自动港口货船的提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于监控技术领域，提供了一种自动港口货船的提取方法及装置，所述方法包括如下步骤：S1、获取场景图像的视频帧；S2、根据所述获取的视频帧计算全局显著性图；S3、对所述全局显著性图进行阈值处理和连通域提取，得到所述视频帧中各个连通域对应的区域图片；S4、遍历所述区域图片，根据预设的过滤条件滤除不包括船舶的区域图片；S5、对过滤后的区域图片进行局部显著性分析，得到所述港口货船的结果图。本发明专利技术提供的方法及装置可提高船舶监控的精确度。

Method and device for extracting automatic port cargo ship

The invention is applicable to the technical field of monitoring, provides an automatic extraction method and device for port cargo, the method comprises the following steps: video frame S1, get the image of the scene; calculating the global saliency map of S2, according to the video frame of the acquisition; S3, on the global map of significant threshold processing and connected domain extraction, get the regional picture the video frames corresponding to each connected domain; S4, traversing the area of the picture, according to the regional image filtering conditions do not include ship preset filter; S5, the region of the image filtered by analysis of local significance, the port cargo results. The method and the device provided by the invention can improve the accuracy of ship monitoring.

【技术实现步骤摘要】
自动港口货船的提取方法及装置
本专利技术属于监控
，尤其涉及一种自动港口货船的提取方法及装置。
技术介绍
由于智能监控技术水平的提高，能够实现的各种智能监控功能也越来越丰富，如人头计数、车辆跟踪、烟雾检测。智能视频监控应用于社会的各行各业已经是大趋势，不同行业正逐步采用智能监控技术来加强自身的管理能力，如油田防盗监测、监狱打架斗殴报警。现有实际工程项目中关于海事船舶检测的方案大多都是采用软硬件结合的方式，使用海事专用摄像机、船舶AIS系统来完成海事监控中需要的船舶跟踪、定位、计数、测速功能。而监控系统仅仅完成视频录取和调取检阅的作用。用智能视频监控技术来完成港口船舶的精定位、船舶分割、计数、测速还在探索阶段，这方面真正行之有效、精确度高，能够稳定应用于工程项目上的案例非常少。对这些为海事局进行港口管理提供帮助的监控功能进行探索和应用显得非常有必要。公开号CN201410216050.3的中国专利申请了一种基于显著性区域检测的红外舰船目标分割方法。该专利主要利用船舶目标与水面和无关建筑物对红外辐射反应成像强度的不同。融合双边滤波、边缘强度检测、海森矩阵特征图来得到显著性图。再用自适应阈值分割得到结果图。这种算法缺点是必须在热红外成像图片上做处理，且当水面上船舶过多时，双边滤波和局部行对比度检测会出现混淆现象，直接降低检测结果的精确度，甚至无法得到有效船舶分割结果。公开号为CN201210248684.8开发了一种基于显著性分析的红外遥感海面船只检测方法。也是在红外遥感图像的基础上进行检测。在已分割出的海面区域上，计算海面子区域的灰度直方图与整个海面区域灰度直方图的相似度值来得到图像的显著性图。对显著性图进行大尺度超像素分割算法，再对尺寸和形状信息进行过滤得到最终的结果图。同样，这种简单基于灰度直方图的显著性分析在普通光学摄像监控镜头得到的场景图像中会出现大量的杂质，且得到的船舶会出现隔断或边缘冗余的情况，精度低。红外成像图片对温度变化敏感，连续帧之间的检测结果也会出现明显的不一致性，鲁棒性差。公开号为CN201310408461.8的专利专利技术了一种基于频谱奇异值分解的海上目标显著性检测方法。这种显著性方法在LAB空间内先分别对l、a、b三个通道进行傅里叶变换得到幅度谱和相位谱。再对各个幅度谱进行奇异值分解得到它们的非主要分量。用得到的非主要分量和原相位谱结合进行反傅里叶变换得到三个通道的显著性图。融合三个通道得到全彩色显著性图。该专利仅仅提出一种显著性分析的计算方法，并未涉及到船舶的提取分割，仅仅通过一副彩色结果显著图无法得到船舶的精定位轮廓信息。