[發明專利]一種基于視頻的船橋及船間碰撞實時預警方法與系統

有效

• 申請號: 202011488394.1
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112581795B
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 張建;張博;吳剛
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G08G3/02
• 分類號: G08G3/02;G08B31/00
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 杜靜靜

本發明公開了一種基于視頻的船橋及船間碰撞實時預警方法與系統。預警方法包含基于單應性變換的船舶定位，基于軌跡生成式對抗網絡的船舶軌跡數據增強與基于雙任務編碼解碼網絡的船舶軌跡異常檢測及預測。其中船舶定位用于實時獲取船舶航行軌跡；數據增強用于生成大量可能與橋發生碰撞的異常軌跡；船舶軌跡異常檢測及預測用于發現有撞橋風險或船間碰撞趨勢的船舶。預警系統包含橋上固定攝像機，航拍無人機，實時數據處理終端及橋上聲光報警裝置。

技術領域

本發明涉及一種基于視頻的船橋及船間碰撞實時預警方法與系統，屬于橋梁健康監測及智慧航運領域。

背景技術

隨著船舶運輸業的快速發展，河流上船舶的數量與噸位顯著上升，這提高了橋梁航道區內船橋與船間碰撞的風險。為了減輕船橋碰撞帶來的損害，通常將一些保護性的結構布置在橋墩周圍來避免直接的船橋碰撞或降低沖擊力。但是這種被動方式并不能阻止碰撞的發生。而通過主動提前預警可大幅降低船橋及船間碰撞發生的概率。基于視頻圖像的預警方法由于其具有較高的精度與較低的成本有望被廣泛采用。

在碰撞預警中，船舶定位是前提。然而不同于道路上的交通場景，在水面上并沒有穩定的參考物，這給船舶定位帶來了困難。目前還缺少基于視頻圖像的有效船舶實時定位方法。而在船橋碰撞預警中，有高撞橋風險的異常軌跡是研究人員關注的重點，然而在歷史軌跡中，這種異常軌跡數量很少，如何有效地生成具有高撞橋風險的軌跡對采用數據驅動方式的船橋碰撞預警是十分重要的。船舶軌跡預測與異常檢測為避免船間碰撞與船橋碰撞提供了有效手段。關于軌跡預測，基于卡爾曼濾波與粒子濾波的方法被廣泛使用。然而在這些方法中，下一步的預測嚴重依賴于當前的狀態。這些方法僅適用于短期的預測，其預測結果會隨著預測步數的增加而快速退化。為了解決長期依賴的問題，若干著名的循環神經網絡單元例如長短期記憶單元，門控循環單元等被提出。這些結構已成功應用于語言識別、機器翻譯、圖像與視頻分類等。而他們在船舶軌跡預測中的運用還有待發掘。在另一方面，軌跡異常檢測有助于發現具有高撞橋風險的船舶。異常檢測常基于聚類方法，然而基于聚類的異常檢測方法對于與正常數據接近的異常數據分辨能力較弱。此外，目前船舶軌跡預測與異常檢測二者通常被單獨處理，能否將兩種任務融合在一個方法或模型中也面臨挑戰。

發明內容

為了解決上述問題，發明了一種基于視頻的船橋及船間碰撞實時預警方法與系統。預警方法包含基于單應性變換的船舶定位，基于軌跡生成式對抗網絡的船舶軌跡數據增強與基于雙任務編碼解碼網絡的船舶軌跡異常檢測及預測。其中船舶定位用于實時獲取船舶航行軌跡；數據增強用于生成大量可能與橋發生碰撞的異常軌跡；船舶軌跡異常檢測及預測用于發現有撞橋風險或船間碰撞趨勢的船舶。預警系統包含橋上固定攝像機，航拍無人機，實時數據處理終端及橋上聲光報警裝置。

為了實現上述目的，本發明的技術方案如下：一種基于視頻的船橋及船間碰撞實時預警方法，所述方法包括以下步驟：

S1：基于單應性變換的船舶定位；

S2：基于軌跡生成式對抗網絡的船舶軌跡數據增強；

S3：基于雙任務編碼解碼網絡的船舶軌跡異常檢測及預測。