【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的防止船舶与桥梁碰撞预警控制系统及方法
本专利技术属于人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的防止船舶与桥梁碰撞预警控制系统及方法。
技术介绍
物体识别被广泛应用于当下的智能监控设备中，比如较为成熟的人脸识别、车牌识别等。但是相对于固定车道的车辆识别，航道上的船舶识别就较为复杂。其难点主要在于船舶航道不固定、船只外形差异大，背景干扰多（如水面的反光、岸上的植被）、检测范围宽（江面检测范围宽达200米以上）、不同航道环境不同，这就导致传统的图像检测算法很难对此给出一个普适的方法。基于人工智能的图像检测算法很好的克服了这一问题。近年来，人工智能在图形图像领域有突出成果，随着R-CNN（regionwithCNNfeatures）的提出，其开始广泛应用于现下机器视觉系统，包括物体识别、自动分割、无人驾驶等领域。通过预先分类后选择性搜索并使用CNNs（大型卷积神经网络）提取特征，可以很好的检测不同尺度、不同长宽比的目标物体，解决了船只检测中船只外形差异大的难点。同时对于被遮挡的船只，或者雨雪天气导致的画面模糊...
【技术保护点】
1.基于人工智能的防止船舶与桥梁碰撞预警控制系统，其特征在于包括：/n视频帧提取与转码模块：用于获取视频中的图像并转码供模型运算调度模块进行后续操作；/n预训练模型：用于对单帧图像进行目标检测和分类，输出候选框位置、分类结果、置信分数；/n船只运动位置安全计算模块：用于对预训练模型的检测结果进行进一步筛选并计算船只速度、运动方向、相对航道位置，从而判断船只和桥梁是否有可能发生的碰撞；/n模型运算调度模块：用于分配各进程同步使用预训练模型进行计算。/n
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的防止船舶与桥梁碰撞预警控制系统，其特征在于包括：
视频帧提取与转码模块：用于获取视频中的图像并转码供模型运算调度模块进行后续操作；
预训练模型：用于对单帧图像进行目标检测和分类，输出候选框位置、分类结果、置信分数；
船只运动位置安全计算模块：用于对预训练模型的检测结果进行进一步筛选并计算船只速度、运动方向、相对航道位置，从而判断船只和桥梁是否有可能发生的碰撞；
模型运算调度模块：用于分配各进程同步使用预训练模型进行计算。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的防止船舶与桥梁碰撞预警控制系统，其特征在于所述视频帧提取与转码模块通过网络接收前端相机传输回的视频帧画面，调用GPU运算，快速将单帧图片由YUV转换成BMP格式。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的防止船舶与桥梁碰撞预警控制系统，其特征在于所述预训练模型，采用基于ResNet68的FasterR-CNN模型，使用人工标记后缩放大小为1024x600分辨率的河道船舶图像进行训练。
4.如权利要求1所述的基于人工智能的防止船舶与桥梁碰撞预警控制系统，其特征在于所述船只运动位置安全计算模块，通过比对上一帧检测结果及当前帧检测结果的置...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹德武，周振华，王招福，李军，吴显德，沈跃忠，
申请(专利权)人：衢州市港航管理局，浙江华是科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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