对于容易出现的船舶被隔断，午间水面大面积反光出现的水波纹情况均没有提及有效的解决方案。综上，目前迫切需要一种能够用于海事监控中计算复杂度低实现简单，所获取船舶轮廓精度高，无需特殊硬件或船舶先验信息的港口货船精确提取算法。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种自动港口货船的提取方法及装置，旨在解决由现有的海事监控精确度差的问题。本专利技术实施例是这样实现的，一种自动港口货船的提取方法，所述方法包括如下步骤：S1、获取场景图像的视频帧；S2、根据所述获取的视频帧计算全局显著性图；S3、对所述全局显著性图进行阈值处理和连通域提取，得到所述视频帧中各个连通域对应的区域图片；S4、遍历所述区域图片，根据预设的过滤条件滤除不包括船舶的区域图片；S5、对过滤后的区域图片进行局部显著性分析，得到所述港口货船的结果图。进一步地，所述步骤S5具体包括：S51、获取一所述过滤后的区域图片；S52、计算所述区域图片的局部显著性图；S53、对所述局部显著性图进行灰度变换和阈值处理，得到区域二值图；S54、提取所述区域二值图内所有子连通域，进行水波纹滤除，确认含有船舶的子连通域；S55、当所述含有船舶的子连通域不包含被截断的船舶时，将该子连通域复制至预设的结果图，并返回步骤S51获取另一所述过滤后的区域图片直到遍历所有过滤后的区域图片。进一步地，所述步骤S5还包括：S56、当所述含有船舶的子连通域包含被截断的船舶时，对该子连通域所在区域图片进行船舶生长计算直到该区域图片不包含被截断的船舶；S57、将所述区域图片内的子连通域复制至所述结果图，并返回步骤S51。进一步地，所述步骤S52具体包括：S521、将所述视频帧转换至Lab彩色空间Lab(x,y)；S522、计算所述Lab(x,y)的平均色，得到平均色图像M(x,y)，以及计算所述Lab(x,y)的高斯模糊图像G(x,y)；S523、计算坐标(x,y)计算Lab(x,y)和G(x,y)的色差，得到显著性图S(x,y)；S524、将所述S(x,y)像素值缩放至[0,1]范围，得到所述局部显著性图。进一步地，所述S54具体包括：S541、遍历所有子连通域，记录所有面积大于或等于预设的最小面积阈值的子连通域的面积；S542、当所述已记录面积的子连通域的数量小于预设的数量值，且其中最大面积的子连通域与所在区域图片的面积比例大于预设的比例值时，将所述已记录面积的子连通域作为所述确认含有船舶的子连通域。本专利技术还提出一种自动港口货船的提取装置，所述装置包括：获取模块，用于获取场景图像的视频帧；计算模块，用于根据所述获取的视频帧计算全局显著性图；处理模块，用于对所述全局显著性图进行阈值处理和连通域提取，得到所述视频帧中各个连通域对应的区域图片；过滤模块，用于遍历所述区域图片，根据预设的过滤条件滤除不包括船舶的区域图片；分析模块，用于对过滤后的区域图片进行局部显著性分析，得到所述港口货船的结果图。进一步地，所述分析模块包括：获取单元，用于获取一所述过滤后的区域图片；计算单元，用于计算所述区域图片的局部显著性图；处理单元，用于对所述局部显著性图进行灰度变换和阈值处理，得到区域二值图；水波纹滤除单元，用于提取所述区域二值图内所有子连通域，进行水波纹滤除，确认含有船舶的子连通域；复制单元，用于当所述含有船舶的子连通域不包含被截断的船舶时，将该子连通域复制至预设的结果图，并返回所述获取单元获取另一所述过滤后的区域图片直到遍历所有过滤后的区域图片。进一步地，所述分析模块还包括：船舶生长单元，用于当所述含有船舶的子连通域包含被截断的船舶时，对该子连通域所在区域图片进行船舶生长计算直到该区域图片内的子连通域不包含被截断的船舶；所述复制单元还用于将所述区域图片内的子连通域复制至所述结果图，并返回获取单元获取另一过滤后的区域图片。进一步地，所述计算单元包括：转换子单元，用于将所述视频帧转换至Lab彩色空间Lab(x,y)；平均色计算子单元，用于计算所述Lab(x,y)的平均色，得到平均色图像M(x,y)，以及计算所述Lab(x,y)的高斯模糊图像G(x,y)；显著性图计算子单元，用于计算坐标(x,y)计算Lab(x,y)和G(x,y)的色差，得到显著性图S(x,y)；像素值标准化子单元，用于将所述S(x,y)像素值缩放至[0,1]范围，得到所述局部显著性图。进一步地，所述水波纹滤除单元包括：记录子单元，用于遍历所有子连通域，记录所有面积大于或等于预设的最小面积阈值的子连通域的面积；确认子单元，用于当所述已记录面积的子连通域的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自动港口货船的提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取场景图像的视频帧；S2、根据所述获取的视频帧计算全局显著性图；S3、对所述全局显著性图进行阈值处理和连通域提取，得到所述视频帧中各个连通域对应的区域图片；S4、遍历所述区域图片，根据预设的过滤条件滤除不包括船舶的区域图片；S5、对过滤后的区域图片进行局部显著性分析，得到所述港口货船的结果图。

