单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法技术

本发明专利技术公开了单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，所述方法包括如下步骤：Sep1.单向识别河岸边界；Sep2.识别障碍物和定位；Sep3.识别障碍物是否为盗砂船；Sep4.单向扫描完整个河岸边界；Sep5.转向后重复识别对岸障碍物；Sep6.分析定位所有船只是否采砂船只；Sep7.上报数据并预警。本发明专利技术通过单向无源相阵控雷达扫描识别水域中的船只，可以识别出停靠在岸边的船只还是正在水域中作业的船只，由于采用单向无源相阵控雷达扫描，其不受天气、时间的限制；通过构建基于深度学习的神经网络识别，识别精度高；通过北斗定位和/或GPS定位和修订，其位置信息准确。

【技术实现步骤摘要】
单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法
本专利技术属于图像识别
，尤其涉及一种单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法。
技术介绍
采砂船，在河道里采砂的专用机器，由浮体浮起整体装置，配有挖掘装置、筛选装置、提升装置、传送装置等，其通过动力装置驱动挖斗上料，石块通过筛选后由输送带传出，砂子由输送带传到指定地点。盗砂船，即是“三无”采砂船（无船名船号、无船籍港、无船舶证书），根据《长江河道采砂管理条例》规定，即使现场没有发现非法采砂行为，执法人员应依法对盗砂船拆解，拆除其采砂泵、输砂管。近些年来，由于长江河砂品质好，需求量看涨，价格水涨船高。受利益驱使，一些“三无”采砂船经常在长江水域违法采砂，给航道和生态带来危害。现有技术一般采用人工察看监控大屏的办法，不仅需要手动操作录取跟踪目标，还需要人工报警，自动化程度较低，无法满足实际需求。此外，现有的盗砂船经常采用“白天隐蔽，夜晚作业”的游击战术，在黑色夜幕的掩护下，经常发生采盗现象，而现有的监控设备通常采用图像对比，在深夜无法监控作业。同样地，在恶劣天气或气象条件不佳时，由于图像识别的杂波较多，很难实现精准监控。
技术实现思路
本专利技术正是针对现有技术存在的不足，提供一种单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法。为解决上述问题，本专利技术所采取的技术方案如下：单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，所述方法包括如下步骤：Sep1.单向识别河岸边界；由无人机携带扫面设备，如无源相阵控雷达等，沿水域一侧方向进行电磁波扫描，识别出水域的边界；Sep2.识别障碍物和定位；在扫面识别水域边界的同时进行障碍区扫描，对于识别出的障碍物，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标；Sep3.识别障碍物是否为盗砂船；识别障碍物是否为盗砂船，采用深度学习网络进行识别判断；Sep4.单向扫描完整个河岸边界；沿水域一侧方向进行扫描，直到确定水域边界为止；在此期间可能扫描发现障碍物，也可能未发现障碍物；Sep5.转向后重复识别对岸障碍物；无人机沿自身方向旋转调头后，再沿反方向扫描另一侧的水域边界，重复Sep1~Sep4；Sep6.分析定位所有船只是否采砂船只；根据Sep3和Sep5确定的采砂船，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标，并对坐标进行修订；Sep7.上报数据并预警；上报Sep6的数据，判断是否为合法采砂船，如果不是报警并人为干预。作为上述技术方案的改进，在Sep2中，通过伪距测量确定障碍物的坐标位置。作为上述技术方案的改进，在Sep3中，识别盗砂船包括如下步骤：步骤一、构建训练集：利用照相设备分别采样一定数量的船只图片、砂土图片、采砂船图片，进行预处理和数据标注；步骤二、构建基于深度学习的船只识别神经网络，利用船只图片进行网络训练；步骤三、构建基于深度学习的砂土识别网络，利用砂土图片进行网络训练；步骤四、将步骤二和步骤三的网络特征共享，构建识别采砂船只的神经网络，利用采砂船图片进行网络训练；步骤五、监控设备对监控水域进行实时图像采样和预处理；步骤六、利用训练好的识别采砂船只的神经网络分析步骤五采样图像中是否有采砂船只。作为上述技术方案的改进，在Sep6中，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标，并对坐标进行修订，采用载波相位测量及载波相位定位或实时差分定位进行修订。本专利技术与现有技术相比较，本专利技术的实施效果如下：本专利技术所述单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，通过单向无源相阵控雷达扫描识别水域中的船只，可以识别出停靠在岸边的船只还是正在水域中作业的船只，由于采用单向无源相阵控雷达扫描，其不受天气、时间的限制；由于采用单向扫描，这样大大降低了适时计算量；通过来回两次扫描，可以准确识别水域中的所有船只；通过构建基于深度学习的神经网络识别，识别精度高；通过北斗定位和/或GPS定位和修订，其位置信息准确。附图说明图1为本专利技术所述相阵控扫描识别盗砂船的方法示意图；图2为本专利技术所述单向相阵控扫描识别盗砂船示意图；图3为本专利技术所述反向相阵控扫描识别盗砂船示意图；图4为本专利技术所述盗砂船识别方法中数据标注示意图。