王 晨，陳晶晶，王潤田

（中國科學(xué)院聲學(xué)研究所東海研究站，上海 201815）

0 引 言

與傳統(tǒng)的陸上運(yùn)輸相比，水上運(yùn)輸具有成本低、載量大、經(jīng)濟(jì)環(huán)保等優(yōu)勢。伴隨著我國經(jīng)濟(jì)和運(yùn)輸業(yè)的不斷發(fā)展，船舶的總擁有量、運(yùn)行速度、載重量等方面都有了顯著提升，但事故發(fā)生率也相應(yīng)增加。因此，完善水上交通系統(tǒng)，加強(qiáng)航行船舶的自動監(jiān)控，是內(nèi)河航運(yùn)發(fā)展的必然趨勢和要求[1]。

目前，常見的船舶監(jiān)測方法有自動識別系統(tǒng)[2]（Automatic Idcntification Systcm， AIS）、雷達(dá)[3-4]、視頻監(jiān)控等。然而這些方式都存在一些難以忽視的弊端，例如AIS系統(tǒng)，部分低噸位船舶并沒有配備，所以會出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象；雷達(dá)監(jiān)控耗資大，且在一些彎曲河道使用時會受到限制；視頻檢測主要是基于圖像的目標(biāo)識別技術(shù)[5-6]，容易受天氣、光照、水面反光等環(huán)境因素影響導(dǎo)致漏檢或錯檢。

隨著聲學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，回聲探測法在水下目標(biāo)探測方面得到越來越廣泛的應(yīng)用，尤其是多波束聲吶和側(cè)掃聲吶，廣泛應(yīng)用于水下目標(biāo)探測與識別領(lǐng)域[7-8]。鄔佳偉等[9]設(shè)計(jì)了一種利用側(cè)掃聲吶采集到的聲圖影區(qū)，對船閘內(nèi)的靜態(tài)船舶進(jìn)行實(shí)載噸位測量的方法。但是該方法檢測范圍有限，而內(nèi)河航運(yùn)全航道水面比較寬，船舶航行具有一定的隨機(jī)性，且不一定按照一個很窄的航路通行。因此，本文設(shè)法基于船舶本身的信號特點(diǎn)，研究一種能夠適用于大范圍航道針對動態(tài)船舶的快速識別方案。

1 理論模型

內(nèi)河船的船體大多為鋼結(jié)構(gòu)，水下殼體以鋼板或水泥殼為主。內(nèi)河船船型結(jié)構(gòu)規(guī)則，如圖1所示，船體俯視面呈長方形，縱切面呈梯形，主駕駛艙位于船尾，航行方向如箭頭所示。當(dāng)聲波從水中發(fā)射到船體時會發(fā)生強(qiáng)反射，且垂直入射點(diǎn)的回波信號最強(qiáng)，所以可以通過船體水下部分的回聲特性來構(gòu)建出船舶目標(biāo)快速識別方法。

圖1 內(nèi)河空船及載貨船F(xiàn)ig.1 Picture of inland ships

基于以上理論分析，考慮到側(cè)掃聲吶的聲學(xué)特性及其性價(jià)比等因素，建立利用側(cè)掃聲吶進(jìn)行船舶檢測的模型如圖2所示：將拖魚安裝于航道側(cè)壁的底部，利用安裝在拖魚上的單側(cè)換能器線陣發(fā)射聲波到水面。當(dāng)船舶經(jīng)過時，會接收到船體水下部分的反向散射信號，其中船體與水面的交界處反射信號最強(qiáng)，船舭部次之。

圖2 基于側(cè)掃聲吶檢測模型Fig.2 Detection model based on side-scan sonar

2 實(shí)驗(yàn)測試

2019年，項(xiàng)目組在廣西西江上建立了一套船舶吃水深度檢測系統(tǒng)，并利用該系統(tǒng)進(jìn)行了本研究的實(shí)驗(yàn)。該處航道寬度為120 m，實(shí)驗(yàn)中使用的側(cè)掃聲吶發(fā)射頻率為150、450 kHz，水平波束開角分別為 0.6°和 0.2°，垂直波束開角為 50°。由于設(shè)備安裝在航道側(cè)壁，所以只用到側(cè)掃聲吶的B側(cè)鰭，如圖3（a）所示。安裝深度為21 m，為了使聲束盡量覆蓋整個航道，調(diào)整拖魚的安裝角度，最終聲束覆蓋范圍如圖3（b）中的陰影區(qū)所示。

