【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水运业中船舶安全管理和图像ai检测，特别是一种基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法。
技术介绍
1、船舶作为一种重要的水上交通工具，其吃水深度的准确测量对于安全导航、港口管理和货物运输至关重要，它直接关系到船舶在不同水域中的航行能力和载货能力。因此，准确测量和监测船舶的吃水深度对于预防搁浅、碰撞和货物装载的平衡以及保障生产安全至关重要。传统的吃水深度测量方法通常涉及使用航海图表、潮汐表和深度仪来预测吃水深度，但这些方法存在一定的限制，如依赖于人工观测和不适用于即时更新。此外，恶劣天气、复杂水域和航道状况也增加了吃水深度测量的难度。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对传统吃水深度测量方法存在的不准确性和不稳定性问题，本专利技术提出一种基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，通过融合多模态数据，采用目标检测算法获得更为全面的吃水深度信息，有效地降低了计算复杂度，同时提高了吃水深度检测的精度和自动化程度。
2、本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：一种基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，包括如下步骤：
3、（1）视觉传感器分别以固定角度和多角度采集船舶在水中的影像数据；采用超声波方法测得船体四个方向的吃水深度；
4、（2）对所述视觉传感器采集的影像数据进行图像处理，获得用于吃水检测的图像数据；
5、（3）对所述图像数据进行水位线检测，同时利用目标检测算法识别船舶上的水尺数值，
6、（4）采用权重矩阵对多模态吃水深度数据进行融合。
7、在其中一个实施例中，所述步骤（1）利用港口的固定摄像头和/或使用无人机搭载摄像设备拍摄船舶在水中的影像数据。
8、在其中一个实施例中，所述步骤（1）利用超声波传感器和水压传感器测得船体四个方向的吃水深度；
9、定义水压传感器测得的当前水深为，超声波传感器检测得从船底四条边到水底之间的距离，则船体四个方向的吃水深度矢量表示为：
10、<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><msub><mi>x</mi><mn>3</mn></msub><mi>=</mi><msup><mrow><mo>[</mo><mrow><msub><mi>x</mi><mrow><mn>3</mn><mi>,</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mi>,</mi><msub><mi>x</mi><mrow><mn>3</mn><mi>,</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mi>,</mi><msub><mi>x</mi><mrow><mn>3</mn><mi>,</mi><mn>3</mn></mrow></msub><mi>,</mi><msub><mi>x</mi><mrow><mn>3</mn><mi>,</mi><mn>4</mn></mrow></msub></mrow><mo>]</mo></mrow><mi>t</mi></msup></mstyle>；
11、其中：
12、；
13、k表示船体方向。
14、在其中一个实施例中，所述步骤（2）的图像处理包括帧提取、稳定化、仿射变换中的一种或多种。
15、具体的，所述仿射变换将图像的二维像素坐标转换为新的二维坐标，具体公式如下：
16、<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mrow><mo>[</mo><mtable columnalign="left"><mtr><mtd><mi>x</mi><mi>'</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>y</mi><mi>'</mi></mtd></mtr></mtable><mo>]</mo></mrow><mi>=</mi><mrow><mo>(</mo><mtable><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mn>1</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>q</mi><mn>1</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>p</mi><mn>2</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>q</mi><mn>2</mn></msub></mtd></mtr></mtable><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>[</mo><mtable columnalign="left"><mtr><本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（1）利用港口的固定摄像头和/或使用无人机搭载摄像设备拍摄船舶在水中的影像数据。
3.根据权利要求1所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（1）利用超声波传感器和水压传感器测得船体四个方向的吃水深度；
4.根据权利要求1所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（2）的图像处理包括帧提取、稳定化、仿射变换中的一种或多种。
5.根据权利要求4所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述仿射变换将图像的二维像素坐标转换为新的二维坐标，具体公式如下：
6.根据权利要求1所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（3）对图像数据的水位线检测包括如下内容：
7.根据权利要求6所述的基于视频AI与多模
8.根据权利要求6所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（3.2）利用YOLOv3进行船舶上的水尺数值识别，具体包括如下内容：
9.根据权利要求3所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（3）使用最小二乘方法去除异常数据，过程如下：
10.根据权利要求1所述的基于视频AI与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（4）采用权重矩阵对多模态吃水深度数据进行融合的过程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（1）利用港口的固定摄像头和/或使用无人机搭载摄像设备拍摄船舶在水中的影像数据。
3.根据权利要求1所述的基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（1）利用超声波传感器和水压传感器测得船体四个方向的吃水深度；
4.根据权利要求1所述的基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述步骤（2）的图像处理包括帧提取、稳定化、仿射变换中的一种或多种。
5.根据权利要求4所述的基于视频ai与多模态数据融合的船舶吃水深度检测方法，其特征在于，所述仿射变换将图像的二维像素坐标转换为新的二维坐标，具体公式如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：朱冰冰，樊鹏程，李俊，宋宜泽，徐浩森，
申请(专利权)人：中邮建技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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