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【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及海上船舶識別,具體涉及一種超視距海上船舶識別方法。
技術介紹
1、隨著航運業的迅猛發展,船舶的數量變得更加龐大,種類也越來越多。因此,船舶的分類也存在許多的方法。根據船舶用途分類,船舶通常可分為:運輸船、工程船、漁業船、港務船、海洋調查船和軍用船舶。根據航行區域的不同,可劃分為:海船(沿海、近海、遠洋)、港灣船和內河船。目前,基于圖像的船舶識別技術安照實現手段可以分為兩種:基于機器學習的船舶識別技術和基于深度學習的船舶識別技術。
2、基于機器學習方法的識別是人們研究最多的一種方法,該方法比較靈活、部署快、訓練測試容易、學習和研究成本較低;但是其依賴于人工設計的特征,不僅出現了魯棒性差的問題,而且算法的時間復雜度也無法保障。
3、基于深度學習的識別方法主要是基于卷積神經網絡發展起來的一種方法,其能更好的提取出船舶目標的邊界輪過和高級特征。但該方法對計算設備、存儲設備和數據集要求過高,對個人而言,學習和研究成本較高,應用通常是基于云計算環境部署。
4、圖像特征是船舶識別的重要標識。船舶目標檢測中,一般采用可區分性強、獨立性和可靠性好的特征選取原則。圖像目標特征包括紋理特征、顏色特征、形狀特征和空間關系特征等等。對于船舶識別來說,常用的特征包括顏色特征和形狀特征兩大類。顏色特征主要包括亮度、灰度、對比度和顏色直方圖;形狀特征主要包括邊緣、中心點、區域、局部、目標輪廓、中心至目標邊界最近、最遠距離點、矩特征、高度、長度、周長、面積、細長度、長短軸、主軸方向、實心度、目標長軸與圖像x軸夾角
5、綜上所述,目前的船舶識別主要是基于一些靜態的數據或者圖片進行處理,缺乏動態特征,容易受到人工設計特征集質量的高低、環境的復雜程度和深度學習數據量的豐富程度的影響,從而影響識別結果的準確性。
6、另外,現有技術中ais系統覆蓋的船舶范圍非常廣泛,目前全球任何500總噸以上的船舶都強制安裝ais系統,但其發射的信號傳輸距離有限,存在監控盲區,且ais系統對船舶位置數據更新并非是一直持續的,不能實現實時監測。ais系統為是指船舶自動識別系統(automatic?identification?system),它是一種用于船舶間通信和導航的技術。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種超視距海上船舶識別方法,通過衛星系統來補足ais系統的監控盲區,能夠通過衛星定位系統實時監測海上船舶航行速度,并通過衛星采集目標船舶的圖片,再基于圖像處理和航行速度快速識別船舶類型。
2、本專利技術所采用的技術方案是:
3、一種超視距海上船舶識別方法,包括以下步驟:
4、通過ais系統直接采集目標船舶的類型或通過衛星采集目標船舶的目標船舶的對地速度,通過衛星采集目標船舶的照片;
5、通過訓練好的識別模型對采集到的目標船舶照片進行船舶類型識別,
6、當通過照片識別出船舶類型的置信度大于等于設定值時,直接輸出船舶類型;
7、當通過照片識別出船舶類型的置信度小于設定值時,若目標船舶的航速處于識別出的船舶類型的航速區間,則認為識別出的船舶類型正確,輸出識別出的船舶類型,若目標船舶的航速超出識別出的船舶類型的航速區間,則認為識別船舶類型錯誤,重新采集目標船舶照片和對地速度,并重新識別判斷。
8、若己方船舶a與目標船舶b之間的間隔距離在ais檢測范圍內,己方船舶a通過船舶自動識別系統ais直接采集目標船舶b的的船舶類型;
9、若己方船舶a與目標船舶b之間的間隔距離超出ais系統監測范圍或其中一個船舶未配備ais系統時,通過衛星定位系統對船舶位置進行監測,采集船舶的定位信息,并利用目標船舶的衛星定位信息通過衛星對目標船舶b進行拍照,利用兩船舶的定位信息計算目標船舶b的對地速度。
10、利用船舶的定位信息還可計算兩個船舶的間隔距離、目標船舶b相對于己方船舶a的相對速度和相對航向。
11、優選地,計算兩船舶間隔距離的具體過程為:首先由定位系統得到兩船舶的經緯度,將地球近似為一個完整的球體,以0°為分界線北緯為正,南緯為負,東經為正,西經為負將兩點經緯度帶入球面兩點距離計算公式。
12、優選地,計算目標船舶的對地速度的具體過程為:利用北斗定位系統得到船舶的連續兩次的定位經緯度,帶入到球面兩點距離計算公式,計算船舶移動的距離,再除以兩次間隔的時間,用兩次連續的定位信息計算船舶短時間內的平均速度,又由于時間間隔較短,將其當作目標船舶b的瞬時速度使用,由此便能計算目標船舶b的對地速度。
13、優選地,計算目標船舶b相對于己方船舶a的相對速度:以己方船舶a為原點,北極方向為0°方向建立極坐標系,再取連續兩次己方船舶a和目標船舶b的經緯度信息,運用距離公式和計算方法計算出兩次目標船舶b相對于己方船舶a的間隔距離以及方位角,再根據兩次方位角之差運用余弦定理計算目標船舶b相對于己方船舶a移動的位移,用相對位移除以間隔時間即可得出目標船舶b相對于己方船舶a的相對速度。
14、優選地,通過訓練好的識別模型通過改進yolov5算法對采集到的目標船舶照片進行船舶類型識別;改進yolov5算法是通過yolov5算法對目標船舶的圖片識別后得到的船舶類型,再以速度為參數判斷船舶類型是否符合該類型船舶的速度區間。
15、優選地,識別模型通過改進yolov5算法使用數據集的圖片進行訓練的具體過程為:將數據集中所有圖片分為散貨船、集裝箱船、客船、油輪四類,然后利用數據標注軟件對數據集中作為訓練集的圖片進行船艦標注。