【技术特征摘要】
1.一种自动港口货船的提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取场景图像的视频帧；S2、根据所述获取的视频帧计算全局显著性图；S3、对所述全局显著性图进行阈值处理和连通域提取，得到所述视频帧中各个连通域对应的区域图片；S4、遍历所述区域图片，根据预设的过滤条件滤除不包括船舶的区域图片；S5、对过滤后的区域图片进行局部显著性分析，得到所述港口货船的结果图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：S51、获取一所述过滤后的区域图片；S52、计算所述区域图片的局部显著性图；S53、对所述局部显著性图进行灰度变换和阈值处理，得到区域二值图；S54、提取所述区域二值图内所有子连通域，进行水波纹滤除，确认含有船舶的子连通域；S55、当所述含有船舶的子连通域不包含被截断的船舶时，将该子连通域复制至预设的结果图，并返回步骤S51获取另一所述过滤后的区域图片直到遍历所有过滤后的区域图片。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S5还包括：S56、当所述含有船舶的子连通域包含被截断的船舶时，对该子连通域所在区域图片进行船舶生长计算直到该区域图片内的子连通域不包含被截断的船舶；S57、将所述区域图片内的子连通域复制至所述结果图，并返回步骤S51。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S52具体包括：S521、将所述视频帧转换至Lab彩色空间Lab(x,y)；S522、计算所述Lab(x,y)的平均色，得到平均色图像M(x,y)，以及计算所述Lab(x,y)的高斯模糊图像G(x,y)；S523、计算坐标(x,y)计算Lab(x,y)和G(x,y)的色差，得到显著性图S(x,y)；S524、将所述S(x,y)像素值缩放至[0,1]范围，得到所述局部显著性图。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S54具体包括：S541、遍历所有子连通域，记录所有面积大于或等于预设的最小面积阈值的子连通域的面积；S542、当所述已记录面积的子连通域的数量小于预设的数量值，且其中最大面积的子连通域与所在区域图片的面积比例大于预设的比例值时，将所述已记录面积的子连通域作为所述确认含有船舶的子连通域。6.一种自动港口货船的提取装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取场...

【专利技术属性】
技术研发人员：山黎，袁义雷，李平生，潘晖，
申请(专利权)人：深圳中兴力维技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44