[發(fā)明專利]基于深度學習和目標檢測實現(xiàn)海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的系統(tǒng)及其方法

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• 申請日: 2020-02-26
• 公開（公告）號: CN111274441A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發(fā)明（設計）人: 蔡旭陽;逯利軍;錢培專;王文川;呂金濤;彭浩;謝為友;倪健
• 申請（專利權）人: 賽特斯信息科技股份有限公司;上海賽特斯信息科技股份有限公司;北京賽特斯信息科技股份有限公司;廣東賽特斯信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/735
• 分類號: G06F16/735;G06F16/71;G06F16/783;H04N5/781;H04N7/18
• 代理公司: 上海智信專利代理有限公司 31002
• 代理人: 王潔;鄭暄

本發(fā)明涉及一種基于深度學習和目標檢測實現(xiàn)海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的系統(tǒng)，包括視頻過濾模塊，用于篩選有船舶通航的視頻段，結構化保存為相應的片段和圖像；船舶檢索模塊，與所述的視頻過濾模塊相連接，用于檢索生成對應的船舶數(shù)據(jù)表單；船舶流量統(tǒng)計模塊，與所述的船舶檢索模塊相連接，用于對過往船舶進行跟蹤，繪制船舶航行軌跡，并對江面船舶流量進行統(tǒng)計。采用了本發(fā)明的基于深度學習和目標檢測實現(xiàn)海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的系統(tǒng)及其方法，對視頻進行壓縮篩選，減小視頻存儲所需空間，降低存儲成本。能夠自動檢測船只類型和船只尺寸，結構化地將視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)進行存儲，提高了流量監(jiān)測的自動化水平與效率。

技術領域

本發(fā)明涉及海事視頻處理領域，尤其涉及目標檢測、視頻濃縮及流量統(tǒng)計領域，具體是指一種基于深度學習和目標檢測實現(xiàn)海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的系統(tǒng)及其方法。

背景技術

目前交管部門通常采用AIS(Automatic Identification System，船舶自動識別系統(tǒng))，雷達，CCTV(Closed Circuit Television，閉路電視)等對在航船舶實施監(jiān)控。

船舶航行時，自身裝載的AIS設備會通過甚高頻依照一定頻率向交管中心及其它船舶發(fā)送實時信息(包括船名、船長、船位、船速、航向等)，交管中心及周圍船舶通過所接收到信息了解船舶實時狀態(tài)。因此，運用AIS設備可識別周圍船只，對目標船舶進行追蹤，對提高船舶航行安全有較大幫助，國際海事組織規(guī)定載重300總噸以上船舶必須裝載AIS設備。然而，運用AIS監(jiān)測在航船舶會出現(xiàn)漏船現(xiàn)象，且所發(fā)送報文時常出現(xiàn)錯誤信息，對在航船舶監(jiān)控造成誤導；另一方面，雷達受地型因素影響較大，在多遮擋物的位置中，如彎曲河道、高山等會對雷達造成干擾，且價格昂貴，投資起點較高。

相較于雷達及AIS設備，CCTV有低成本、使用方便等優(yōu)勢，對提高航行速度，保障船舶安全，實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)控，減少水上環(huán)境污染，預防交通事故發(fā)生，有至關重要的作用。但CCTV通常用來監(jiān)視目標，不能對其實施手動操控，而當航道出現(xiàn)事故時，需快速準確提取監(jiān)控視頻，人工查詢視頻需耗費大量時間與精力：并且獲取的只是一段視頻或者一張照片，沒有建立一個船舶結構化的知識庫，歸檔和后續(xù)檢索比較麻煩；最后，存儲下的視頻冗余信息比較多，很多畫面沒有有效信息，浪費了大量的存儲空間，這樣就大大降低了監(jiān)控系統(tǒng)的實時性，降低了監(jiān)控性能與效率。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是克服了上述現(xiàn)有技術的缺點，提供了一種滿足性能高、實時性好、適用范圍較為廣泛的基于深度學習和目標檢測實現(xiàn)海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的系統(tǒng)及其方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的基于深度學習和目標檢測實現(xiàn)海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的系統(tǒng)及其方法如下：

該基于深度學習和目標檢測實現(xiàn)海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的系統(tǒng)，其主要特點是，所述的系統(tǒng)包括：

視頻過濾模塊，用于篩選有船舶通航的視頻段，結構化保存為相應的片段和圖像；

船舶檢索模塊，與所述的視頻過濾模塊相連接，用于檢索生成對應的船舶數(shù)據(jù)表單；

船舶流量統(tǒng)計模塊，與所述的船舶檢索模塊相連接，用于對過往船舶進行跟蹤，繪制船舶航行軌跡，并對江面船舶流量進行統(tǒng)計。

較佳地，所述的視頻過濾模塊對船舶劃分唯一識別id，并根據(jù)日期、地點、id號和事件結構化保存為相應的片段和圖像。

較佳地，所述的系統(tǒng)統(tǒng)計了船舶的尺寸、大小、速度、航向和上下行數(shù)量。

較佳地，所述的船舶檢索模塊生成的船舶數(shù)據(jù)表單包括船舶類型、尺寸、航速和航行艏向。

較佳地，所述的船舶流量統(tǒng)計模塊從單目標跟蹤和雙目標跟蹤兩個方向對過往船舶進行跟蹤。

該利用上述的系統(tǒng)實現(xiàn)基于深度學習和目標檢測的海事視頻數(shù)據(jù)篩選處理的方法，其主要特點是，所述的方法包括以下步驟：