPNYOLOv5目标识别网络结构。该网络首先引入了Mobile Net V3作为船舶识别算法主干部分,其轻量级特性提升了整体网络识别速度。进而在网络主干部分引入了具有自适应感受野的SK卷积模块,并通过构建Bneck-SK结构,有效提升了船舶目标识别准确性。最后基于Bi FPN思想,设计了YOLOv5颈头部Bi-PANet网络结构,使目标识别算法可以充分利用其低层级特征,并扩大网络模型感受野,从而提升船舶目标识别算法的检测精度。针对传统目标跟踪算法的多目标识别能力不足和缺少运动参数分析等问题,本文提出了一种YOLOv5-Deep Sort船舶目标跟踪算法。本文将离线训练的海上船舶目标识别模型作为多目标跟踪算法Deep Sort的目标检测器,构建YOLOv5-Deep Sort算法,并强化该算法海上船舶目标跟踪效果。针对海上船舶运动目标,通过张正友标定和坐标转换方法,推理在设定拍摄角度和高度下的单个像素距离与实际距离的拟合函数关系,进而得到海上船舶目标实际运动距离等有效信息,解决给定观测约束条件下海上船舶目标运动距离等参数计算问题。为了验证该算法的有效性,本文分别对海上船舶目标识别与跟踪算法性能评价指标进行了归纳总结,并对本文目标识别与跟踪算法和传统算法做了对比实验分析。实验结果验证了本文研究的算法满足海上船舶识别与跟踪任务的准确性、可靠性与快速性要求,保证了海上船舶目标识别与跟踪任务的可实现性。

关键词：船舶识别船舶跟踪 YOLOv5 DeepSort

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基于特征融合的内河船舶尺度自适应跟踪

计算机应用文摘 2023年第16期39卷 23-25页

作者：邹绵璐秦芮信阳学院大数据与人工智能学院河南信阳464000

文章对以船舶为载体的跟踪系统进行研究,在解决电子巡航系统中船舶跟踪尺度变化干扰问题。为此,基于相关滤波,提出了一种特征融合策略,将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)特征和Hog特征相结合。通过使用CNN获取船舶目标... 详细信息

文章对以船舶为载体的跟踪系统进行研究,在解决电子巡航系统中船舶跟踪尺度变化干扰问题。为此,基于相关滤波,提出了一种特征融合策略,将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)特征和Hog特征相结合。通过使用CNN获取船舶目标的空间结构、形状等相对抽象的语义信息,再将VGG网络提取的CNN特征与Hog特征进行融合,实现对内河船舶的跟踪。经过在大量船舶数据集上的验证和分析,发现特征融合算法显著提高了跟踪精确度和成功率。这一特征融合算法为船舶跟踪中尺度干扰问题提供了一条高精确度的可行路径。

关键词：相关滤波 VGG 特征融合船舶跟踪

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船舶远程识别和跟踪系统前瞻研究

船舶远程识别和跟踪系统前瞻研究

中国航海学会——2004年度学术交流会

作者：王民中国船级社大连分社

此文旨在通过对船舶远程识别和跟踪系统的分析评估,提出了必须保证在人为破坏条件下的保安系统的可靠性的观点。首先介绍了船舶实施远程识别和跟踪的意义和功能要求,然后通过风险分析,评估系统可能存在的保安威胁及相应的保安要求,并对... 详细信息

此文旨在通过对船舶远程识别和跟踪系统的分析评估,提出了必须保证在人为破坏条件下的保安系统的可靠性的观点。首先介绍了船舶实施远程识别和跟踪的意义和功能要求,然后通过风险分析,评估系统可能存在的保安威胁及相应的保安要求,并对费用效用进行简单分析。按照IMO的要求对该系统的前瞻性研究,可供船东配备保安报警等设备时参考,避免重复投资,也可为我国政府参加IMO会议提供技术支持,通过参与技术规则的制定保护我国的国家利益和船东利益。

关键词：船舶跟踪识别船舶保安风险评估

来源： cnki会议评论

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基于深度学习的多船舶目标跟踪与流量统计

微型电脑应用 2020年第3期36卷 11-14,18页

作者：冼允廷邱伟健华南理工大学计算机科学与工程学院

研究船舶的目标跟踪对提高水上目标视频图像智能监管的水平有着至关重要的作用,系统通过深度学习SSD模型进行对船舶目标定位检测,使用修正的KCF算法对检测到的船舶目标进行跟踪。把深度学习的方式引入船舶目标检测领域,与传统检测方法... 详细信息

