【摘 要】
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视频监控是航道船舶动态感知的主要手段之一。然而这些监控系统普遍仅能直观反映船舶航行图像,缺乏船舶目标的相关信息,如船名、航速等,大量视频仍需人工分析,监管效率低,不利于船舶安全航行。论文针对以上问题,通过AIS获取船舶的动静态信息,基于深度学习方法对视频中的船舶目标进行检测,通过建立不同坐标系下的目标匹配和绑定,对视频目标船舶叠加相关信息,实现增强现实视频监控。主要研究内容如下:（1）基于YOLO
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视频监控是航道船舶动态感知的主要手段之一。然而这些监控系统普遍仅能直观反映船舶航行图像,缺乏船舶目标的相关信息,如船名、航速等,大量视频仍需人工分析,监管效率低,不利于船舶安全航行。论文针对以上问题,通过AIS获取船舶的动静态信息,基于深度学习方法对视频中的船舶目标进行检测,通过建立不同坐标系下的目标匹配和绑定,对视频目标船舶叠加相关信息,实现增强现实视频监控。主要研究内容如下:（1）基于YOLO算法的船舶目标检测。针对航道中船载AIS信息延时较大,可能存在信号丢失而导致指挥失误的问题,本文通过收集内河船舶数据集,基于深度学习YOLOv5s模型实现视频船舶检测,检测精度在95%以上,在实时监控场景下,辅助航道管理部门发现船舶设备异常,提高工作人员的监管效率。（2）基于AIS的船舶目标匹配。论文针对传统航道监控能观察航运实况,但无法获取船舶身份、货物等信息;AIS数据能弥补视频缺失船舶信息,但可视化效果差的现状,先对AIS空间数据做坐标转换和插值化处理,映射到视频画面区域,同时设计匹配算法,将AIS动静态数据关联绑定到视频船舶目标,并注册叠加到视频画面中,能够在视频中实时感知船舶深度信息,实现了航道视频画面的增强现实功能,提高航运监控的智能化水平。（3）增强现实视频监控设计和应用。论文针对航道增强现实视频监控的应用以及船舶通行状态记录问题,通过对航道控制河段监控需求做总体设计,在河段旁安装摄像头,探究两种增强现实信息叠加架构,应用增强现实注册算法,在摄像头端叠加通行船舶深度信息;同时还利用图像检测数据,设计船舶通行跨线检测算法来记录船舶通行时的画面和时间;最后还设计网页和客户端来展示实时增强显示视频、船舶通行信息,实现河段监控的全覆盖。
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