一种基于多模态数据融合补偿自适应优化的船舶检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多模态数据融合补偿自适应优化的船舶检测方法，涉及船舶目标检测领域。该方案包括对齐监控摄像头画面坐标和AIS经纬度坐标；根据AIS信息获取船只位置，并转变成画面中船只的位置；通过图像目标检测算法检测监控画面所有船只的位置和大小；比对AIS所检测的船只位置和图像检测的船只位置，进行补偿修正；利用修正后的船只位置对图像目标检测算法进行增量学习，从而提升船只检测的准确率；该船舶检测方法充分利用AIS信息，对图像检测模型进行增量优化学习，无须人工标注即可改善船舶图像检测算法性能，并提高对关闭AIS船只的检测能力，具有适用性强、可靠性高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模态数据融合补偿自适应优化的船舶检测方法
本专利技术涉及船舶目标检测领域，具体涉及一种基于多模态数据融合补偿自适应优化的船舶检测方法。
技术介绍
通过视频自动分析的方法，自动检测水面船舶，提取船舶的位置、大小、及外形特征，是作为船舶身份自动识别的必要阶段，因其具备实时、无须人工干预的特点，能极大程度降低海事管理人力成本，成为船舶交通、港口管理等领域重要的信息采集手段。然而，基于视频图像的船舶目标检测方法容易受到光照、气象条件、遮挡等方面因素的影响，导致检测准确率下降，通常需要基于人工标注的方法，对部署现场的船只图像进行大量人工标注，并对图像检测算法进行增量训练来提升检测的准确率。近年来，提出了一些结合AIS和监控视频的船舶检测方法，例如：专利文献CN201811360912.4公布的基于AIS与视频数据融合的船舶身份识别方法，通过匹配AIS中船舶位置与图像中检测到的船舶位置，确定图像中的船舶的身份信息。专利文献CN201510066588.5公布的基于AIS和CCTV的海事智能监控方法及系统，通过AIS本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多模态数据融合补偿自适应优化的船舶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1：对齐监控摄像头画面坐标和AIS经纬度坐标，建立AIS经纬度坐标和监控摄像头画面坐标的映射关系；/n步骤S2：实时处理所接收到的过往船只的AIS信息，将船只的经纬度坐标转变成监控画面中船只的位置坐标；/n步骤S3：通过图像目标检测算法实时检测监控画面所有船只的位置和大小；/n步骤S4：利用步骤S2中得到的船只位置对步骤S3所获得的船只位置进行补偿修正，并将修正结果输出作为最终船只检测结果；/n步骤S5：利用步骤S4中所获得的补偿修正结果对图像目标检测算法进行增量学习。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据融合补偿自适应优化的船舶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：对齐监控摄像头画面坐标和AIS经纬度坐标，建立AIS经纬度坐标和监控摄像头画面坐标的映射关系；
步骤S2：实时处理所接收到的过往船只的AIS信息，将船只的经纬度坐标转变成监控画面中船只的位置坐标；
步骤S3：通过图像目标检测算法实时检测监控画面所有船只的位置和大小；
步骤S4：利用步骤S2中得到的船只位置对步骤S3所获得的船只位置进行补偿修正，并将修正结果输出作为最终船只检测结果；
步骤S5：利用步骤S4中所获得的补偿修正结果对图像目标检测算法进行增量学习。


2.根据权利要求1所述的船舶检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述AIS经纬度坐标和监控摄像头画面坐标的映射关系的建立过程具体如下：
步骤2.1：根据Haversine公式，计算摄像头所在的位置在水平面上的垂直投影位置O′和摄像头可视范围内的水面任意位置Ai的直线水平距离di，单位为m，O′和Ai的经度水平距离si，单位为m：












其中：a、b均为中间变量值，O′(λ0，ψ0)为摄像头所在的位置在水平面上的垂直投影位置，Ai(λi，ψi)为摄像头可视范围内的水面任意位置，r为地球半径，单位为m；
步骤2.2：由步骤2.1，计算O′和Ai的连线和地理真北方向的夹角βi：



步骤2.3：由步骤2.1，计算O′和Ai的连线和垂直线的夹角θi：



其中，H为摄像头距离水平面的高度，单位为m；
步骤2.4：计算Ai在监控摄像头画面坐标(xi，yi)：






其中，X为图像的像素宽度，Y为像素高度，根据摄像头图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁华，吕建明，李晓威，
申请(专利权)人：广州市赋安电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44