研究船舶的目标跟踪对提高水上目标视频图像智能监管的水平有着至关重要的作用,系统通过深度学习SSD模型进行对船舶目标定位检测,使用修正的KCF算法对检测到的船舶目标进行跟踪。把深度学习的方式引入船舶目标检测领域,与传统检测方法相比精准率大大提高,同时提出了一个修正的KCF算法对多船舶目标进行跟踪,较好地解决了目标漏检与重复统计的问题。对大量船舶目标样本进行训练学习后,船舶检测定位精准,检测成功率达到91%以上,船舶跟踪算法快速稳定,检测与跟踪算法达到30帧每秒,船舶目标流量统计准确率达到95%以上,整个系统框架满足实时性的要求。

关键词：船舶跟踪船舶检测与统计深度学习水上交通

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船舶自动识别系统中的计算机视觉技术应用

舰船科学技术 2017年第3X期39卷 99-101页

作者：潘美莲广州工程技术职业学院信息工程系广东广州510075

船舶自动识别系统(AIS)是一种新型的数字助航系统。AIS的发展和应用可有效地解决海损事故,避免生命和财产的损失。计算机视觉是近年来迅猛发展起来的技术,将计算机视觉技术应用到AIS中,可以弥补AIS不可使用时的不足,完善AIS的功能。本... 详细信息

船舶自动识别系统(AIS)是一种新型的数字助航系统。AIS的发展和应用可有效地解决海损事故,避免生命和财产的损失。计算机视觉是近年来迅猛发展起来的技术,将计算机视觉技术应用到AIS中,可以弥补AIS不可使用时的不足,完善AIS的功能。本文主要介绍计算机视觉技术在AIS中船舶识别和船舶跟踪的2个重要应用。

关键词：计算机视觉技术船舶自动识别系统船舶识别船舶跟踪

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基于视频图像的船舶流量检测方法研究

基于视频图像的船舶流量检测方法研究

作者：杨英武汉理工大学

学位级别：硕士

近年来随着我国内河运输业的快速发展,船舶数量不断增加,航行风险也随之增大。对内河船舶流量进行实时有效监控,减少船舶交通事故的发生逐渐成为海事管理部门关注的焦点和科研工作者研究的热点。目前基于视频图像的运动目标检测与跟踪... 详细信息

近年来随着我国内河运输业的快速发展,船舶数量不断增加,航行风险也随之增大。对内河船舶流量进行实时有效监控,减少船舶交通事故的发生逐渐成为海事管理部门关注的焦点和科研工作者研究的热点。目前基于视频图像的运动目标检测与跟踪已经取得了丰硕成果,但由于内河航道环境复杂导致船舶流量检测仍存在较大的发展空间。因此,基于航道监控视频图像,结合计算机视觉相关算法与当前发展迅速的深度学习方法研究一种适用的船舶流量检测方法,对船舶航行安全管理、航道合理利用、港航实时监控具有重要意义。本文从实际船舶流量检测需求出发,分别对船舶目标检测、船舶目标跟踪,以及基于视频图像的船舶分类流量检测方法进行研究。针对已有方法在实际应用中的不足,提出若干优化改进。实验结果表明,本文研究方法能够满足实际应用需求,能够实现高效、准确的船舶流量检测。本文主要研究工作及成果如下:(1)针对内河船舶目标检测任务,本文基于SSD目标检测算法设计了船舶目标检测框架。首先应用膨胀卷积对原始SSD目标检测算法的最大池化下采样层进行了替换,增大了模型的感受野,提高了模型对实际监控视频图像中面积占比较小的船舶目标的检测效果。然后采用轻量级网络模型MobileNetV2作为SSD的骨干特征提取网络,优化模型规模。最后针对原始SSD默认框长宽比设计策略并不适用于以长方形为主的船舶目标检测问题,基于船舶目标检测标注数据集利用K-means++方法进行了调整。实验结果表明,本文船舶目标检测方法具有较好的检测效果。(2)针对内河船舶目标跟踪任务,本文基于孪生网络目标跟踪模型并结合实际监控图像,设计了适用于真实船舶航行场景的目标跟踪方法。首先通过实际航道监控视频图像制作了相应训练集,增强了跟踪模型对待跟踪目标的先验信息。然后基于监控场景属长期跟踪范畴且存在不可抗拒遮挡问题,研究了基于模板帧间歇性动态更新的船舶跟踪方法。最后基于船舶航向固定、航行缓慢的特点优化了搜索区域扩展策略。实验结果表明,本文船舶目标跟踪方法能够应用于实际应用场景。(3)针对内河船舶流量检测任务,本文基于实际航道监控视频图像研究了一种结合虚拟检测线与目标跟踪的船舶流量检测方法,该方法包括先验区域检测部分、船舶目标识别与跟踪协同部分,以及基于虚拟检测线的船舶流量统计部分。首先通过先验区域检测部分对监控区域内是否存在船舶目标进行判断,一旦检测到船舶目标,启动船舶目标识别与跟踪协同部分对其进行分类并展开跟踪,最后人为标定虚拟检测线,通过计算跟踪模型预测的船舶目标边界框中心与虚拟检测线之间的距离实现船舶流量的统计。实验结果表明,本文提出的船舶流量检测方法具有较高的识别与计数准确率。

