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      基于圖像和AIS的船舶識(shí)別及侵入告警方法研究

      2020-08-13 07:17:44高東
      關(guān)鍵詞:參數(shù)信息差分法攝像機(jī)

      ◆高東

      (中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所 江蘇 210000)

      在海事、船舶管理系統(tǒng)等民用領(lǐng)域中,視頻監(jiān)控成為一種重要的信息來(lái)源,從實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控中快速有效的提取船舶目標(biāo),對(duì)船舶身份進(jìn)行自動(dòng)判別,對(duì)船舶異常行為進(jìn)行告警,成為一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。在目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)中,應(yīng)用比較廣泛的有背景差分法、“幀間差分法”、光流法等,背景差分法易受環(huán)境光線變化的影響,不適用于背景變化很大的情況;“幀間差分法”為“幀間”時(shí)間間隔的選取很重要,只能提取出目標(biāo)邊界;光流法對(duì)硬件要求比較高,計(jì)算較復(fù)雜,“抗噪性”差。因此,如何快速有效地檢測(cè)船舶目標(biāo),結(jié)合其他來(lái)源信息,對(duì)船舶身份和行為進(jìn)行判別成為一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì)。

      1 方法概述及流程

      本文介紹一種基于視頻的船舶身份識(shí)別與侵入?yún)^(qū)域告警方法,主要包括三個(gè)過(guò)程。一是利用PTZ攝像頭采集圖像,利用平均“幀間差分法”與背景差分法將采集到的當(dāng)前圖像與背景圖像進(jìn)行差分,提取運(yùn)動(dòng)船舶目標(biāo);二是利用攝像機(jī)標(biāo)定,結(jié)合圖像處理方法,提取船舶目標(biāo)的位置、尺寸、顏色等參數(shù)信息;三是以AIS信息為參考基準(zhǔn),對(duì)船舶身份進(jìn)行判別,對(duì)船舶是否侵入?yún)^(qū)域進(jìn)行告警判斷。處理流程如圖1所示。

      圖1船舶身份識(shí)別與告警處理流程

      2 船舶識(shí)別步驟及方法

      2.1 船舶目標(biāo)檢測(cè)

      首先利用PTZ攝像頭采集圖像,采用平均“幀間差分法”實(shí)現(xiàn)圖像背景的重建與自動(dòng)更新。采用平均“幀間差分法”實(shí)現(xiàn)圖像背景更新的具體步驟為:

      第1,連續(xù)采集最新的k幅圖像序列fi(x,y),(i=1,2,…,k),進(jìn)行彩色圖像灰度化處理;

      第2,對(duì)連續(xù)k幅灰度圖像作兩兩幀間差分處理,差分圖像的計(jì)算公式為:

      式中,(x,y)表示圖像中像素坐標(biāo),fi(x,y)表示第i幀圖像中坐標(biāo)(x,y)處像素的灰度值,fi-1(x,y)表示第i-1幀中坐標(biāo)(x,y)處的像素灰度值;

      通過(guò)下述公式對(duì)背景圖像進(jìn)行重建:

      式中,T為預(yù)設(shè)的“幀”差閾值,Bi(x,y)為重建的第i“幀”背景圖像,N為重建的背景圖像總數(shù),B(x,y)為重建后的參考背景圖像。

      其次,利用改進(jìn)的背景差分法將采集到的當(dāng)前圖像與背景圖像進(jìn)行差分,提取運(yùn)動(dòng)船舶目標(biāo)。采用改進(jìn)的背景差分法實(shí)現(xiàn)船舶目標(biāo)檢測(cè)的具體步驟為:

      第1,根據(jù)采集圖像的寬度和高度取值,在圖像中設(shè)置“虛擬線圈”矩形觸發(fā)區(qū)域;

      第2,對(duì)于實(shí)時(shí)輸入的圖像序列,在矩形區(qū)域內(nèi)通過(guò)下述公式將采集圖像和背景圖像作差分處理:

      式中,T0為預(yù)設(shè)的差分閾值,(x,y)為矩形區(qū)域內(nèi)的像素,fi(x,y)為第i幀圖像,B(x,y)為背景圖像;

