陈信强，凌 峻，齐 雷，杨勇生，周亚民

上海海事大学 物流科学与工程研究院，上海201306

近海水域的水上通航环境中，船舶值班人员需要及时有效获取他船的航行信息，并实时调整本船航行状态以规避船舶碰撞事故。智能船舶的发展为自动化地获取水上交通态势信息，优化船舶航线设计和预防海上交通事故提供了新思路。智能船舶可使用传统的船舶跟踪方法（如类GPS（Global Positioning System）的船舶自动识别系统、雷达等）获取水上通航信息[1-4]。已有的船舶跟踪方法将船舶视为质点，此类方法在分析宏观或中观水上交通态势变化时能获得较好的效果，但对微观水上交通态势感知（如近海区域的交通态势感知）研究的效果不理想。主要原因是船舶的长和宽等因素都会对水上交通态势判断产生不可忽略的影响。基于闭路电视（Close Circuit Television，CCTV）监控视频的船舶数据可提供三维船舶跟踪数据，为近海水域的水上交通态势感知提供更为有效的通航信息。

不同于车辆跟踪等常见视觉跟踪任务，基于水上交通图像的船舶跟踪任务中，图像背景（主要是海浪）为非刚性物体运动模式，其随着船舶运动状态的变化而呈现出无规则、非刚性的成像规律。此外，不同海况、天气、光照条件等因素也会对船舶成像造成干扰，弱化船舶的可视化特征，为船舶跟踪提出了额外的挑战。为应对船舶跟踪挑战，滕飞等人[5]利用先跟踪再学习的检测框架，构建特征约束方程校验像素（pixel）的运动状态，并通过求解像素与特征方法相关系数的关系，获得了稳定的、可靠的短时船舶跟踪效果。……