具体实施方式下面将结合具体的实施例来说明本专利技术的内容。如图1所示，本专利技术所述单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，包括如下步骤：Sep1.单向识别河岸边界；由无人机携带扫面设备，如无源相阵控雷达等，沿水域一侧方向进行电磁波扫描，识别出水域的边界；Sep2.识别障碍物和定位；在扫面识别水域边界的同时进行障碍区扫描，对于识别出的障碍物，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标；Sep3.识别障碍物是否为盗砂船；识别障碍物是否为盗砂船，采用深度学习网络进行识别判断；Sep4.单向扫描完整个河岸边界；沿水域一侧方向进行扫描，直到确定水域边界为止；在此期间可能扫描发现障碍物，也可能未发现障碍物；Sep5.转向后重复识别对岸障碍物；无人机沿自身方向旋转调头后，再沿反方向扫描另一侧的水域边界，重复Sep1~Sep4；Sep6.分析定位所有船只是否采砂船只；根据Sep3和Sep5确定的采砂船，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标，并对坐标进行修订；Sep7.上报数据并预警；上报Sep6的数据，判断是否为合法采砂船，如果不是报警并人为干预。本专利技术所述扫描识别盗砂船的方法，在Sep1中，利用无人机进行单向雷达扫描，雷达波是一种电磁波，任何物体都能够反射和吸收电磁波，但是反射和吸收的系数不同，于是形成了反差，雷达就是利用反差识别物体和水域边界。本专利技术所述扫描识别盗砂船的方法，在Sep2中，通过伪距测量确定障碍物的坐标位置。伪距测量就是测定卫星到接收机的距离，即由卫星发射的测距码信号到达GPS接收机的传播时间乘以光速所得的距离，伪距法单点定位，就是利用GPS接收机在某一时刻测定与4颗以上GPS卫星的伪距，及从卫星导航电文中获得的卫星瞬时坐标，采用距离交会法求出天线在WGS-84坐标系中的三维坐标。本专利技术所述扫描识别盗砂船的方法，在Sep3中，识别盗砂船包括如下步骤：步骤一、构建训练集：利用照相设备分别采样一定数量的船只图片、砂土图片、采砂船图片，进行预处理和数据标注；步骤二、构建基于深度学习的船只识别神经网络，利用船只图片进行网络训练；步骤三、构建基于深度学习的砂土识别网络，利用砂土图片进行网络训练；步骤四、将步骤二和步骤三的网络特征共享，构建识别采砂船只的神经网络，利用采砂船图片进行网络训练；步骤五、监控设备对监控水域进行实时图像采样和预处理；步骤六、利用训练好的识别采砂船只的神经网络分析步骤五采样图像中是否有采砂船只。在步骤一中，包括以下方法：步骤1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/nSep1.单向识别河岸边界；/n由无人机携带扫面设备，如无源相阵控雷达等，沿水域一侧方向进行电磁波扫描，识别出水域的边界；/nSep2.识别障碍物和定位；/n在扫面识别水域边界的同时进行障碍区扫描，对于识别出的障碍物，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标；/nSep3.识别障碍物是否为盗砂船；/n识别障碍物是否为盗砂船，采用深度学习网络进行识别判断；/nSep4.单向扫描完整个河岸边界；/n沿水域一侧方向进行扫描，直到确定水域边界为止；在此期间可能扫描发现障碍物，也可能未发现障碍物；/nSep5.转向后重复识别对岸障碍物；/n无人机沿自身方向旋转调头后，再沿反方向扫描另一侧的水域边界，重复Sep1~Sep4；/nSep6.分析定位所有船只是否采砂船只；/n根据Sep3和Sep5确定的采砂船，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标，并对坐标进行修订；/nSep7.上报数据并预警；/n上报Sep6的数据，判断是否为合法采砂船，如果不是报警并人为干预。/n

【技术特征摘要】
1.单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
Sep1.单向识别河岸边界；
由无人机携带扫面设备，如无源相阵控雷达等，沿水域一侧方向进行电磁波扫描，识别出水域的边界；
Sep2.识别障碍物和定位；
在扫面识别水域边界的同时进行障碍区扫描，对于识别出的障碍物，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标；
Sep3.识别障碍物是否为盗砂船；
识别障碍物是否为盗砂船，采用深度学习网络进行识别判断；
Sep4.单向扫描完整个河岸边界；
沿水域一侧方向进行扫描，直到确定水域边界为止；在此期间可能扫描发现障碍物，也可能未发现障碍物；
Sep5.转向后重复识别对岸障碍物；
无人机沿自身方向旋转调头后，再沿反方向扫描另一侧的水域边界，重复Sep1~Sep4；
Sep6.分析定位所有船只是否采砂船只；
根据Sep3和Sep5确定的采砂船，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标，并对坐标进行修订；
Sep7.上报数据并预警；
上报Sep6的数据，判断是否为合法采砂船，如果不是报警并人为干预。

【专利技术属性】
技术研发人员：陈尚林，朱琛，夏军，许兰，
申请(专利权)人：安徽捷纳森电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34