System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于图像识别校正船舶方向的方法、装置及存储介质制造方法及图纸_技高网

基于图像识别校正船舶方向的方法、装置及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40840232 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-01 15:06
本发明专利技术提供了一种基于图像识别校正船舶方向的方法、装置及存储介质,该方法包括:S1,获取第一区域的瓦片图片;S2,根据瓦片图片中图像的颜色特征,将瓦片图片中的水域和陆地区域区分开,并通过边缘提取获得水域和陆地区域之间的水陆边界线;S3,对水陆边界线进行直线拟合,获得拟合后的多条拟合线;S4,根据船舶中心点在屏幕中的位置,确定多条拟合线中、离船舶中心点最近的拟合线,并将船舶的方向校正为与最近的拟合线平行的方向。利用上述技术方案,可准确地识别水域和陆地的边界,实现对船舶朝向的校正,避免了在屏幕中进行图像渲染时,缺失船舶方向数据的船舶叠加在瓦片图片的陆地区域上的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及船舶管理领域,特别是涉及一种基于图像识别校正船舶方向的方法、装置及存储介质


技术介绍

1、目前,在平台终端通过船舶视频或图像查看船舶的场景下,例如对船舶进行检测、管理、监控、监管或查看的过程中,船舶大多是通过基站发射原始报文,其中,原始报文信息包含经纬度、航艏向、长宽等信息,服务端接收上述报文、处理并从报文获得船舶信息后,传递到浏览器渲染在相应的管理平台如船舶监管、监控等服务平台或终端显示器上。部分船舶由于未安装罗经仪器或者数据传输延时等原因导致,在相应船舶管理等服务平台客户端渲染叠加相应查看第一区域的卫星图和船的图像时,会出现如图1所示的船舶101与陆地叠加的问题,这导致了对船舶的检测和管理不直观的后果,且增加了数据分析的难度和成本。


技术实现思路

1、本专利技术的实施例提供了一种基于图像识别校正船舶方向的方法、装置及存储介质,以避免在浏览器渲染的监控图像中出现船舶与地图陆地区域叠加的情况。

2、为了实现上述目的,一方面,提供一种基于图像识别校正船舶方向的方法,所述船舶停靠在第一区域,所述第一区域包括水域和陆地区域,包括:

3、s1,获取第一区域的瓦片图片;

4、s2,根据所述瓦片图片中图像的颜色特征,将所述瓦片图片中的水域和陆地区域区分开,并通过边缘提取获得所述水域和所述陆地区域之间的水陆边界线;

5、s3,对所述水陆边界线进行直线拟合,获得拟合后的多条拟合线;

6、s4,根据船舶中心点在屏幕中的位置,确定所述多条拟合线中、离所述船舶中心点最近的拟合线,并将所述船舶的方向校正为与所述最近的拟合线平行的方向。优选地,所述的方法,其中,所述步骤s2包括:

7、将所述瓦片图片中的图像灰度化,获得灰度化图像,并使用最大熵阈值法将所述灰度化图像转换成二值化图像,将所述瓦片图片中的水域和陆地区域区分开。

8、优选地,所述的方法,其中,所述步骤s2包括:

9、将所述瓦片图片中的图像从rgb颜色空间表示转换到his颜色空间表示;

10、使用所述his颜色空间表示中的亮度通道代表灰度值来获得所述灰度化图像。

11、优选地,所述的方法,其中,使用最大熵阈值法对所述灰度化图像进行分割包括:

12、统计所述灰度化图像中每一个灰度级出现的概率;

13、根据所述每一个灰度级出现的概率,计算每一个灰度级的累积分布概率;

14、针对选定的多个灰度级阈值中的每一个,将所述灰度化图像分为前景和背景,使用所述灰度级阈值的累计分布概率,计算所述前景的熵和所述背景的熵,所述前景中像素的灰度级小于或等于所述灰度级阈值,所述背景中像素的灰度级大于所述灰度级阈值;

15、针对选定的多个灰度级阈值中的每一个,使用选定的权重来计算所述前景的熵和所述背景的熵的加权平均;

