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            基于視頻圖像模塊的關鍵技術的研發
            基于視頻圖像模塊的關鍵技術的研發
            2022-06-17 11:01
            3995
            公司新聞
            2022-06-17 11:01
            基于視頻圖像模塊的關鍵技術的研發

            深度學習的船舶識別模型研究

            1)設計MIoU (Mixing Intersection over Union)損失函數,借鑒GIoU (Generalized Intersection over Union)的最小閉包區域和DIoU (Distance Intersection over Union)的關鍵點歸一化距離,解決內河船舶識別中圖像目標尺度變化大、拍攝角度多變、船舶相互遮擋、圖像背景復雜等問題。

            2)研究改進YOLO算法對目標場景中的船舶進行檢測,增強算法對多尺度圖像目標的識別能力,解決現有YOLOV5算法對小尺度船舶識別精度較低,容易產生誤識及漏識的問題。

            3)研究基于多尺度CNN的自適應熵加權決策融合船舶圖像分類方法,使用3個不同的子網絡提取多尺度下的船舶圖像特征,并利用Softmax函數輸出的概率值計算信息熵,保證對不同輸入船舶圖像賦予自適應的權重,以實現對船舶圖像的高精度分類,確保提高模型的穩定性和魯棒性。

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            自適應熵加權決策融合船舶圖像分類方法


            設計光流運動模型OFMM,融合連續幀內海天線和海面特征點信息,研究利用連續兩幀內的海天線幀間運動模型優化光流聚類效果,通過特征點匹配、海天線匹配、光流聚類以及單應矩陣計算,實現前景特征點和背景特征點的準確分類,獲取各自的運動模型。

            設計基于Resnet50骨干網絡構建外觀模型,研究利用余弦分類器替換輸出端標準的Softmax分類器,用于目標船舶的ID重識別。

            基于船舶識別模型、OFMM和外觀模型,設計基于計算機視覺的海上多目標船舶跟蹤算法MVT,重點解決目標船舶的運動估計,ID頻繁變換以及跟蹤框和檢測框的匹配問題。

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            光流運動模型OFMM


            船舶視頻監控識別系統設計

            研究船舶AR增強展示功能,實現船舶信息、違規信息、水文信息等助航信息的自動疊加和AR視頻流壓縮、輸出功能。

            多線激光雷達通過云臺和旋鏡的往復旋轉,對多角度點云進行配準可以獲取在500m處全流域亞米級精度的船舶的三維輪廓。該種方式信息來源沒有維度缺失,點云處理算法較為成熟,檢測結果可靠。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,用于水上探測其耐候性和防護需做特別加強。

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            多線激光雷達


            激光雷達偏航超高檢測儀即采用該種多線激光的探測方式,從而對船舶環境空間信息的高密度云進行主動探測,通過云臺和旋鏡的往復旋轉,可對多角度點云進行配準并獲取在500m內全流域亞米級精度,因其采用高速非重復掃描技術和多線封裝激光器,點云視場覆蓋率高,可快速捕捉視場中的每個細節,如船舶的位置、船速、大小及位移等三維輪廓信息,通過橋梁預設的通航凈高和凈寬來判別船舶是否超高及偏航,并結合聲光報警等技術手段予以偏航預警提示。

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            激光雷達偏航超高檢測儀


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