一种用于运输船的集成检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种用于运输船的集成检测方法及系统，属于运输船检测领域。通过抓拍经过港口的运输船，并对抓拍图像进行预处理，采用预先训练的YOLOV5模型对运输船的类别进行识别，当识别到货船时，进一步检测货船是否进行封舱操作，当识别到集装箱船时，进一步检测集装箱的数量，当货船未进行封舱或者集装箱船的集装箱数量超过事先上报的数量时，将违规船信息实时报送至执法部门。本发明专利技术可以解决运输船的集中检测和有效监管，使得相关部门可以及时监控到违规船，节省了物力人力，亦为海上的环境治理做出了贡献，相较于现有方法，检测效果得到了明显的改善。得到了明显的改善。得到了明显的改善。

【技术实现步骤摘要】
一种用于运输船的集成检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及运输船检测领域，具体为一种用于运输船的集成检测方法及系统。

技术介绍

[0002]运输船的管理一直是海上船舶管理的一个重要方面，在水上运输作业中，部分货船会因节省成本而对货物不进行封舱处理，如运沙船，由于江面存在着一定的波动，沙子不进行封舱操作会有泄露在海里的风险，部分集装箱船会隐瞒上报的集装箱数量等等，这些都是运输船的违规操作，在以往的水上监管任务中，常常需要监管人员通过监控视频对水上船只进行监管，这种人工监管的手段仅依靠人工查看视频的方式容易出现疏漏，并且人工查看视频的方式耗时耗力效率低下。为此，有必要针对上述问题，提出行之有效的运输船集成检测方法，以增进海事监管水平。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种用于运输船的集成检测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种用于运输船的集成检测方法，所述集成检测方法包括如下步骤：
[0006]步骤1，对经过港口的运输船进行抓拍，并对抓拍图像进行预处理；
[0007]步骤2，利用预先训练好的YOLOV5模型对预处理后的抓拍图像进行识别，识别出运输船的类别；所述运输船的类别包括货船、集装箱船和空船三类；
[0008]步骤3，当识别出运输船的类别为货船时，检测货船是否进行封舱操作，若检测结果为是，则记录船舶信息；否则判定为违规船，并记录船舶信息同时将未封舱货船的信息实时报送至执法部门；
[0009]步骤4，当识别出运输船的类别为集装箱船时，估算集装箱数量，并与其事先上报的集装箱数量进行比对，若估算的集装箱数量超过事先上报的集装箱数量，则视为隐报，记录隐报的集装箱船信息同时将隐报的集装箱船信息实时报送至执法部门。
[0010]优选的，所述步骤1中，对抓拍图像进行预处理包括对抓拍图像进行等比例缩放，并填充尺寸至[640，640]。
[0011]优选的，所述步骤3中，检测货船是否进行封舱操作采用的模型为YOLOV5模型。
[0012]本专利技术还提出一种用于运输船的集成检测系统，所述集成检测系统包括抓拍单元、预处理单元、类别识别单元、封舱检测单元、集装箱检测单元以及网络传输单元；
[0013]所述抓拍单元用于抓拍经过港口的运输船；
[0014]所述预处理单元用于对抓拍单元抓拍的图像进行预处理；
[0015]所述类别识别单元用于对预处理后的抓拍图像进行识别，识别出运输船的类别；所述运输船的类别包括货船、集装箱船和空船三类；
[0016]所述封舱检测单元用于当识别出运输船的类别为货船时，检测货船是否进行封舱
操作，若检测结果为是，则记录船舶信息；否则判定为违规船，并记录船舶信息同时将未封舱货船的信息实时经所述网络传输单元报送至执法部门；
[0017]所述集装箱检测单元用于当识别出运输船的类别为集装箱船时，估算集装箱数量，并与其事先上报的集装箱数量进行比对，若估算的集装箱数量超过事先上报的集装箱数量，则视为隐报，记录隐报的集装箱船信息同时将隐报的集装箱船信息实时经所述网络传输单元报送至执法部门。
[0018]与现有技术相比，本专利技术所述技术方案具有以下有益技术效果：
[0019]本专利技术可以解决运输船的集中检测和有效监管，实现将港口抓拍到的实时数据，通过运输船的类别识别和检测，使得相关部门可以及时监控到违规船，合理的运用人工智能技术，积极打造水上智能生态，节省了物力人力，亦为海上的环境治理做出了贡献；
