[发明专利]一种基于水环境降噪的船舶目标检测方案

说明书

本发明公开了一种基于水环境降噪的船舶目标检测方案结合了渐变模糊滤波、支持向量机的水纹噪声分类器两种滤波方式。航道监控图像中船舶目标、水纹噪声的大小和特征丰富程度与目标在图片中的位置具有相关性，因此得到渐变滤波算法公式，基于支持向量机的面积尺寸分类器，并通过迭代学习，得到船舶目标和噪声目标的面积尺寸的分类边界线得到基于支持向量机的噪声滤波公式。通过结合多种降噪算法，对基于运动目标识别的输出结果进行水纹噪声滤除过程，经现场环境测试结果显示，可滤除全部的水环境噪声，同时仍具备对船舶目标的准确捕捉，提高运动检测算法对船舶识别的准确率，达到船舶目标识别的应用需求，为船舶监控调度提供准确依据。

技术领域

本发明涉及船舶目标检测技术领域，具体为一种基于水环境降噪的船舶目标检测方案。

背景技术

随着内河水运的快速发展，航道中船舶种类、数目不断增多，不仅包括货船、游船等大型船舶，还有渔船、农用自备船、游艇等各类小型船舶，使得航道和港口变得更加拥挤，船舶碰撞的风险也随之增长。如何建立一套智能化的船舶监管平台对关键水域上所有的船舶进行识别、定位以及可视化监管是当前航道安全监管亟需解决的问题。

传统的船舶监控系统主要通过AIS、VITS实现，属于被动式监管手段，需要在船舶处安装终端设备，但渔船、农用自备船、水上游艇等小型船舶无安装AIS、VITS的条件，且部分已安装终端存在设备下线的可能性，导致的现有的船舶监控系统一直存在监控盲点。同时AIS、VITS具有定位误差和数据更新延时的缺点，船舶实际的位置与系统中获取的位置有明显的误差，基于AIS、VITS的船舶监控系统无法满足全面、准确、可靠的航道船舶监控需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于水环境降噪的船舶目标检测方案，以克服现有运动目标检测技术中在船舶监控应用场景中由于水环境的复杂、持续性噪声对运动目标检测技术带来的识别干扰。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于水环境降噪的船舶目标检测方案结合了渐变模糊滤波、支持向量机的水纹噪声分类器两种滤波方式。

具体方案为：依据航道监控高纵深的成像特点，水环境噪声分布多处于监控视角近处，且在相同距离下水环境噪声面积比船舶目标面积有显著的区别；

航道监控图像中船舶目标、水纹噪声的大小和特征丰富程度与目标在图片中的位置具有相关性，距离近且在监控图像下方的船舶目标面积较大、水纹噪声多，距离远且在监控图像中处于上半部分的标船舶面积小、水纹噪声少，因此渐变滤波算法如(1)所示，

其中h代表图像中像素点的纵坐标，即近处的、更靠近图像下方的水域滤波模板较大，远处的位于图像上方的水域滤波模板小；

基于支持向量机的噪声滤波：通过渐变模糊算法可以滤除一些细小的水纹噪声，但对波浪等特征丰富的水纹噪声无法有效滤除，本基于支持向量机的噪声滤波方式对大量船舶目标、水纹噪声的面积占比与距离的进行统计分析，船舶与水纹噪声空间关系存在明显的分界区域，因此基于支持向量机的面积尺寸分类器，并通过迭代学习，得到船舶目标和噪声目标的面积尺寸的分类边界线，如式(2)所示，x代表其运动目标边框离摄像头的距离，y代表运动目标边框与画面的面积占比，依据此分类器识别哪些属于真实船舶目标，哪些属于水纹噪声，并滤除水纹噪声目标框，进一步实现水纹噪声去除效果；

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过结合多种降噪算法，对基于运动目标识别的输出结果进行水纹噪声滤除过程，经现场环境测试结果显示，可滤除全部的水环境噪声，同时仍具备对船舶目标的准确捕捉，提高运动检测算法对船舶识别的准确率，达到船舶目标识别的应用需求，为船舶监控调度提供准确依据。

1、渐变模糊滤波算法，充分考虑航道监控中船舶由远及近的产生的目标面积变化，设计渐变的滤波模板尺寸，在对近处图像模糊的基础上，还保留远处小目标船舶的细节特征。