基于图像识别的航线货运状况识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于图像识别的航线货运状况识别方法，包括以下步骤：第一获取步骤：获取待统计海域内覆盖所有航线的卫星图片；货船识别步骤：根据卫星图片与系统建立的货船识别模型得出所述卫星图片中所出现的货船的类型和数量；货物识别步骤：根据卫星图片与系统建立的货物识别模型得出所述卫星图片中所出现的每个货船装载货物的类型和数量。本发明专利技术还公开了一种电子设备、计算机可读存储介质以及基于图像识别的航线货运状况识别装置。本发明专利技术通过建立货船识别模型和货物识别模型来识别海域内的卫星图片来获取海域内航线上的货船的货运状况数据，便于后期对海域内航线的发展状况的评估。

Recognition method and device of air cargo status based on image recognition

The invention discloses the route freight status recognition method based on image recognition, including the following steps: first acquisition step: obtaining the satellite pictures that cover all routes in the sea area; the cargo ship recognition step: the cargo ship identification model based on the satellite pictures and the system to get the cargo ship in the satellite picture. Type and quantity; cargo identification step: according to the model of the goods identified by the satellite picture and the system, the type and quantity of each cargo ship loaded in the satellite picture is obtained. The invention also discloses an electronic device, a computer readable storage medium, and a recognition device for air cargo status based on image recognition. By establishing a cargo ship identification model and a cargo identification model, the invention identifies the satellite images in the sea area to obtain the cargo ship's freight status data on the sea route, so as to facilitate the evaluation of the development of the sea route in the later period.

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的航线货运状况识别方法及装置
本专利技术涉及一种航线货运发展状况评估系统，尤其涉及一种基于图像识别的航线货运状况识别方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，航运业是拥有百年历史的古老传统行业，而船运数据的价值在贸易、金融领域有很大的应用价值。比如以石油运输为例，原油从装载到卸货可能经历半月以上，这期间原油市场波动就能够带来一定的商业价值，同时会引起如货主、对冲基金、投资经验企业的兴趣。整个航运产业链上的相关方，从船厂、船东、经纪人、货主、甚至银行、保险，随着大数据的发展，都在逐步探索使用大数据产品来完善决策和管理系统。但是由于航运业所产生的海量数据可能来自于货物相关的提单数据、船舶运营相关的航行数据、设备数据等，存在着体量大却标准涣散、条块割据、数据不完整、统计口径不一致的问题。因此，在对数据整理时，需要人工通过专用软件进行转换，造成了信息传递的迟滞与低效。同时，由于受体制或专有经营等问题，产业链上的部分环节自身变革的动力不强，使得其占据的有些关键数据难以获取，信息孤岛效应比较明显，不利于整个产业链信息通道的建立。也即是说，对于航运业的数据其存在来源多、数据量大、数据间关系复杂、数据孤立性强的问题，导致对于航线货运数据采集存在很大的困难，不利于对航线货运的综合评估。
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供基于图像识别的航线货运状况识别方法，其能够解决现有技术中由于航运业的数据复杂等原因而不能有效、快速采集识别的问题。本专利技术的目的之二在于提供一种电子设备，其能够解决现有技术中由于航运业的数据复杂等原因而不能有效、快速采集识别的问题。本专利技术的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能够解决现有技术中由于航运业的数据复杂等原因而不能有效、快速采集识别的问题。本专利技术的目的之一采用如下技术方案实现：基于图像识别的航线货运状况识别方法，包括以下步骤：模型建立步骤：建立货船识别模型和货物识别模型；所述货船识别模型存储了每种货船的卫星图片所对应的特征向量的集合；所述货物识别模型存储了每种集装箱的卫星图片所对应的特征向量的集合；第一获取步骤：获取待统计海域内覆盖所有航线的卫星图片；货船识别步骤：根据卫星图片与货船识别模型得出所述卫星图片中所出现的货船的类型和数量；货物识别步骤：根据卫星图片与货物识别模型得出所述卫星图片中所出现的每个货船装载货物的类型和数量。进一步地，还包括：第二获取步骤：获取统计周期内待统计海域覆盖所有航线的多张卫星图片；判断步骤：按照卫星图片的日期的先后顺序依次对比在前日期的卫星图片中所出现的每个货船是否在其后日期的卫星图片中出现；若是，则根据该货船所出现的卫星图片的日期以及该货船所出现的卫星图片上的经纬度数据来得知该货船在统计周期内所经过的地点以及时间；确定航线步骤：根据每个货船在统计周期内所经过的地点、时间与系统中待统计海域内所有航线的航线信息来得知每个货船所属的航线。进一步地，还包括：识别步骤：对多张卫星图片依次执行提取步骤、货船识别步骤、货物识别步骤得出每张卫星图片中所出现的货船的类型和数量、每个货船装载货物的类型和数量；货船统计步骤：根据每个货船装载货物的类型和数量以及每个货船所属的航线来统计每个航线上货船的数量；所述每个航线上的货船的数量包括从航线出发点到目的地的货船以及从航线目的地返回到出发点的货船。进一步地，还包括：航行时间计算步骤：根据每个货船所经过的地点、时间以及所属的航线统计得出统计周期内每个货船在航线上的航行时间；所述航行时间为货船从航线的出发点到目的地之间的行驶时间；处理步骤：根据每个航线上的货船数量、每个货船装载的货物类型和数量、统计周期内每个货船在航线上的航行时间得出每个航线在统计周期内的总体装载货物的数量以及平均航行时间。进一步地，所述货船识别步骤还包括对卫星图片进行特征提取得出对应的特征向量，并根据所述特征向量与货船识别模型得出所述卫星图片中所出现的货船。进一步地，所述货物识别步骤还包括对卫星图片进行特征提取得出对应的特征向量，并根据所述特征向量与货物识别模型得出每个货船装载集装箱的类型和数量，并根据每个货船装载集装箱的类型和数量得出所述卫星图片中所出现的每个货船装载货物的类型和数量。进一步地，所述货船识别模型的建立过程如下：首先分别获取每种货船的多张卫星图片并对其进行预处理；然后对预处理后的每种货船的每张卫星图片均进行特征提取得出对应的特征向量；最后对每种货船的多张卫星图片所对应的特征向量进行识别训练得出每种货船的卫星图片所对应的特征向量的集合，也即是货船识别模型。进一步地，所述货物识别模型的建立过程如下：首先分别获取每种集装箱的多张卫星图片并对其进行预处理；然后对预处理后的每种集装箱的每张卫星图片均进行特征提取得出对应的特征向量；最后对每种集装箱的多张卫星图片所对应的特征向量进行识别训练得出每种集装箱的卫星图片所对应的特征向量的集合，也即是货物识别模型；其中，集装箱的类型与货物的类型一一对应。本专利技术的目的之二采用如下技术方案实现：一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术的目的之一所提供的基于图像识别的航线货运状况识别方法的步骤。本专利技术的目的之三采用如下技术方案实现：一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术的目的之一所提供的基于图像识别的航线货运状况识别方法的步骤。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本专利技术通过建立货船识别模型用来对待统计海域的卫星图片中的货船进行识别，通过建立货物识别模型用来对待统计海域内的货船所装载的货物状况进行识别，从而解决了现有技术中由于航线货运数据复杂性而导致数据采集困难的问题。附图说明图1为本专利技术提供的基于图像识别的航线货运状况识别方法的流程图；图2为本专利技术提供的基于图像识别的航线货运状况识别装置的模块图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。实施例本专利技术通过运用图像识别技术来对卫星图片进行分析识别来实现对航运数据的采集、统计，解决了航运业的数据来源多、数据关系复杂、数据孤立等的问题，同时还可设定一统计周期，对该统计周期内前后航线货运数据的变化以及总量进行统计，实现对航运业货运发展状况的评估。如图1所示，基于图像识别的航线货运状况识别方法，其包括以下步骤：步骤S1、获取统计周期内待统计海域覆盖所有航线的多张卫星图片。该卫星图片是根据待统计海域内所有航线的出发点、目的地以及途径点的经纬度数据，然后根据经纬度数据获取覆盖所有航线所经过的所有区域所组成的。也即是说：在获取卫星图片时，可以选择覆盖航线所经过的所有地方的卫星图片，而对于那些并没有航线经过的区域不需要获取其对应的卫星图片，这样在后期处理时避免数据冗余。在对于多张卫星图片是根据预设的一个统计周期内获取的按照日期的先后顺序进行获取的，比如统计周期为3个月，则获取3个月内待统计海域内每天的卫星图片。另外，在对卫星图片提取海洋区域之前，可首先通过对卫星图片进行预处理过程，可提高系统对图片的处理性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于图像识别的航线货运状况识别方法，其特征在于包括以下步骤：模型建立步骤：建立货船识别模型和货物识别模型；所述货船识别模型存储了每种货船的卫星图片所对应的特征向量的集合；所述货物识别模型存储了每种集装箱的卫星图片所对应的特征向量的集合；第一获取步骤：获取待统计海域内覆盖所有航线的卫星图片；货船识别步骤：根据卫星图片与货船识别模型得出所述卫星图片中所出现的货船的类型和数量；货物识别步骤：根据卫星图片与货物识别模型得出所述卫星图片中所出现的每个货船装载货物的类型和数量。

