【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及船舶防碰撞，具體地，涉及一種基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法及系統。
技術介紹
1、船舶行駛過程，當與其他船舶發生碰撞時，將消耗大量的人力物力財力，因此在船舶行駛過程中，對碰撞風險進行及時預警非常有必要。當前碰撞風險預警多是通過人工瞭望或ais數據進行處理，其中人工瞭望是最原始也是比較有效的防碰撞安全預警方法，此種方式需要船員集中精力在規定的時間嚴格執行瞭望，從而對本船周圍的碰撞情況進行判定，這會消耗大量的人力，而且嚴重依賴瞭望船員的專注度和經驗，盡管如此，瞭望盲區依然存在碰撞的安全隱患。
2、通過ais數據進行防碰撞安全預警，是基于接受到的對象船舶的ais數據和本船的ais數據，對對象船舶和本船的未來航行軌跡進行預測，當預測軌跡存在碰撞風險時，進行碰撞預警，這種方法在當前船舶防碰撞預警中應用較為廣泛，這種方法雖然比較有效，但當本船接受不到對象船舶的ais數據時，則無法對對象船舶的航行軌跡進行預測，防碰撞安全預警方法則失去效用，存在碰撞風險。
技術實現思路
1、針對現有技術中的缺陷，本專利技術的目的在于提供一種基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法及系統，本專利技術方法不依賴其他船舶數據發送情況，只依賴本船拍攝信息即可實時監控本船周圍碰撞風險，是一種簡單有效穩定的船舶防碰撞安全預警方法。
2、為解決上述問題，本專利技術的技術方案為：
3、一種基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法包括以下步驟：
4、每隔固定時
5、將獲取的單幀環視圖像輸入到訓練好的船舶實例分割模型，獲得該幀圖像所有船舶的實例分割結果；
6、基于該幀圖像船舶的實例分割結果計算每艘船舶距離本船的距離，切出距離小于設定閾值的船舶圖像；
7、將切出的船舶圖像輸入到船舶船頭朝向回歸模型，獲得所有船舶的船頭朝向；
8、基于船頭朝向識別結果進行船舶防碰撞安全預警。
9、優選地，所述將獲取的單幀環視圖像輸入到訓練好的船舶實例分割模型，獲得該幀圖像所有船舶的實例分割結果的步驟中，所述實例分割模型采用yolov8m-seg實例分割模型。
10、優選地，所述單幀環視圖像船舶實例分割模型的構建和訓練，在訓練時，需要采集2萬張不同天氣、環境的船舶環視圖像，對采集圖像中的船舶進行實例分割標注，采用yolov8m-seg進行實例分割訓練，獲取訓練好的船舶實例分割模型。
11、優選地，所述基于該幀圖像船舶的實例分割結果計算每艘船舶距離本船的距離，切出距離小于設定閾值的船舶圖像的步驟中，根據該幀圖像中每個船舶的實例分割結果，計算每艘船舶距離本船邊緣最近的像素距離，作為每艘船舶到本船的距離，如果所有船舶到本船的像素距離大于設定距離閾值，則認為沒有船舶與本船有碰撞風險；反之，選擇像素距離小于設定距離閾值的船舶，基于實例分割結果按照最大外接矩框從原圖切出該船舶圖像。
12、優選地，所述將切出的船舶圖像輸入到船舶船頭朝向回歸模型，獲得所有船舶的船頭朝向的步驟中，所述船舶船頭朝向回歸模型采用卷積回歸網絡。
13、優選地，所述船舶船頭朝向回歸模型的構建和訓練，在訓練時，基于2萬張船舶環視圖像的實例分割標注結果，按照實例分割的最大外接矩框從原始圖像中切出船舶圖像，對船舶圖像中的船舶進行船頭朝向的標注，以船頭與本船朝向相同為0度，按照順時針，標注為0至360度，對標注好的圖像采用卷積回歸網絡進行回歸訓練，獲取訓練好的船舶船頭朝向回歸模型。
14、優選地，所述基于船頭朝向識別結果進行船舶防碰撞安全預警的步驟中，在該船舶距離本船最近的像素點處，按照預測的船頭朝向畫朝向箭頭，朝向箭頭的兩個垂直分量，任意一個的延伸線與本船有交點，則認為該船舶船頭朝向本船，如果預測船頭朝向的船舶中，有一條或多條船的船頭朝向本船，則發出防碰撞安全預警。
15、進一步地，本專利技術還提供一種基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警系統，包括攝像頭、處理器以及用于存儲所述處理器的可執行指令的存儲器，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行如上所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法。
16、與現有技術相比，本專利技術基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法在規定的間隔，對本船拍攝到的單幀環視圖像進行船舶實例分割、船頭朝向識別、船舶距離判定，從而實現防碰撞安全預警，本專利技術方法不依賴其他船舶數據發送情況，只依賴本船拍攝信息即可實時監控本船周圍碰撞風險，是一種簡單有效穩定的船舶防碰撞安全預警方法。
