內河在航船舶動態(tài)跟蹤和航跡融合方法研究.pdf

1、隨著我國內河航運的蓬勃發(fā)展，水上運輸任務日益繁重。內河各港口的吞吐量急劇增加，船舶流量和船舶密度也不斷加大，導致航運事故發(fā)生的風險加劇，對內河在航船舶的動態(tài)跟蹤和實時監(jiān)控顯得尤為重要。近年來，船舶交通管理系統(tǒng)(VTS)中雷達、船舶自動識別系統(tǒng)(AIS)、電子海圖信息顯示系統(tǒng)(ECDIS)等智能化的監(jiān)控設備在內河海事監(jiān)管中得到積極應用。雷達是跟蹤船舶的最佳選擇，但是在盲區(qū)會失去跟蹤能力且不能識別船舶類型;AIS可以提供船舶的動態(tài)、靜態(tài)信息

2、，可以較好地識別船舶類型，但是由于其安裝成本較高，在內河總噸位300以下的中小船舶沒有配備;安裝價格便宜，技術成熟的視頻監(jiān)控技術可為監(jiān)控內河船舶提供另一種手段，但是其只能在航道的有限范圍內獲得信息。因此，在探討基于視頻的內河在航船舶目標識別和跟蹤方法的基礎上，應用視頻、AIS、雷達等三種方法對船舶軌跡進行融合，提高內河在航船舶跟蹤的可靠性和準確性，這對內河在航船舶的實時監(jiān)控具有重要的學術和應用價值。本文的主要工作和創(chuàng)新如下:
　　

3、(1)基于視頻的內河在航船舶目標識別方法研究:針對視頻監(jiān)控中運動目標的提取問題，提出一種基于改進相鄰幀差法和Hu不變矩特征的運動目標識別方法。利用二維小波變換方法對采集到的視頻圖像進行去噪得到平滑的目標圖像，采用連續(xù)幀間差分法處理圖像得到運動區(qū)域，對當前幀目標進行Canny邊緣檢測得到邊緣信息，兩者檢測結果相與得到運動目標邊緣;提出一種改進的Hu不變矩目標圖像特征提取方法提取目標圖像的不變矩特征;設計一種基于優(yōu)化權值附加動量因子的BP神

4、經網(wǎng)絡作為模式識別器，實現(xiàn)運動目標的自動識別。
　　(2)基于視頻的內河在航船舶跟蹤方法研究:針對目標的實時跟蹤問題，結合內河船舶運動特性提出一種自適應帶寬的Mean-shift目標跟蹤算法，通過尺度檢測的方法選擇窗寬更新算法，解決了傳統(tǒng)的基于Mean-shift目標跟蹤算法中的固定核窗寬問題，可以隨著運動目標尺寸的變化而變化，實現(xiàn)運動目標的實時跟蹤，提高了目標跟蹤的準確性和可靠性。
　　(3)視頻、AIS、雷達軌跡融合方法