復(fù)雜條件下船舶視頻檢測(cè)方法研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的加速發(fā)展，水運(yùn)已經(jīng)慢慢在我國運(yùn)輸業(yè)中占據(jù)舉足輕重的地位。使用傳感器掃描船體數(shù)據(jù)并計(jì)算出船舶是否超載是一個(gè)準(zhǔn)確率較高的方法。然而持續(xù)使用傳感器判斷船舶是否超載，一方面會(huì)造成傳感器設(shè)備超負(fù)荷工作以致器材耗損嚴(yán)重；另一方面，傳感器的啟動(dòng)時(shí)間較長，也會(huì)造成船舶漏檢現(xiàn)象嚴(yán)重。隨著監(jiān)控設(shè)備成本下降，監(jiān)控?cái)z像頭大批量安裝，通過智能的視頻檢測(cè)算法檢測(cè)到水面來船后再啟動(dòng)傳感器掃描得出船舶是否超載是一個(gè)經(jīng)濟(jì)實(shí)惠而且可行性極高的方法。另外攝像頭也可

2、以將船舶攝錄下來，在產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)糾紛時(shí)作為證據(jù)，增加執(zhí)法人員的公信度。
　　本課題在預(yù)研期間實(shí)地采集大量的視頻數(shù)據(jù)，構(gòu)建出一個(gè)數(shù)據(jù)庫。由于水面是一個(gè)高維動(dòng)態(tài)環(huán)境，一般的視頻檢測(cè)算法往往缺乏魯棒性。運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)頻繁的誤檢或漏檢現(xiàn)象。因此本文提出背景光照分類模型，首先將視頻數(shù)據(jù)按背景光照分為三個(gè)類別，根據(jù)不同背景光照下視頻數(shù)據(jù)在R、G、B三個(gè)通道像素?cái)?shù)值分布、以及高亮度像素個(gè)數(shù)等特征設(shè)計(jì)并提出了背景光照分類算法。然后本課題針對(duì)江面復(fù)雜多變

3、的背景光照提出一種背景建模與更新算法。其中背景建模是基于EM算法實(shí)現(xiàn)。背景更新算法則是引入兩個(gè)參數(shù)，使背景圖片的更新率有兩種不同的設(shè)置，而不是整個(gè)背景圖片的更新率相同。在判斷出背景光照后，背景建模與更新算法會(huì)根據(jù)不同天氣情況對(duì)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)參。最后根據(jù)船舶運(yùn)行方向等特征設(shè)置規(guī)則，去除誤檢。
　　本文提出的視頻檢測(cè)算法主要針對(duì)江面復(fù)雜條件下的船舶目標(biāo)檢測(cè)，是配合傳感器實(shí)現(xiàn)“船舶超載檢測(cè)系統(tǒng)”的重要模塊。本文算法一方面在實(shí)地采集視頻構(gòu)