圖3 系統(tǒng)安裝示意圖Fig.3 Schematic diagram of system installation

該系統(tǒng)采用24 h連續(xù)工作方式，聲發(fā)射頻率為1 s發(fā)射5次，監(jiān)測航道范圍為14.7～120 m。

2.1 聲圖特征

在聲圖中用灰度來代表信號強(qiáng)度，暗色代表回波信號較弱，亮色代表回波信號較強(qiáng)。船舶進(jìn)入檢測點(diǎn)時，由于船體的強(qiáng)反射在聲圖中呈現(xiàn)出明顯的結(jié)構(gòu)特征。如圖4（a）所示，載重船的成像呈梯形，這與船體的縱切面形狀一致。如圖4（b）所示，空船的成像為一條逐漸增強(qiáng)的亮線，這與空船船尾重、船頭輕的行駛狀態(tài)相吻合。

圖4 不同目標(biāo)的側(cè)掃聲吶聲圖Fig.4 Acoustic images of different targets displayed by side-scan sonar

實(shí)驗(yàn)記錄中還發(fā)現(xiàn)，除了船舶（載重船、空船）會在聲圖中有明顯的特征之外，魚群、漁網(wǎng)、垃圾漂浮物或者下雨，也會產(chǎn)生明顯的影像，如圖4（c）～4（f）所示。雖然這些偽目標(biāo)可能會給船舶的自動識別造成干擾，但是從聲圖上可以看出不同的目標(biāo)有不同的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。

2.2 數(shù)據(jù)分析

（1）船舶目標(biāo)會引起信號能量的變化。

設(shè)第i幀的回波信號聲壓為Pi（j） ，j=1，2，… ，N，其中：j為采樣點(diǎn)，N為采樣總數(shù)。則計(jì)算單幀信號的能量值為

利用Matlab對圖4中的6種信號進(jìn)行能量統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖5中的實(shí)線所示，虛線框內(nèi)是目標(biāo)出現(xiàn)的位置。

通過圖5（a）和圖5（b）的能量變化圖可以看出，當(dāng)船舶駛?cè)霗z測點(diǎn)時信號能量會明顯增強(qiáng)。其中，載重船的能量值隨著船體的駛?cè)胙杆僭黾樱沾哪芰恐惦S著船體的駛?cè)胫饾u增強(qiáng)。

圖5 不同目標(biāo)的回波信號能量變化圖Fig.5 Energy change of different target echo signals

同理，偽目標(biāo)也可能引起能量變化，結(jié)果如圖5（c）～5（f）所示：魚群、漁網(wǎng)、下雨時的能量變化并不明顯；垃圾漂浮物受其材質(zhì)、大小等因素的影響，能量增加幅度較大，并且只從能量上來看，在某個瞬時與船體目標(biāo)近似，容易導(dǎo)致誤判。

由于環(huán)境信號相對穩(wěn)定，可以將其作為本底噪聲進(jìn)行處理。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析，選取連續(xù)的幾幀（比如3幀）環(huán)境信號對本底噪聲進(jìn)行濾波效果較好。設(shè)選取的連續(xù)3幀為第k，k+1，k+ 2 幀的環(huán)境信號，則濾波后的信號Psi（j） 和信號能量Esi（j）分別為[10]

圖4中6種信號濾波后的能量結(jié)果如圖5中的虛線所示。濾波后的環(huán)境能量值約為 0，船舶的能量依然很強(qiáng)，垃圾漂浮物的能量值雖有明顯減小，但依然強(qiáng)于環(huán)境信號。

（2） 船舶聲圖中存在明顯的線型結(jié)構(gòu)特征。

在本實(shí)驗(yàn)的聲發(fā)射頻次下，一艘船的總幀數(shù)一般在50幀以上。圖6為不同目標(biāo)的聲圖和單幀信號圖。從圖4（a）～4（b）可以看出，船體水下結(jié)構(gòu)的棱角部位回聲信號能量最強(qiáng)，且具有連續(xù)性，形成線型圖案。而其他偽目標(biāo)沒有這種結(jié)構(gòu)特征，如圖4（f）所示，從連續(xù)多幀的信號圖來看線性結(jié)構(gòu)并不清晰。例如，圖6（a）中第48幀經(jīng)過濾波后的信號如圖6（b）所示，該幀信號信號幅度的最大值為第6 528個采樣點(diǎn)的位置，對應(yīng)于船體與水面的交界處，這是由于船體與水面交界處的回波信號強(qiáng)。圖6（c）中的第 94 幀經(jīng)過濾波后的信號如圖6（d）所示，信號幅度最大值為第6 337個采樣點(diǎn)的位置，對應(yīng)聲圖中能量最強(qiáng)的位置。

