開發針對安裝于橋梁的AIS小型基站設備，該設備滿足橋區水域上下游5KM內AIS信號的實時收發，研制基于TCP/IP傳輸協議的通訊接口，滿足橋區內設備的快速組網，以便于進一步的多信息融合。

TCP/IP協議

基于橋區流域的AIS實時軌跡插補算法

AIS共用同一收發頻道導致信息收發更新頻率較低（依據航速和行駛姿態通常為數十秒到數分鐘之間），為了保證航跡的連續性，需要在接收信息間隔對位置和姿態進行濾波和預測。傳統方法采用線性插值，會有較大概率非常規現象發生（如顯示船舶駛入岸上），基于橋區水域通行航跡約束的Narmax模型動態插值方法，實現高可靠的航跡預測算法。

實時軌跡插補算法原理示意圖

AIS與視頻圖像、激光點云的多信息融合算法

AIS信息具備較為完整的登記信息，使得船舶信息具備唯一性和可追溯性，從激光點云和視頻設備獲取的事件信息都需要跟AIS信息進行信息融合，保證事件檢測和記錄的完備性。信息融合中最關鍵的研究內容是實現AIS地理坐標和視頻圖像坐標以及激光點云坐標的高精度配準，通過自動獲取AIS地理坐標與基于深度學習檢測到的船舶圖像坐標以及基于KD-tree方法等聚類方法檢測的點云三維box進行數據的自動采集，并運用最優化方法求算坐標齊次變換矩陣從而實現以上3個坐標的高精度配準。

圖像識別主要基于計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術，在橋梁上架設可見光或者熱成像攝像機，對橋區航道的圖像進行識別處理，可以判斷是否有船舶進入非航道區域，該方式表現直觀，易于理解。是主動橋梁防船撞系統重要組成部分。

由于缺乏深度信息，攝像頭平面圖像很難標定到地圖坐標，并且受限鏡頭的FOV，在探測距離和探測范圍上無法同時滿足。受限于光的傳播特性在極端大霧和大雨情況下探測距離會有明顯衰減，算法構建復雜，不具備實體的邊緣探測能力，結果的可靠性無法保證。

三維激光點云