[发明专利]基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法，其特征是，所述港口船体识别方法包括：

构建基于机器视觉的港口船体目标检测模型，以利用所构建的港口船体检测模型能得到港口船体图像中的船体目标检测框信息；

建立基于雷达的港口船体识别装置，利用所述港口船体识别装置能得到港口船体雷达检测信息；

将利用港口船体目标检测模型输出的当前船体目标检测框信息以及利用港口雷达船体识别装置得到的当前港口船体雷达检测信息通过匈牙利匹配方法进行融合匹配，以得到并输出所识别港口船体的速度信息、距离信息以及类别信息。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法，其特征是，构建基于机器视觉的港口船体目标识别模型为基于YOLOv4的目标检测模型时，所述构建基于机器视觉的港口船体目标检测模型包括如下步骤：

步骤1.1、制作用于训练基于YOLOv4的目标检测模型的目标检测模型数据集，其中，目标检测模型数据集内的数据图像为至少包含港口船体图像；

步骤1.2、将上述制作的目标检测模型数据集划分为检测模型训练集、检测模型验证集以及检测模型测试集，配置基于YOLOv4的目标检测模型的目标检测模型损失函数以及目标检测模型训练终止条件，利用检测模型训练集对基于YOLOv4的目标检测模型训练，直至满足目标检测模型训练终止条件，以构建得到用于对港口船体目标检测的目标检测模型。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法，其特征是，采用基于基于YOLOv4的目标检测模型构建基于机器视觉的港口船体目标识别模型时，所述目标检测框信息包括类别、类别的置信度以及目标检测框的坐标信息。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法，其特征是，对基于雷达的港口船体识别装置，所述雷达包括毫米波雷达或激光雷达；

港口船体识别装置输出的港口船体雷达检测信息包括目标船体的速度、目标船体与雷达间的距离以及目标船体的类别。

5.根据权利要求1至3任一项所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法，其特征是，在利用匈牙利匹配方法进行信息匹配时，将港口船体雷达检测信息变换到机器视觉的视觉坐标系，然后在视觉坐标系下采用匈牙利匹配方法进行信息匹配。

6.根据权利要求3所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法，其特征是，对制作的目标检测模型数据集内的数据图像利用K-means算法进行聚类，以确定预选框的大小；在确定预选框的大小后，将输出目标检测框信息中的目标检测框大小配置与所述确定预选框的大小相匹配。