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1.一種基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述將獲取的單幀環視圖像輸入到訓練好的船舶實例分割模型，獲得該幀圖像所有船舶的實例分割結果的步驟中，所述實例分割模型采用yolov8m-seg實例分割模型。
3.根據權利要求2所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述單幀環視圖像船舶實例分割模型的構建和訓練，在訓練時，需要采集2萬張不同天氣、環境的船舶環視圖像，對采集圖像中的船舶進行實例分割標注，采用yolov8m-seg進行實例分割訓練，獲取訓練好的船舶實例分割模型。
4.根據權利要求1所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述基于該幀圖像船舶的實例分割結果計算每艘船舶距離本船的距離，切出距離小于設定閾值的船舶圖像的步驟中，根據該幀圖像中每個船舶的實例分割結果，計算每艘船舶距離本船邊緣最近的像素距離，作為每艘船舶到本船的距離，如果所有船舶到本船的像素距離大于設定距離閾值，則認為沒有船舶與
5.根據權利要求4所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述將切出的船舶圖像輸入到船舶船頭朝向回歸模型，獲得所有船舶的船頭朝向的步驟中，所述船舶船頭朝向回歸模型采用卷積回歸網絡。
6.根據權利要求4所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述船舶船頭朝向回歸模型的構建和訓練，在訓練時，基于2萬張船舶環視圖像的實例分割標注結果，按照實例分割的最大外接矩框從原始圖像中切出船舶圖像，對船舶圖像中的船舶進行船頭朝向的標注，以船頭與本船朝向相同為0度，按照順時針，標注為0至360度，對標注好的圖像采用卷積回歸網絡進行回歸訓練，獲取訓練好的船舶船頭朝向回歸模型。
7.根據權利要求4所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述基于船頭朝向識別結果進行船舶防碰撞安全預警的步驟中，在該船舶距離本船最近的像素點處，按照預測的船頭朝向畫朝向箭頭，朝向箭頭的兩個垂直分量，任意一個的延伸線與本船有交點，則認為該船舶船頭朝向本船，如果預測船頭朝向的船舶中，有一條或多條船的船頭朝向本船，則發出防碰撞安全預警。
8.一種基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警系統，其特征在于，所述系統包括攝像頭、處理器以及用于存儲所述處理器的可執行指令的存儲器，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行如權利要求1-7中任一項所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述將獲取的單幀環視圖像輸入到訓練好的船舶實例分割模型，獲得該幀圖像所有船舶的實例分割結果的步驟中，所述實例分割模型采用yolov8m-seg實例分割模型。
3.根據權利要求2所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述單幀環視圖像船舶實例分割模型的構建和訓練，在訓練時，需要采集2萬張不同天氣、環境的船舶環視圖像，對采集圖像中的船舶進行實例分割標注，采用yolov8m-seg進行實例分割訓練，獲取訓練好的船舶實例分割模型。
4.根據權利要求1所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警方法，其特征在于，所述基于該幀圖像船舶的實例分割結果計算每艘船舶距離本船的距離，切出距離小于設定閾值的船舶圖像的步驟中，根據該幀圖像中每個船舶的實例分割結果，計算每艘船舶距離本船邊緣最近的像素距離，作為每艘船舶到本船的距離，如果所有船舶到本船的像素距離大于設定距離閾值，則認為沒有船舶與本船有碰撞風險；反之，選擇像素距離小于設定距離閾值的船舶，基于實例分割結果按照最大外接矩框從原圖切出該船舶圖像。
5.根據權利要求4所述的基于單幀環視圖像的船舶防碰撞安全預警...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張月，
申請(專利權)人：邁潤智能科技上海有限公司，
類型：發明
國別省市：
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