关键词：视频图像船舶流量检测船舶识别船舶跟踪虚拟检测线

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基于视频的船舶航道三维动态呈现系统设计

微处理机 2016年第1期37卷 62-67页

作者：李强张莉军刘建新河海大学物联网工程学院常州213022 宿迁市普元软件科技有限公司宿迁223800

针对现有船舶航道三维呈现系统在实时性和动态交互性方面的不足,提出了一种基于视频的船舶航道三维动态呈现系统构建方法。首先,建立静态航道场景的三维模型和船舶模型库;其次,基于视频检测运动船舶并跟踪提取其动态信息;最后,根据所得... 详细信息

针对现有船舶航道三维呈现系统在实时性和动态交互性方面的不足,提出了一种基于视频的船舶航道三维动态呈现系统构建方法。首先,建立静态航道场景的三维模型和船舶模型库;其次,基于视频检测运动船舶并跟踪提取其动态信息;最后,根据所得的船舶动态信息,将三维静态场景模型与运动船舶模型融合,实现三维虚拟场景对视频场景的实时仿真。该系统应用于闸室段,以皂河二线段闸室为例,可以很好地模拟视频中的场景和船舶运动,具有较好的实时性和交互性。

关键词：船舶跟踪目标定位模型融合实时仿真摄像机标定交互

基于WebGIS的天津港三维可视化系统研究

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基于WebGIS的天津港三维可视化系统研究

作者：邓明翥国防科学技术大学

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大数据时代,天津港发展迅速,如何改变数据分散和二维显示模式相对落后的现状,解决服务质量低、实时性欠佳、资源浪费严重、运维成本高、统一规范缺乏、信息孤岛和系统扩展困难等问题,是一个亟待研究的课题。这些问题的核心是三维可视化... 详细信息

