一种危险船只的识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种危险船只的识别方法及装置，其方法包括：获取待测航道船只图像；将待测航道船只图像输入预选构建的目标全卷积网络，得到危险船只识别结果；危险船只识别结果确定待测航道船只图像中的待测船能够通过待测航道船只图像中的输电线路；其中，目标全卷积网络的构建方法包括：获取航道光学遥感图像数据集；将航道光学遥感图像数据集划分为图像训练集和图像测试集；将图像训练集中的所有遥感图像数据输入初始全卷积网络中进行训练，得到训练后的全卷积网络；将图像测试集中的所有遥感图像数据输入训练后的全卷积网络中，结合非极大值抑制算法，得到目标全卷积网络。解决传统的危险船只不能在不同识别场景均保持高精度识别的问题。精度识别的问题。精度识别的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种危险船只的识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种危险船只的识别方法及装置。

技术介绍

[0002]现阶段大型船只因为桅杆高度难以适应初期设计的输电线路的弧垂预留空间，所以导致大型船只靠近输电线路时，可能出现由于安全间距不足而导致发生放电导致线路跳闸，甚至挂断导线导致大面积停电的情况发生，在抢险复电所需要的时间较长，需要花费大量人力物力的情况下，会带来巨大的经济损失，造成社会的负面影响。
[0003]要解决由于安全间距不足而出现的问题，必须提前对目标船只通航时的安全性进行实时且准确的评估并提前预警，在评估的步骤中，危险船只的识别显得尤为重要。但传统的危险船只识别至少存在如下缺点：基于灰度统计的图像识别方法在识别复杂海面背景时效果较差；基于船只尾迹的图像识别方法具有较差的尾迹稳定性并且识别率低；基于形状特征的图像识别方法在识别复杂海面背景时效果较差并且识别率不高。
[0004]综上所述，提供一种能够在不同识别场景都具备高精度的危险船只识别方法，具有重要意义。
专利技术内容
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种危险船只的识别方法，其特征在于，包括：获取航道光学遥感图像数据集；将所述航道光学遥感图像数据集划分为图像训练集和图像测试集；将所述图像训练集中的所有遥感图像数据输入初始全卷积网络中进行训练，得到训练后的全卷积网络；将所述图像测试集中的所有遥感图像数据输入所述训练后的全卷积网络中，结合非极大值抑制算法，得到目标全卷积网络；获取待测航道船只图像；将所述待测航道船只图像输入所述目标全卷积网络，得到危险船只识别结果；所述危险船只识别结果用于确定所述待测航道船只图像中的待测船是否能够通过所述待测航道船只图像中的输电线路。2.根据权利要求1所述的危险船只的识别方法，其特征在于，获取航道光学遥感图像数据集之后，还包括：对所述航道光学遥感图像数据集中的遥感图像数据进行预处理。3.根据权利要求2所述的危险船只的识别方法，其特征在于，将所述航道光学遥感图像数据集划分为图像训练集和图像测试集，包括：将第一图像集中的遥感图像按照预定尺寸进行统一裁剪，得到裁剪后的遥感图像；所述第一图像集从所述航道光学遥感图像集中任意获取得到；对所述裁剪后的遥感图像中的危险船只进行标识，并将所述危险船只以矩阵最小包围框进行标注，得到所述图像训练集；定义所述航道光学遥感图像数据中，除所述图像训练集外的图像集为所述图像测试集。4.根据权利要求2所述的危险船只的识别方法，其特征在于，对所述航道光学遥感图像数据集中的遥感图像数据进行预处理，包括：对所述航道光学要搞图像数据集中的所有遥感图像数据进行图像降噪及灰度直方图增强；对于所述航道光学要搞图像数据集中的黑夜遥感图像数据及浓雾遥感图像数据，采用多尺度Retinex算法进行图像增强。5.根据权利要求1所述的危险船只的识别方法，其特征在于，将所述图像测试集中的所有遥感图像数据输入所述训练后的全卷积网络中，结合非极大值抑制算法，得到所述目标全卷积网络，包括：S1，通过所述训练后的全卷积网络，确定所述图像测试集中的遥感图像数据的船只识别结果；S2，遍历除置信度最高的最小包围框外的所有剩余最小包围框，依次计算任意选中的目标最小包围框与所述剩余最小包围框的IOU值；所述置信度最高的最小包围框通过将所有所述船只识别结果的置信度排序得到；S3，剔除低于预设IOU值的所有IOU值对应的剩余最小包围框；S4，判断是否存在新的最小包围框，若有则返回步骤S2，若无，则得到所述目标全卷积网络。
6.一种危险船只的识别装置，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔江静，仇炜，廖雁群，邱明，黄顺涛，熊婷婷，黄汉贤，方义治，李辰，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司珠海供电局，
类型：发明
国别省市：