[發明專利]一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法

在審

• 申請號: 202210362998.4
• 申請日: 2022-04-08
• 公開（公告）號: CN114463640A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 張笛;李玉立;范亮;馬浩為;張金奮;萬程鵬;吳達
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學;廣東省內河港航產業研究有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/532;G06V10/80;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/75;G06V10/82
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 徐瑛

1.一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，采集多點位船舶船身局部高清圖像，不同點位對應不同的拍攝視角；

S2，將同一點位拍攝的多張船身局部高清圖像進行拼接融合，得到船舶的全景圖；

S3，對船舶進行身份識別，將船舶的多點位全景圖和身份信息綁定后錄入船舶身份數據庫中；

S4，采集某一視角下目標船舶的多張局部高清圖像進行拼接融合，得到目標船舶的全景圖；

S5，根據目標船舶的全景圖，在船舶身份數據庫中檢索與目標船舶匹配的船舶身份信息；若目標船舶的身份信息未錄入船舶身份數據庫中，則采集目標船舶的多點位全景圖和身份信息進行綁定，并錄入船舶身份數據庫中。

2.根據權利要求1所述的一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，步驟S1中，采集船舶船身局部高清圖像前，采用基于YOLOv5的目標檢測算法識別圖像中的船舶目標。

3.根據權利要求1所述的一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，步驟S2中，進行拼接融合前，對采集的圖像進行篩選清洗，將不清晰的圖像以及錯拍、誤拍圖像進行剔除。

4.根據權利要求1所述的一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，步驟S2中，將多張船身局部高清圖像進行拼接融合的方法為：

采用ORB算法和SURF算法提取待拼接圖像的特征點，通過KNN特征點匹配算法得到待拼接圖像的匹配點集，通過匹配點進行圖像配準，在拼縫計算的基礎上完成圖像融合，最終生成該視角的船舶全景圖。

5.根據權利要求1所述的一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，步驟S3中，采用基于深度學習的PaddleOCR文字識別網絡識別船舶身份信息中的船名，并通過圖像合成工具將識別到的船名與對應的全景圖進行整合。

6.根據權利要求1所述的一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，步驟S3中，采用AIS系統獲取船舶的身份信息，用于輔助船舶的身份識別。

7.根據權利要求1所述的一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，步驟S4中，采集目標船舶的圖像所用的采集設備包括全景攝像頭和高清攝像頭，所述全景攝像頭用于獲取目標船舶的全景圖，對目標船舶進行定位；所述高清攝像頭用于對目標船舶進行動態捕捉，獲取目標船舶的局部高清圖像。

8.根據權利要求1所述的一種局部特征融合的多視角船舶身份識別方法，其特征在于，步驟S5中，在船舶身份數據庫中檢索與目標船舶匹配的船舶身份信息的方法為：

通過卷積神經網絡對目標船舶的全景圖進行特征提取，獲取特征激活區域，形成圖像掩模，通過圖像掩模找出最大連通區域，將最大連通區域圖像與船舶身份數據庫中的全景圖進行距離匹配，采用馬氏距離相似度算法選出距離最小的圖像對應的船舶身份信息即為目標船舶的身份信息。