[發(fā)明專利]一種景區(qū)河道視覺(jué)識(shí)別移動(dòng)船只跟蹤聯(lián)動(dòng)方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110307943.9
• 申請(qǐng)日: 2021-03-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113110421B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鮑敏;李垚
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 特斯聯(lián)科技集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G05D1/02
• 分類號(hào): G05D1/02
• 代理公司: 北京辰權(quán)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達(dá)

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種景區(qū)河道視覺(jué)識(shí)別移動(dòng)船只跟蹤聯(lián)動(dòng)方法和系統(tǒng)。該方法包括：在景區(qū)河道交叉口設(shè)置多個(gè)攝像頭，形成數(shù)字視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)監(jiān)控多條河道的船流情況，獲得監(jiān)控感知數(shù)據(jù)；所述數(shù)字視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)提取所述監(jiān)控感知數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)特征流，并將所述實(shí)時(shí)特征流發(fā)送給云端服務(wù)器；建立數(shù)字細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接收所述實(shí)時(shí)特征流；解析所述實(shí)時(shí)特征流，獲得多個(gè)移動(dòng)船只的牌照、航速、方向、位置、和駕駛員信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)移動(dòng)船只之間相撞的概率；通過(guò)人工智能算法根據(jù)所述多個(gè)移動(dòng)船只的牌照、航速、方向、位置進(jìn)行路線規(guī)劃和駕駛建議，重復(fù)預(yù)測(cè)所述多個(gè)移動(dòng)船只之間相撞的概率，直至將所述多個(gè)移動(dòng)船只之間相撞的概率降為預(yù)設(shè)閾值以下。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及河道交通運(yùn)輸領(lǐng)域，尤其涉及一種景區(qū)河道視覺(jué)識(shí)別移動(dòng)船只跟蹤聯(lián)動(dòng)方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在眾多交通運(yùn)輸方式中，水路運(yùn)輸以其成本低、運(yùn)輸量大等特點(diǎn)被普遍認(rèn)可和接受，水上交通運(yùn)輸發(fā)展迅速，但是由于船舶運(yùn)輸易受自然環(huán)境影響、靈活性差等特點(diǎn)，船舶碰撞事故時(shí)有發(fā)生，造成不同程度的財(cái)產(chǎn)損失、人員傷亡和環(huán)境污染。

中國(guó)發(fā)明專利CN112180950A公開(kāi)了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能船舶自主避碰及路徑規(guī)劃方法，包括以下步驟：1)獲取本船周圍的環(huán)境信息以及本船信息，感知環(huán)境狀態(tài)空間；2)根據(jù)環(huán)境狀態(tài)空間內(nèi)的障礙物位置、航速，航向在內(nèi)的相關(guān)信息計(jì)算避碰參數(shù)，判斷是否存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)；3)如果無(wú)碰撞風(fēng)險(xiǎn)，則直接進(jìn)行路徑規(guī)劃；如果存在碰撞風(fēng)險(xiǎn)，則建立融合LSTM和強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理搭建的智能船避碰模型，尋找避讓的最佳避碰策略，獲取對(duì)應(yīng)的本船避碰所需的航速和航向；4)避碰策略執(zhí)行結(jié)束之后，根據(jù)設(shè)定條件確定碰撞風(fēng)險(xiǎn)消失的臨界位置點(diǎn)作為新的起點(diǎn)，然后利用路徑規(guī)劃算法重新進(jìn)行路徑規(guī)劃。

如上，目前的河道交通運(yùn)輸中，雖然存在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)河道內(nèi)船舶碰撞風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)，但是需要船舶上安裝專門的軟硬件設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行路徑規(guī)劃和接收警報(bào)，而且成本很高。但是，如圖1所示，在很多河道交叉縱橫的景區(qū)，如果同時(shí)存在視覺(jué)上的遮擋物，例如蘆葦?shù)龋瑒t使得快艇的駕駛員在接近河道交叉口時(shí)候無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)側(cè)方來(lái)船，往往會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的水上交通事故。筆者就曾在白洋淀景區(qū)親眼目睹了兩艘快艇在河道交叉口相撞的事故，導(dǎo)致有乘客落水，非常危險(xiǎn)。因此，目前急需在景區(qū)河道的場(chǎng)景中，能夠?qū)崟r(shí)提供給快艇等船舶駕駛員船流、臨近河道交叉口時(shí)防撞的預(yù)警信息等。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請(qǐng)的目的在于提出一種景區(qū)河道視覺(jué)識(shí)別移動(dòng)船只跟蹤聯(lián)動(dòng)方法和系統(tǒng)，提高景區(qū)河道安全監(jiān)控的自動(dòng)化水平，解決目前景區(qū)河道安全監(jiān)控過(guò)程中智能化水平不高，無(wú)法及時(shí)預(yù)警等技術(shù)問(wèn)題。

基于上述目的，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N景區(qū)河道視覺(jué)識(shí)別移動(dòng)船只跟蹤聯(lián)動(dòng)方法，包括：

在景區(qū)河道交叉口設(shè)置多個(gè)攝像頭，形成數(shù)字視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)監(jiān)控多條河道的船流情況，獲得監(jiān)控感知數(shù)據(jù)；

所述數(shù)字視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)提取所述監(jiān)控感知數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)特征流，并將所述實(shí)時(shí)特征流發(fā)送給云端服務(wù)器；

建立數(shù)字細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接收所述實(shí)時(shí)特征流；

解析所述實(shí)時(shí)特征流，獲得多個(gè)移動(dòng)船只的牌照、航速、方向、位置、和駕駛員信息，預(yù)測(cè)所述多個(gè)移動(dòng)船只之間相撞的概率；

通過(guò)人工智能算法根據(jù)所述多個(gè)移動(dòng)船只的牌照、航速、方向、位置進(jìn)行路線規(guī)劃和駕駛建議，重復(fù)預(yù)測(cè)所述多個(gè)移動(dòng)船只之間相撞的概率，直至將所述多個(gè)移動(dòng)船只之間相撞的概率降為預(yù)設(shè)閾值以下；

發(fā)送碰撞預(yù)警概率提醒，以及規(guī)劃路線和/或駕駛建議給所述多個(gè)移動(dòng)船只的駕駛員的移動(dòng)終端。

在一些實(shí)施例中，所述監(jiān)控感知數(shù)據(jù)包括以下數(shù)據(jù)中的至少一種：視頻數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)。