一种基于深度学习框架的船舶名称识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习框架的船舶名称识别系统及方法，属于深度学习领域，本系统主要由海事监管无人机、机载图像处理模块、机载通信模块及海事监管中心组成。无人机通过对海事监管区域进行巡航，采集监管区域违法船舶图像信息并传递给图像处理模块；图像处理模块采用深度学习人工智能算法判断出船舶名称信息所处的位置，然后对船名位置区域包含的字符信息进行识别，得到目标船舶图像中的船舶名称信息，并通过机载通信模块将船舶名称信息传递至海事监控中心，对海事违法行为进行依法管控。通过本发明专利技术可以有效地识别出违法船舶名称信息，为海事监管中的船名识别问题提供了一种有效的解决方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习框架的船舶名称识别系统及方法
本专利技术属于深度学习领域，更具体地，涉及一种基于深度学习框架的船舶名称识别系统及方法。
技术介绍
在海事监管中，船舶的身份识别一直是一个很重要的课题，其中船舶名称是其最重要的身份信息之一，标识着船舶基本身份信息。根据国际海事组织(InternationalMaritimeOrganization，IMO)规定，300总吨以上的非国际航行船舶以及500总吨以上的国际航行船舶，必须强制安装船舶自动识别系统(AutomaticIdentificationSystem，AIS)设备。上述规定尚未对300总吨以下的船舶做出强制安装AIS的规定。同时，部分营运船舶出于节省燃油成本、逃避主管机关监管及AIS设备故障等原因，擅自关闭AIS设备的情况时有发生。AIS的缺失或者暂停工作的情况，导致了海事监管出现管理的盲区。为此，海事主管单位有必要针对上述问题，提出行之有效的船名识别方法，以增进海事监管水平。目前基于深度学习的图像检测与识别技术已经趋于成熟，然而，目前基于计算机视觉等技术的智能交通研究大部分集中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习框架的船舶名称识别系统，其特征在于，包括：海事监管无人机、机载图像处理模块、机载通信模块及海事监控中心；/n所述海事监管无人机搭载所述机载图像处理模块与所述机载通信模块，所述机载通信模块与所述海事监控中心相连；/n所述海事监管无人机采集目标船舶图像并将所述目标船舶图像传递至所述机载图像处理模块，其中，所述目标船舶图像中包括船舶名称信息；/n所述机载图像处理模块采用深度学习人工智能算法判断出所述船舶名称信息所处的位置，然后对船名位置区域包含的字符信息进行识别，得到所述目标船舶图像中的船舶名称信息，并通过所述机载通信模块将所述船舶名称信息传递至所述海事监控中心；/n所述海事监控...

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习框架的船舶名称识别系统，其特征在于，包括：海事监管无人机、机载图像处理模块、机载通信模块及海事监控中心；
所述海事监管无人机搭载所述机载图像处理模块与所述机载通信模块，所述机载通信模块与所述海事监控中心相连；
所述海事监管无人机采集目标船舶图像并将所述目标船舶图像传递至所述机载图像处理模块，其中，所述目标船舶图像中包括船舶名称信息；
所述机载图像处理模块采用深度学习人工智能算法判断出所述船舶名称信息所处的位置，然后对船名位置区域包含的字符信息进行识别，得到所述目标船舶图像中的船舶名称信息，并通过所述机载通信模块将所述船舶名称信息传递至所述海事监控中心；
所述海事监控中心根据所述船舶名称信息向对应船舶发出警示信息。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述机载图像处理模块包括船舶图像信息存储单元、识别模型存储单元以及处理单元；
所述船舶图像信息存储单元存储接收的所述目标船舶图像以扩充船名识别系统数据集；
所述识别模型存储单元用于存储深度学习识别模型；
所述处理单元接收所述海事监管无人机传递的所述目标船舶图像，并调用所述识别模型存储单元存储的所述深度学习识别模型，将所述目标船舶图像作为所述深度学习识别模型的输入，判断出所述船舶名称信息所处的位置，然后对船名位置区域包含的字符信息进行识别，得到所述目标船舶图像中的船舶名称信息。


3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述海事监控中心包括监管平台及海事违法行为处理端；
所述监管平台接收记录所述船舶名称信息，并根据所述船舶名称信息控制所述海事违法行为处理端进行相应处罚及通过所述海事监管无人机发出声音警示。


4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述海事监管无人机包括海事无人机以及吊舱；
所述海事无人机与所述吊舱由所述海事监控中心根据海事监管距离、海事监管类型及监管设备载重进行选择。


5.一种基于深度学习框架的船舶名称识别方法，其特征在于，包括：
S1：通过海事监管无人机拍摄含有船舶...

【专利技术属性】
技术研发人员：马勇，王京，徐扬，严新平，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42