[0020]将训练好的YOLOV5模型在实际场景进行测试，发现相较于YOLOV3模型，YOLOV5的检测效果得到了明显的改善，同时集装箱船的检测也颇有成效，为估算集装箱数量提供了保障，能够有效帮助海事部门进行运输船的监管。
附图说明
[0021]图1为一种用于运输船的集成检测系统的结构图；
[0022]图2为基于训练好的YOLOV5模型对运输船进行识别流程图；
[0023]图3为当运输船为货船时，检测货船是否进行封舱的检测效果图；
[0024]图4为运输船为集装箱船的检测效果图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术工作人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]请参阅图1至图4，本专利技术提供一种技术方案：一种用于运输船的集成检测方法，包括如下步骤：
[0027]步骤1，对经过港口的运输船进行抓拍，并对抓拍图像进行预处理；
[0028]步骤2，利用预先训练好的YOLOV5模型对预处理后的抓拍图像进行识别，识别出运输船的类别；运输船的类别包括货船、集装箱船和空船三类；
[0029]步骤3，当识别出运输船的类别为货船时，检测货船是否进行封舱操作，若检测结果为是，则记录船舶信息；否则判定为违规船，并记录船舶信息同时将未封舱货船的信息实时报送至执法部门；
[0030]步骤4，当识别出运输船的类别为集装箱船时，估算集装箱数量，并与其事先上报的集装箱数量进行比对，若估算的集装箱数量超过事先上报的集装箱数量，则视为隐报，记录隐报的集装箱船信息同时将隐报的集装箱船信息实时报送至执法部门；
[0031]本实施例中，步骤1中，对抓拍图像进行预处理包括对抓拍图像进行等比例缩放，并填充尺寸至[640，640]。
[0032]本实施例中，步骤3中，检测货船是否进行封舱操作所采用的模型为YOLOV5模型。
[0033]如图1所示，本专利技术还提供一种用于运输船的集成检测系统：包括抓拍单元、预处理单元、类别识别单元、封舱检测单元、集装箱检测单元以及网络传输单元；
[0034]抓拍单元用于抓拍经过港口的运输船；
[0035]预处理单元用于对抓拍单元抓拍的图像进行预处理；
[0036]类别识别单元用于对预处理后的抓拍图像进行识别，识别出运输船的类别；运输船的类别包括货船、集装箱船和空船三类；
[0037]封舱检测单元用于当识别出运输船的类别为货船时，检测货船是否进行封舱操作，若检测结果为是，则记录船舶信息；否则判定为违规船，并记录船舶信息同时将未封舱货船的信息实时经网络传输单元报送至执法部门；
[0038]集装箱检测单元用于当识别出运输船的类别为集装箱船时，估算集装箱数量，并与其事先上报的集装箱数量进行比对，若估算的集装箱数量超过事先上报的集装箱数量，则视为隐报，记录隐报的集装箱船信息同时将隐报的集装箱船信息实时经网络传输单元报送至执法部门。
[0039]本专利技术的使用方法和优点：如图1至图4所示，该用于运输船的集成检测系统，工作过程如下：
[0040]根据想要检测的港口信息，利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于运输船的集成检测方法，其特征在于：所述集成检测方法包括如下步骤：步骤1，对经过港口的运输船进行抓拍，并对抓拍图像进行预处理；步骤2，利用预先训练好的YOLOV5模型对预处理后的抓拍图像进行识别，识别出运输船的类别；所述运输船的类别包括货船、集装箱船和空船三类；步骤3，当识别出运输船的类别为货船时，检测货船是否进行封舱操作，若检测结果为是，则记录船舶信息；否则判定为违规船，并记录船舶信息同时将未封舱货船的信息实时报送至执法部门；步骤4，当识别出运输船的类别为集装箱船时，估算集装箱数量，并与其事先上报的集装箱数量进行比对，若估算的集装箱数量超过事先上报的集装箱数量，则视为隐报，记录隐报的集装箱船信息同时将隐报的集装箱船信息实时报送至执法部门。2.根据权利要求1所述的一种用于运输船的集成检测方法，其特征在于：所述步骤1中，对抓拍图像进行预处理包括对抓拍图像进行等比例缩放，并填充尺寸至[640，640]。3.根据权利要求1所述的一种用于运输船的集成检测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨正，欧阳文全，林盛梅，汪乾，刘志荣，程思钦，孙苏娟，姜慧勤，
申请(专利权)人：南京畅淼科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：