16、将所述多个灰度级阈值中、所述前景的熵和所述背景的熵的加权平均中最大的灰度级阈值选择作为所述灰度化图像的二值化阈值;

17、使用所述二值化阈值将所述灰度化图像转换为二值化图像,其中所述二值化图像中灰度级别小于或等于所述二值化阈值的区域为水域,灰度级别大于所述二值化阈值的区域为所述陆地区域。

18、优选地,所述的方法,其中,所述步骤s2中,在使用最大熵阈值法将所述灰度化图像转换成二值化图像之后,还包括:

19、对所述二值化图像进行膨胀操作,获得膨胀后的二值化图像;

20、对所述膨胀后的二值化图像进行边缘像素提取,获得黑白边界线,所述黑白边界线为所述水陆边界线。

21、优选地,所述的方法,其中,在所述步骤s4之后还包括;

22、在屏幕上渲染时,将经过方向校正的所述船舶的图像叠加到所述瓦片图片上。

23、优选地,所述的方法,其中,所述船舶为缺少船舶方向数据的船舶。其中,缺少船舶方向数据的船舶包括:缺少罗经数据的船舶或罗经数据延迟的船舶。

24、优选地,所述的方法,其中,所述船舶中心点在屏幕中的位置通过如下步骤确定:

25、根据所述船舶发送的报文中的经纬度数据确定所述船舶中心点在屏幕中的像素坐标。优选的,上述报文为ais报文。

26、优选地,所述的方法,使用线性拟合或霍夫变换法对所述水陆边界线进行拟合,获得拟合后的直线方程集合。

27、另一方面,提供了一种基于图像识别校正船舶方向的装置,包括存储器和处理器,所述存储器存储有至少一段程序,所述至少一段程序由处理器执行以实现如上文任一所述的基于图像识别校正船舶方向的方法。

28、又一方面,提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述存储介质中存储有至少一段程序,所述至少一段程序由处理器执行以实现如上文任一所述的基于图像识别校正船舶方向的方法。

29、上述技术方案具有如下技术效果:

30、根据地图瓦片图片中图像的颜色特征,对瓦片图片中的图像进行了水域和陆地的划分,获得水陆边界线;通过对水陆边界线进行直线拟合,获得多条拟合线,利用距离船舶中心点最近的拟合线的角度来校正船舶停泊位置,可以实现对船舶停泊位置的校准,避免了在屏幕中进行图像渲染时,缺失船舶方向数据的船舶叠加在瓦片图片的陆地区域上的问题。

31、本专利技术实施例的方法结合计算机视觉和地理信息系统的手段,能够准确地识别水域和陆地的边界,实现对船舶朝向的校正,可以为相关应用提供准确的地理信息数据。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图像识别校正船舶方向的方法,所述船舶停靠在监管区域,所述第一区域包括水域和陆地区域,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S2包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤S2包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,使用最大熵阈值法对所述灰度化图像进行分割包括:

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤S2中,在使用最大熵阈值法将所述灰度化图像转换成二值化图像之后,还包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤S4之后还包括;

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述船舶为缺少船舶方向数据的船舶。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述船舶中心点在屏幕中的位置通过如下步骤确定:

9.一种基于图像识别校正船舶方向的装置,其特征在于,包括存储器和处理器,所述存储器存储有至少一段程序,所述至少一段程序由处理器执行以实现如权利要求1至8任一所述的基于图像识别校正船舶方向的方法。

>10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一段程序,所述至少一段程序由处理器执行以实现如权利要求1至8任一所述的基于图像识别校正船舶方向的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于图像识别校正船舶方向的方法,所述船舶停靠在监管区域,所述第一区域包括水域和陆地区域,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤s2包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤s2包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,使用最大熵阈值法对所述灰度化图像进行分割包括:

5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述步骤s2中,在使用最大熵阈值法将所述灰度化图像转换成二值化图像之后,还包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤s4之后还包括;...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈志阳李海博洪勤敏
申请(专利权)人:厦门船顺科技有限公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1