大数据时代,天津港发展迅速,如何改变数据分散和二维显示模式相对落后的现状,解决服务质量低、实时性欠佳、资源浪费严重、运维成本高、统一规范缺乏、信息孤岛和系统扩展困难等问题,是一个亟待研究的课题。这些问题的核心是三维可视化显示中的数据共享,即1)多空间数据源的异构数据融合问题;2)多源空间数据与非空间数据的融合问题;3)已融合数据的可视化表现问题。为了解决上述问题,本课题针对港口数据的具体特征,提出了一个面向服务的港口数据共享框架GDF4GIS,并以此为核心设计实现了一个基于WebGIS的天津港三维可视化系统。课题主要研究内容如下:1.面向服务的港口多源异构空间数据融合模型为了解决多空间数据源的异构数据融合问题,本文提出了一个以GML为基础的面向服务的多源异构空间数据融合模型。该模型充分考虑了主流空间数据模型多样性的现状和融合模型平台独立性的需求,继承了传统Web服务模型角色分离的思想,利用GML来实现空间数据转换和数据重组,为上级多类型综合数据融合模型提供格式统一的数据输出接口,并屏蔽了整个融合过程,从而完成异构空间数据融合的格式化输出。2.面向服务的港口多源空间数据与非空间数据融合模型为了解决空间数据与非空间数据的融合问题,本文提出了一个以XML为基础的综合数据融合框架来处理港口空间数据与非空间数据的融合问题。不同于传统利用数据格式转换来实现融合的思路,该综合框架直接利用XML的标准化性质,将引入的各种数据源进行封装、归并和重组,从而避免了数据格式转换的复杂操作和巨大开销,并对外部数据表现层屏蔽了融合过程,平滑地向客户端提供了融合数据输出的标准接口,来完成整个数据融合的表达。3.基于MapReduce思想的分布式数据表达模型为了解决已融合数据的可视化表现问题,本文提出了一个基于MapReduce思想的分布式数据表达模型。该模型以多类型数据的融合结果为输入,创新地利用大数据处理中的MapReduce思想,对解析后的XML文档中的各种元素进行分布式的Map操作,即分别引用典型的数据处理方式来对不同数据类型进行独立处理,然后在结果管理模块中完成归并继承,即Reduce操作,最终在客户端浏览器中实现融合数据的独立表现,保证了原始数据的流畅性。4.服务式天津港网络三维可视化系统为了解决港口可视化问题,本文设计了以GDF4GIS为核心的服务式天津港三维可视化系统。系统分为数据层、服务层和应用层,其中数据层对存储空间数据和属性数据等进行分布式独立存储,业务数据按需分离存储;数据层对港口数据进行融合和处理;应用层在客户端浏览器中实现各种数据表达。在第五章系统实现中,我们建立了港区三维模型,融合实现了港区三维场景,并借助Sky Line API编程实现了船舶动态定位、卡口视频播放等系统功能的应用创新。

关键词： Web GIS 三维可视化港口数据共享 GDF4GIS 船舶跟踪

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基于视频图像处理的桥墩防撞研究

基于视频图像处理的桥墩防撞研究

作者：朱群英武汉理工大学

学位级别：硕士

本论文在研究相关资料的基础上主要涉及到实时视频图像采集与处理系统的组建,主要研究了图像预处理、背景提取方法、静态背景下运动船舶的检测与提取以及运动船舶的跟踪四方面的研究内容。致力于研究一种更为安全的桥墩防撞系统,既不需... 详细信息

本论文在研究相关资料的基础上主要涉及到实时视频图像采集与处理系统的组建,主要研究了图像预处理、背景提取方法、静态背景下运动船舶的检测与提取以及运动船舶的跟踪四方面的研究内容。致力于研究一种更为安全的桥墩防撞系统,既不需要巨大的工程,也降低了研发成本。在实时视频图像采集系统的建立中,介绍了视频图像采集系统的硬件和软件组成,并就采集过程中的两个较为关键的问题给出了解决办法,即采用异步双缓存方法解决了视频图像采集中的实时性问题,并将处理后的图像数据经适当的格式转换后保存为AVI视频文件格式。在图像的预处理方面,通过大量的图像处理方面的知识的了解,且结合本文的研究目的,主要进行了噪声滤除、图象锐化两种图像预处理。在噪声滤除方面,通过对几种滤除方法的比较,本文选用了中值滤波法,既简便又能取得较好的效果,对于图像的锐化本文采用了Sobel梯度算子,实验表明Sobel梯度算法能够将图像轮廓清晰的显示出来。在背景提取方面,首先研究了几种常用的背景提取方法,主要是有直接获取法、累加平均法、分块提取法、以及Surendra算法,通过对几种方法的研究试验,分析了几种方法的优缺点,本文采用了一种改进的Surendra算法,通过实验表明了本文所采用的背景提取方法效果较好。在运动船舶检测研究方面,首先介绍了目前常用的三种运动目标检测算法:连续帧间差分法、光流法和背景差分法。通过实验分析了三种常用算法的优缺点,实验结果表明本论文用背景差分法进行运动船舶检测效果较好,且速度快。在运动船舶跟踪预警研究方面,介绍了几种常用的目标特征和匹配算法以及改进的运动目标跟踪算法。通过对几种方法的研究,本论文采用了目标特征和匹配算法来对船舶进行跟踪定位,判定船舶未来的运动方向,对运动船舶进行实时监控,当船舶进入预警区域,经过计算机判断处理,如果其未来运动方向是指向桥墩的,提醒监控人员并通过广播对船舶驾驶人员发出警告,避免事故的发生。

关键词：船舶检测船舶跟踪视频图像采集背景提取预警