【技术特征摘要】
1.基于图像识别的航线货运状况识别方法，其特征在于包括以下步骤：模型建立步骤：建立货船识别模型和货物识别模型；所述货船识别模型存储了每种货船的卫星图片所对应的特征向量的集合；所述货物识别模型存储了每种集装箱的卫星图片所对应的特征向量的集合；第一获取步骤：获取待统计海域内覆盖所有航线的卫星图片；货船识别步骤：根据卫星图片与货船识别模型得出所述卫星图片中所出现的货船的类型和数量；货物识别步骤：根据卫星图片与货物识别模型得出所述卫星图片中所出现的每个货船装载货物的类型和数量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于还包括：第二获取步骤：获取统计周期内待统计海域覆盖所有航线的多张卫星图片；判断步骤：按照卫星图片的日期的先后顺序依次对比在前日期的卫星图片中所出现的每个货船是否在其后日期的卫星图片中出现；若是，则根据该货船所出现的卫星图片的日期以及该货船所出现的卫星图片上的经纬度数据来得知该货船在统计周期内所经过的地点以及时间；确定航线步骤：根据每个货船在统计周期内所经过的地点、时间与系统中待统计海域内所有航线的航线信息来得知每个货船所属的航线。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于还包括：识别步骤：对多张卫星图片依次执行提取步骤、货船识别步骤、货物识别步骤得出每张卫星图片中所出现的货船的类型和数量、每个货船装载货物的类型和数量；货船统计步骤：根据每个货船装载货物的类型和数量以及每个货船所属的航线来统计每个航线上货船的数量；所述每个航线上的货船的数量包括从航线出发点到目的地的货船以及从航线目的地返回到出发点的货船。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于还包括：航行时间计算步骤：根据每个货船所经过的地点、时间以及所属的航线统计得出统计周期内每个货船在航线上的航行时间；所述航行时间为货船从航线的出发点到目的地之间的行驶时间；处理步骤：根据每个航线上的货船数量、每个货船装载的货物类...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓立邦，
申请(专利权)人：广东数相智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44