[发明专利]适用于船舶的检测与跟踪方法

说明书

本发明公开了一种适用于船舶的检测与跟踪方法，其包括以下步骤：(1)对输入的视频序列采用Canny算子结合水岸边界轮廓信息提取无船情况下的水岸边界线；(2)提取运动历史图；(3)对运动历史图中的水面区域进行形态学处理；以及(4)重建船舶轮廓外接矩形；本发明通过提取水岸边界线分离干扰检测的河岸区域，消除岸上运动目标影响，合理运用形态学处理消除水面非运动目标干扰，结合轮廓外接矩形重建补全因速度过慢造成缺失的运动轨迹，实现了复杂码头环境下船舶的准确检测与实时跟踪。

技术领域

本发明涉及运动目标检测领域，更详而言之涉及一种适用于船舶的检测与跟踪方法。

背景技术

运动目标检测是将图像序列中感兴趣的运动区域提取出来，以供后续进行目标跟踪。目前现有的国内外应用在船舶检测与跟踪的运动目标检测方法，根据检测介质可分为：卫星图像、雷达图像、红外图像以及视频图像序列四大类。根据应用方向可分为：船舶定位、船舶避碰预警以及船舶流量监测三类。其中，基于卫星图像、雷达图像以及红外图像的船舶检测与跟踪方法，成本相对较高，需要专业人士进行操作，导致难以在民用领域中得到广泛应用。而基于视频图像序列的船舶检测与跟踪，成本较低、易操作，并在水运行业中得到广泛应用。

但是，目前基于视频图像序列的船舶运动目标检测算法大多是基于单一或是静止背景环境的帧间差分法或是背景差分法，通过当前图像和背景图像的差分检测运动的船舶，此类方法容易受到岸上运动目标的干扰造成误检的情况发生。因此，针对复杂的码头环境以及复杂水面环境下的船舶检测与跟踪，传统的差分法已经难以满足实际需求，而基于机器学习的方法则存在船舶识别库训练难度大、耗时长、通用性差等问题。

综上所述，本领域亟需一种新的适用于船舶的检测与跟踪方法来解决上述问题。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种适用于船舶的检测与跟踪方法，实现了在复杂水面环境下对船舶目标实时、准确地检测与跟踪。

本发明的另一个目的在于提供一种适用于船舶的检测与跟踪方法，降低了监控人员的工作强度，实现了对船舶目标的视频监控智能化。

因此，为了实现上述目的，本发明提供一种适用于船舶的检测与跟踪方法，其包括以下步骤：

(1)对输入的视频序列采用Canny算子结合水岸边界轮廓信息提取无船情况下的水岸边界线；

(2)提取运动历史图；

(3)对运动历史图中的水面区域进行形态学处理，以消除背景中水面上非目标运动对象；以及

(4)重建船舶轮廓外接矩形。

根据本发明的优选实施例，其中在所述步骤(1)之前包括以下步骤：输入视频序列。

根据本发明的优选实施例，在所述步骤(1)中包括以下步骤：

(11)通过Canny算子检测水岸边界的基本信息；

(12)对不连续的边界信息进行形态学处理；

(13)对水岸边界轮廓进行查找补齐；以及

(14)对上述步骤(11)至步骤(13)重复迭代一次。

根据本发明的优选实施例，其中步骤(2)中提取运动历史图的公式如下：

其中，silhouette(x,y)＞0表示(x,y)处的像素点发生运动，silhouette(x,y)＜0表示(x,y)处的像素点没有发生运动，mhi(x,y)表示该点发生运动的时刻，duration表示更新像素点运动状态的周期，通过帧间差分获取发生运动的像素点，并记录下每个像素点发生运动的时间即为timestamp，不断更新图像中像素点的运动时刻值，以此表征像素点的运动状态。