一种基于机器学习的船舶目标跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于机器学习的船舶目标跟踪方法，在船舶通航区域架设多角度的摄像机，进行船舶一个正面、两个侧面的样本数据收集；将船舶样本数据输入到训练模型中，利用机器学习算法进行船舶识别训练；然后将经过训练的算法应用到船舶识别系统中。本发明专利技术可在船舶主动AIS，或者北斗定位设备的情况下，主动探测和跟踪船舶的轨迹信息。和跟踪船舶的轨迹信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的船舶目标跟踪方法


[0001]本专利技术属于船舶定位及跟踪
，涉及一种基于机器学习的船舶目标跟踪方法。

技术介绍

[0002]沿海地区需要对海上的渔船、运输船等船舶目标进行实时定位。当前的海上船舶目标主要依托非可视方法进行主动和被动探测的方式，比如雷达设备、AIS接收器、北斗定位设备等，这些传统的探测手段最终呈现出来的是点集，能获得船舶的相关航行信息，比如航向、航速、经纬度等等，但在船舶在关掉AIS设备之后，依托雷达设备进行主动探测，很难知晓当前跟踪目标的详细信息。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是针对上述问题，依托机器学习在视频中的应用，提供一种基于机器学习的船舶目标跟踪方法，达到船舶目标的主动识别和探测。
[0004]本专利技术的技术方案如下：
[0005]一种基于机器学习的船舶目标跟踪方法，其特征在于：
[0006](1)在船舶通航区域架设多角度的摄像机，进行船舶一个正面、两个侧面的样本数据收集；
[0007](2)将船舶样本数据输入到训练模型中，利用机器学习算法进行船舶识别训练；
[0008](3)将经过训练的算法应用到船舶识别系统中。
[0009]本专利技术可在船舶主动AIS，或者北斗定位设备的情况下，主动探测和跟踪船舶的轨迹信息。
具体实施方式
[0010]采用机器学习识别海上船舶目标，完成过程需三个步骤：
[0011]一是在船舶通航区域架设多角度的摄像机，比如在主要航道或者桥洞出安装摄像机，做到船舶的一个正面、两个侧面的船舶样本数据收集；
[0012]二是将船舶样本数据输入到训练模型中，利用机器学习算法进行船舶识别训练机器学习,机器学习算法的识别率跟训练样本成正比；
[0013]三是将经过训练的算法在船舶识别中的应用。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的船舶目标跟踪方法，其特征在于：(1)在船舶通航区域架设多角度的摄像机，进行船舶一个正面、两个侧面的样本数据收集...

【专利技术属性】
技术研发人员：宫德利，
申请(专利权)人：北京航天长峰科技工业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：