圖6 不同目標(biāo)的聲圖和單幀信號圖Fig.6 Acoustic images of different targets and the signal waveform of a single frame

分別對圖4中載重船、空船、垃圾漂浮物的前10幀的回波幅度最大值的采樣點(diǎn)位置坐標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示。船舶目標(biāo)相鄰幀的最大值的采樣點(diǎn)位置很接近，而垃圾漂浮物的波動較大。

表1 載物船、空船、垃圾漂浮物的前10幀最大值坐標(biāo)Table 1 Sampling points of empty ship, ship with cargo and floating object corresponding to the maximal values in the first 10 frames

進(jìn)一步計(jì)算三種目標(biāo)回波幅度最大時采用點(diǎn)位置的平均差，船舶信號的平均差較小，載重船為1.2，空船為3.5，垃圾漂浮物的平均差較大，為78.4。

3 船舶快速識別方法試驗(yàn)

基于以上分析，總結(jié)出基于側(cè)掃聲吶的船舶目標(biāo)信號具有以下兩個特點(diǎn)：首先，當(dāng)船舶經(jīng)過時，信號能量會明顯增強(qiáng)；其次，船舶具有明顯的線型結(jié)構(gòu)特征，即信號回波幅度的最大值采樣點(diǎn)位置平均差小。根據(jù)以上結(jié)論，提出一種船舶目標(biāo)快速識別方法，其流程圖如圖7所示（圖中Esi為濾波后的信號能量，Es為能量閾值，F(xiàn)lag為疑似船舶標(biāo)記，Xi為Flag=1后的第i幀信號能量的最大值采樣點(diǎn)位置，X為Xi的平均差，Xs為平均差閾值）。

圖7 船舶目標(biāo)快速識別流程圖Fig.7 Flow chart for rapid identification of ship target

（1） 對原始信號Pi的本底噪聲進(jìn)行濾波，得到信號Psi；

（2） 計(jì)算信號Psi的能量Esi；

（3） 航道環(huán)境相對穩(wěn)定，船舶信號特點(diǎn)明顯，尤其是濾波后，環(huán)境噪聲的能量值幾乎為 0，因此可以利用先驗(yàn)知識設(shè)定能量閾值Es。當(dāng)Esi＞Es時，進(jìn)行疑似船舶標(biāo)記Flag=1；

（4） 當(dāng)Flag=1時，開始計(jì)算信號的能量最大值的采樣點(diǎn)位置Xi，連續(xù)計(jì)算10幀；

（5） 計(jì)算采樣點(diǎn)位置的平均差X；

（6） 同樣利用先驗(yàn)知識設(shè)定一個平均差閾值Xs，當(dāng)X＞Xs時，則可以判定該目標(biāo)為船舶目標(biāo)。

利用實(shí)驗(yàn)中獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對該方法進(jìn)行測試。如圖8所示為某一時間段內(nèi)經(jīng)過監(jiān)測點(diǎn)的船舶聲吶圖像。檢測結(jié)果如表2所示。

圖8 一段時間內(nèi)檢測到的船舶聲圖Fig.8 Ships detected in a period of time

表2 對圖8中的船舶檢測結(jié)果Table 2 Detection results of all ships in Fig.8

通過對大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的檢測，該方法對船舶的識別率可以達(dá)到 95%。引起漏檢的主要原因有兩點(diǎn)：（1） 當(dāng)兩艘船交匯重疊時，只能檢測出離拖魚近的那一艘。這是因?yàn)殡x得近的回波信號較強(qiáng)，在做最大值分析時只抓到離得近的點(diǎn)。（2） 當(dāng)船在檢測點(diǎn)直角拐彎時，信號呈大尺度弧形，信號幅度最大值的采樣點(diǎn)的平均差難以滿足判別條件。針對以上不足之處，可以考慮通過調(diào)整設(shè)備安裝角度或在航道另一側(cè)增設(shè)一套設(shè)備解決。

4 結(jié) 論

本文利用回波探測原理，設(shè)計(jì)了一種利用聲吶進(jìn)行內(nèi)河航運(yùn)船舶監(jiān)測的方法?；诖罅繉?shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，總結(jié)了船舶目標(biāo)的信號特點(diǎn)，提出了一種利用側(cè)掃聲吶對船舶目標(biāo)進(jìn)行快速識別的方法，即根據(jù)信號的能量變化特征和船體的線型結(jié)構(gòu)特征快速判別船舶目標(biāo)。該方法具有檢測率高、虛警概率小、監(jiān)測范圍大、實(shí)時性好等優(yōu)勢，為進(jìn)一步監(jiān)測船舶吃水深度、速度、種類等交通流參數(shù)提供了理論支持。