[发明专利]基于多摄像头数据融合的船舶环境感知与预警系统

说明书

本发明公开了一种基于多摄像头数据融合的船舶环境感知与预警系统。本发明一种基于多摄像头数据融合的船舶环境感知与预警系统，其特征在于，包括：多个视频分析处理模块、数据中心模块和基于多摄像头数据融合的船舶监测与预警服务模块这三个模块构成。本发明的有益效果：能够对多尺度的目标进行有效识别并且能全方位多角度实时监测船身周围状况的系统，并且该系统还能够发出合适的预警信息，为船上的驾驶人员提供参考信息及行驶应对策略或作为无人驾驶船舶的支撑系统。

技术领域

本发明涉及船舶领域，具体涉及一种基于多摄像头数据融合的船舶环境感知与预警系统。

背景技术

随着船舶自动化技术的不断进步和发展,船舶制造业发生了巨大的变化,船舶系统的自动化程度越来越高,无人化机舱系统的应用越来越广泛，高技术含量的集成系统的大量应用，使得船舶各系统更加高效，无人化程度也越来越高，与此同时也对船舶的安全驾驶和船舶驾驶智能化提出了更高的要求。

船舶监测和预警系统主要实现对船舶所处周边环境的全局感知和监测，并根据监测信息进行合理的预警，是保证船舶安全和高效运行的重要组成部分。

传统技术存在以下技术问题：

1.远处微小型船舶的漏检问题

交通目标的识别对目标的尺度变换要求较高，微小目标的识别极限限制着预警距离的极限，在船舶监测与预警系统中是安全性能的关键体现。

目前的船舶识别对远处的微小船只存在漏检问题，信息处理模块的训练样本和训练方式对此有很大的影响，除此之外建议区域位置不能准确确定和深度特征流失也是影响因素。

2.船舶监测系统存在死角问题

随着水上交通运输的发展，船舶向着大型化的方向快速发展，进一步提高了对监测系统全面性的要求，常规的船舶监测系统通常不能满足全方位监控需求，存在监控死角。

3.预警目标的识别与测距问题

目前的船舶监测与预警系统，目标识别能力还不完善，而且对目标感知还不够准确，例如对预警目标的测距不够准确。测距是船舶监测与预警系统中至关重要的技术，预警目标的距离很大程度地影响着无人船舶的处理器的判决或普通船舶驾驶者的判断。

目前在船舶预警系统中应用较多的测距技术为超声波、红外、激光等主动型传感技术。超声波的传播受环境因素影响大，如大气压强、风速、温度等，因此精度较低。相较于声音，光这一物理量的传播则稳定得多，因此红外和激光非常适用于复杂多变的环境，具有良好的抗干扰能力。

4.现有系统实时多目标处理能力较差的问题

现有的船舶目标识别的图像处理多采用模版匹配、人工特征提取结合支持向量机、R-CNN和R-CNN后续发展的技术。模版匹配和支持向量机的目标识别对于轮廓变化小的物体识别效果较好，对于船舶这类大小和形状变化较大的物体准确度低。而基于深度学习的R-CNN算法速度较慢，难以达到船舶预警需要的实时处理速度。

5.海上环境复杂，现有技术的报警系统存在误报的可能。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于多摄像头数据融合的船舶环境感知与预警系统，能够对多尺度的目标进行有效识别并且能全方位多角度实时监测船身周围状况的系统，并且该系统还能够发出合适的预警信息，为船上的驾驶人员提供参考信息及行驶应对策略或作为无人驾驶船舶的支撑系统。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于多摄像头数据融合的船舶环境感知与预警系统，包括：多个视频分析处理模块、数据中心模块和基于多摄像头数据融合的船舶监测与预警服务模块这三个模块构成；