16、優選地,數據集的圖片來源于兩部分,一部分為搜集網絡上傳播的船舶圖片;另一部分為用攝像機定位捕捉船舶拍照。
17、優選地,置信度設定值為90%。
18、本專利技術的有益效果是:
19、本專利技術通過衛星系統來補足ais系統的監控盲區,能夠通過衛星定位系統實時監測海上船舶航行速度,并通過衛星采集目標船舶的圖片,再基于圖像處理和航行速度快速識別船舶類型。
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1.一種超視距海上船舶識別方法,其特征在于:包括以下步驟:
2.如權利要求1所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:若己方船舶(A)與目標船舶(B)之間的間隔距離在AIS系統檢測范圍內,則通過AIS系統直接采集目標船舶(B)的船舶類型;
3.如權利要求2所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:利用船舶的定位信息還計算兩個船舶的間隔距離、目標船舶(B)相對于己方船舶(A)的相對速度和相對航向。
4.如權利要求3所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:計算兩船舶間隔距離的具體過程為:首先由定位系統得到兩船舶的經緯度,將地球近似為一個完整的球體,以0°為分界線北緯為正,南緯為負,東經為正,西經為負將兩點經緯度帶入球面兩點距離計算公式。
5.如權利要求2所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:計算目標船舶的對地速度的具體過程為:利用衛星定位系統得到目標船舶的連續兩次的定位經緯度,帶入到球面兩點距離計算公式,計算目標船舶移動的距離,再除以兩次間隔的時間,用兩次連續的定位信息計算船舶短時間內的平均速度,又由于時間間隔較短,將其當作目標船
6.如權利要求3所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:計算目標船舶(B)相對于己方船舶(A)的相對速度:以己方船舶(A)為原點,北極方向為0°方向建立極坐標系,再取連續兩次己方船舶(A)和目標船舶(B)的經緯度信息,運用距離公式和計算方法計算出兩次目標船舶(B)相對于己方船舶(A)的間隔距離以及方位角,再根據兩次方位角之差運用余弦定理計算目標船舶(B)相對于己方船舶(A)移動的位移,用相對位移除以間隔時間即可得出目標船舶(B)相對于己方船舶(A)的相對速度。
7.如權利要求1所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:通過訓練好的識別模型通過改進yolov5算法對采集到的目標船舶照片進行船舶類型識別。
8.如權利要求7所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:識別模型通過改進yolov5算法使用數據集的圖片進行訓練的具體過程為:將數據集中所有圖片分為散貨船、集裝箱船、客船、油輪四類,然后利用數據標注軟件對數據集中作為訓練集的圖片進行船艦標注。
9.如權利要求8所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:數據集的圖片來源于兩部分,一部分為搜集網絡上傳播的船舶圖片;另一部分為用攝像機定位捕捉船舶拍照。
10.如權利要求1所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:置信度設定值為90%。
...【技術特征摘要】
1.一種超視距海上船舶識別方法,其特征在于:包括以下步驟:
2.如權利要求1所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:若己方船舶(a)與目標船舶(b)之間的間隔距離在ais系統檢測范圍內,則通過ais系統直接采集目標船舶(b)的船舶類型;
3.如權利要求2所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:利用船舶的定位信息還計算兩個船舶的間隔距離、目標船舶(b)相對于己方船舶(a)的相對速度和相對航向。
4.如權利要求3所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:計算兩船舶間隔距離的具體過程為:首先由定位系統得到兩船舶的經緯度,將地球近似為一個完整的球體,以0°為分界線北緯為正,南緯為負,東經為正,西經為負將兩點經緯度帶入球面兩點距離計算公式。
5.如權利要求2所述的超視距海上船舶識別方法,其特征在于:計算目標船舶的對地速度的具體過程為:利用衛星定位系統得到目標船舶的連續兩次的定位經緯度,帶入到球面兩點距離計算公式,計算目標船舶移動的距離,再除以兩次間隔的時間,用兩次連續的定位信息計算船舶短時間內的平均速度,又由于時間間隔較短,將其當作目標船舶(b)的瞬時速度使用,由此便能計算目標船舶(b)的對地速度。
6.如權利要求3所述的超視距海上船舶識...
【專利技術屬性】
技術研發人員:梁棋鈺,王鵬,常永濤,孫培楠,于力鈞,
申請(專利權)人:武漢理工大學,
類型:發明
國別省市:
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