[发明专利]一种基于机器视觉的船舶吃水线区域识别方法

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的船舶吃水线区域识别方法，通过无人机采集船舶水尺图像，采用机器视觉算法检测图像中包含的水尺刻度轮廓，通过统计筛选以及聚类算法计算出吃水线水平方向以及竖直方向的预测区间，从而得到轮船吃水线及相应字符的区域，完成船舶吃水线区域识别，本发明可以避免安装压力传感器、激光水位检测等设备，显著降低识别吃水线的设备成本，具有良好的可操作性；基于机器视觉的识别方法可以根据船舶水尺字符以及水线作为标志物实现吃水线的精确定位，有效克服港口复杂场景对水线定位的影响，计算复杂度低，能满足港口吃水线识别的快速性、准确性要求。

技术领域

本发明涉及一种基于计算机视觉的船舶吃水线区域识别方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

进出口货物重量鉴定是港口的重要工作之一，目前主要的鉴定方法是水尺计重。吃水线的检测结果直接影响货物计重的准确性，关乎商品的交接结算，纠纷索赔，港口计价费和关税计算等问题，因此，如何快速准确测量吃水线得到越来越多的重视。

目前通常采用压力传感器检测、激光水位检测以及图像检测来代替人工测量方法，实现轮船吃水线的估算，提高港口管理的实时性和计重准确性。其中，压力传感器检测是根据物理上水压和水深的关系设计的；文献(孙国元,毛奇凰.自动检测轮船吃水和稳性参数的方法探讨[J].中国航海,2002(2):28-30.)，提出利用在船体的两侧同时安装压力传感器的方法，有效地避免了轮船摇晃和波浪等因素的不利影响，在很大程度上提高了吃水值的检测精确度。与之不同，激光水位检测根据激光测距仪测出基准面和水面之间的距离，进而得到此时的轮船吃水值；文献(陈文炜，俞汲，徐杰，等.一种船舶吃水测量系统[J].中国造船，2013(1):166-171.)采用激光测距仪、反射板、固定支架、水平仪发射天线等搭建了对船舶吃水线检测系统，由垂直向下的测量仪发出信号通过漂浮在水面的反射板反射回来，可以计算出水位信息。图像检测主要通过摄像头采集轮船吃水线图像信息，利用图像处理技术求取吃水线与水尺的关系得到吃水值。文献(罗婧,施朝健,冉鑫.一种视频图像轮船吃水线自动检测方法[J].船海工程,2012,41(1):30-32.)将Canny算子边缘检测和霍夫直线检测算法相结合得到了更为精确的吃水线位置。

以上三种方法均存在一定的局限性。压力传感器检测精度较高，但设备需安装到船体外侧，施工难度较大，并且长时间工作在恶劣环境下，半导体硅片持续受压变形，导致仪器发生零点漂移，需要大量的后期维护，其次检测精度与实时海水的密度有关，对检测准确性影响较大。激光水位检测的设备安装方便，但是容易受到水面漂浮物影响，测量精度受到严重干扰，并且只能安装在船上进行检测，无法适用于航道管理部门的对其快速离船检测的要求。图像检测不需要复杂的设备安装，对环境适应性好，只需要通过将高清摄像头安置在固定位置对船舶吃水线进行拍摄，采用先进的图像处理技术，即可准确得到船舶吃水线信息。但是，基于机器视觉的水尺检测方法，目前多集中在固定摄像头拍摄吃水线，即对已知轮船水线区域进行识别检测，而对如何快速准确定位到船舶水线区域的研究较少，而且目前对船舶水线的拍摄比较复杂，需要反复搬运设备，增加测量工作复杂性，降低效率；对船舶外弦水线图像的采集同样存在困难。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于机器视觉的船舶吃水线区域识别方法，本方法一方面采用水上无人机，克服了已有图像拍摄设备的布设和实施困难，另一方面在复杂的图像环境下识别出水线范围，避免使用跟踪算法，降低了识别算法的计算复杂性，削弱了光照不均等噪声对水线识别的影响。同时解决压力传感器检测因仪器的磨损导致对轮船水线识别的准确性不够，激光水位检测中漂浮物对测量精度产生影响，以及传统图像处理技术缺乏对复杂条件下拍摄的船舶图片中吃水线及相应字符区域识别的问题。

技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于机器视觉的船舶吃水线区域识别方法，通过无人机采集船舶水尺图像，采用机器视觉算法检测图像中包含的水尺刻度轮廓，通过统计筛选以及聚类算法计算出吃水线水平方向以及竖直方向的预测区间，从而得到轮船吃水线及相应字符的区域，完成船舶吃水线区域识别。