      統(tǒng)計(jì)Di(x,y)中像素大于零的個(gè)數(shù),若總數(shù)大于設(shè)定的閾值,則當(dāng)前圖像被觸發(fā),可能含有運(yùn)動(dòng)船舶目標(biāo),否則丟棄當(dāng)前圖像,繼續(xù)處理下一幀;

      第3,對(duì)于成功觸發(fā)的圖像,將圖像中的所有像素與背景圖像做差分,“差分值”大于指定閾值處的像素“灰度值”置為255,小于指定閾值置為0,從而得到二值圖像;

      第4,對(duì)二值圖像進(jìn)行濾波等“去噪”處理,利用圖像開(kāi)閉運(yùn)算等形態(tài)學(xué)方法去除二值圖像中的孔洞。

      2.2 船舶參數(shù)信息提取

      船舶目標(biāo)檢測(cè)后,提取船舶目標(biāo)的位置、尺寸、顏色等參數(shù)信息,提取船舶目標(biāo)參數(shù)信息的具體步驟為:

      圖2攝像機(jī)標(biāo)定模型

      第1,利用Canny邊緣檢測(cè)方法提取二值圖像中船舶目標(biāo)的輪廓,計(jì)算外接矩形區(qū)域的重心所在處的像素坐標(biāo),結(jié)合圖2攝像機(jī)標(biāo)定模型,根據(jù)攝像機(jī)的焦距、高度、姿態(tài)等參數(shù),利用下述攝像機(jī)標(biāo)定模型將像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為物理坐標(biāo):

      式中,u-v為圖像坐標(biāo)系,原點(diǎn)位于圖像中心;Xw-Yw-Zw為物理坐標(biāo)系,原點(diǎn)為攝像機(jī)光軸與地面交點(diǎn);f為攝像機(jī)焦距,H為攝像機(jī)高度,t為攝像機(jī)俯仰角,p為偏角,s為旋轉(zhuǎn)角。

      第2,利用船舶目標(biāo)的外接矩形區(qū)域計(jì)算船舶目標(biāo)在圖像坐標(biāo)中的長(zhǎng)度和寬度,根據(jù)標(biāo)定模型和攝像機(jī)焦距計(jì)算實(shí)際船舶目標(biāo)的長(zhǎng)度和寬度。

      第3,利用船舶目標(biāo)的外接矩形區(qū)域參數(shù)將采集的原始圖像中的船舶目標(biāo)提取出來(lái),根據(jù)RGB色彩空間信息提取目標(biāo)的“主色彩”特征,判斷船舶目標(biāo)的顏色。

      2.3 船舶識(shí)別與告警處理

      以AIS信息為參考基準(zhǔn),對(duì)船舶身份進(jìn)行判別,對(duì)船舶是否侵入?yún)^(qū)域進(jìn)行告警判斷。對(duì)船舶身份和侵入?yún)^(qū)域告警判斷具體步驟為:

      第1,以AIS信息中的時(shí)間、位置、船舶尺寸等參數(shù)為參考基準(zhǔn),與基于圖像提取的船舶時(shí)間、位置、尺寸等參數(shù)進(jìn)行配準(zhǔn)、比對(duì)分析,對(duì)船舶身份進(jìn)行判別,識(shí)別非合作船舶目標(biāo);

      第2,根據(jù)設(shè)置的告警區(qū)域、告警門(mén)限、目標(biāo)過(guò)濾等告警規(guī)則信息,結(jié)合船舶目標(biāo)的物理位置判斷是否侵入預(yù)設(shè)區(qū)域并進(jìn)行告警。

      3 結(jié)論

      與現(xiàn)有技術(shù)相比,本文提出的一種基于圖像的船舶身份識(shí)別與侵入?yún)^(qū)域告警方法,具有以下特點(diǎn):采用平均“幀間差分法”實(shí)現(xiàn)圖像背景的快速重建和自動(dòng)更新,采用改進(jìn)的背景差分法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)快速有效地檢測(cè);提取船舶目標(biāo)的參數(shù)信息,同時(shí)結(jié)合AIS參數(shù)信息,進(jìn)行船舶身份判別和侵入?yún)^(qū)域告警處理;計(jì)算簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),具有較好的工程應(yīng)用前景。

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