基于紅外圖像的運(yùn)動船舶檢測及跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、現(xiàn)代技術(shù)裝備下的船舶駕駛，已使海上安全事故降低了許多。但是這方面的工作還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，據(jù)調(diào)查海上事故中人為因素占有很高的比例，統(tǒng)計表明在所有碰撞事故中有90％是由人為錯誤產(chǎn)生的。在降低人為錯誤，保證避碰和航行安全方面，控制系統(tǒng)前端數(shù)據(jù)采集的信息量和準(zhǔn)確度起了決定作用。 論文針對港口VTMS的交管雷達(dá)和船舶導(dǎo)航雷達(dá)存在的局限性，引入了紅外成像系統(tǒng)作為除雷達(dá)、AIS以外的數(shù)據(jù)采集傳感器。紅外成像系統(tǒng)能夠在船舶航行及港口船舶監(jiān)控中發(fā)揮

2、重要作用的關(guān)鍵技術(shù)是紅外目標(biāo)檢測及跟蹤技術(shù)，本論文就此關(guān)鍵技術(shù)展開研究。國內(nèi)尚缺少應(yīng)用紅外檢測技術(shù)作為雷達(dá)地補(bǔ)充手段，為航行安全、船舶避碰提供輔助決策的系統(tǒng)。該課題的研究在國內(nèi)屬于新的研究領(lǐng)域，具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。 論文圍繞紅外圖像的運(yùn)動船舶目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)中的重要環(huán)節(jié)進(jìn)行深入的理論分析及實(shí)驗(yàn)研究，為紅外探測技術(shù)在海上交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行必要的前期研究工作，同時該研究對我國民用紅外探測技術(shù)的發(fā)展起到推動作用。本論文的

3、研究受交通部通達(dá)項目“船港航控制與管理一體化綜合仿真的基礎(chǔ)研究”(200432981007)的支持。 論文的主要研究成果如下： 系統(tǒng)分析了現(xiàn)有海上交通系統(tǒng)中船舶目標(biāo)信息的來源，引入了紅外成像系統(tǒng)作為除雷達(dá)、AIS以外的數(shù)據(jù)采集傳感器。從紅外圖像特點(diǎn)分析入手，針對現(xiàn)場實(shí)拍的紅外圖像中的船舶目標(biāo)和背景的特點(diǎn)，對目標(biāo)進(jìn)行了分類，共分為三類：近距離的大目標(biāo)，有復(fù)雜背景的中距離小目標(biāo)，背景單一的遠(yuǎn)距離弱小目標(biāo)。論文分析了三類目標(biāo)在

4、海上交通系統(tǒng)中不同的應(yīng)用背景，重點(diǎn)研究后兩類目標(biāo)。 提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行背景預(yù)測和目標(biāo)檢測的算法。遠(yuǎn)距離的弱小目標(biāo)，一方面受到隨機(jī)噪聲、背景雜波、水面波紋的影響；另一方面檢測的是弱小目標(biāo)，目標(biāo)在圖像中的面積較小，幾乎沒有形狀信息，使得運(yùn)動船舶目標(biāo)的檢測比較困難的。為了處理這些方面的問題，提出了基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外弱小目標(biāo)檢測算法。算法充分考慮到傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際運(yùn)用中存在的計算量的瓶頸問題，選用了適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練算法、

5、訓(xùn)練誤差，保證了算法實(shí)現(xiàn)的速度。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明目標(biāo)檢測算法可以得到較好的檢測概率，計算量適中，對于弱小目標(biāo)檢測是非常適用的。 提出基于幀間相關(guān)的復(fù)雜背景條件下的小目標(biāo)檢測算法。當(dāng)紅外圖像中的背景較復(fù)雜，采用單幀圖像很難檢測，針對這樣的應(yīng)用背景，提出了利用幀間的相關(guān)性，估計背景的算法，然后檢測出目標(biāo)的位置，同時利用邊緣檢測的Canny算子得到目標(biāo)的形狀。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法利用序列圖像可以降低水面雜波、紅外探測器固有噪聲、隨機(jī)噪聲