APP下载

基于TBD策略的船舶交通流视觉图像统计方法

2021-08-09关克平韩笑蒋宇

上海海事大学学报 2021年2期
关键词:船舶检测

关克平 韩笑 蒋宇

摘要:为提高在天气恶劣、目标密集、目标被遮挡及其他复杂海况下船舶交通流统计的准确率,提出一种将目标检测算法CenterNet、多目标跟踪算法DeepSORT与凸包算法中优化逆时针(counter clockwise,CCW)判断的单线法相结合的船舶交通流视觉图像统计方法。使用Python对所选的数据和场景进行测试,结果表明:CenterNet在多场景检测中比YOLOv3更优秀;基于目标检测的多目标跟踪算法具有良好实时性,能够有效对抗因目标抖动、密集、被遮挡等所导致的目标丢失,继而减少船舶交通流统计时常出现的漏检、错检和重复统计等问题。

关键词:

CenterNet; DeepSORT; 凸包检测; 船舶交通流统计; 目标检测

中图分类号:  U692

文献标志码:  A

A visual image statistics method for ship traffic flow

based on TBD strategy

GUAN Keping, HAN Xiao, JIANG Yu

Merchant Marine College, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

Abstract:

In order to improve the accuracy of ship traffic flow statistics under severe weather, dense targets, occluded targets and other complex sea conditions, a visual image statistics method for ship traffic flow is proposed, where the target detection algorithm CenterNet and the multi-target tracking algorithm DeepSORT are combined with the single-line method for the counter clockwise (CCW) judgment optimization in the convex hull algorithm. Python is adopted to test the selected data and scenes. The results show that: CenterNet is better than YOLOv3 in the multi-scene detection; the multi-target tracking algorithm based on target detection is of good real-time performance, and can effectively combat target loss caused by  target jitter, density and occlusion,

etc., and then reduce the problems such as missed detection, false detection, and repeated statistics in traffic flow statistics.

Key words:

CenterNet; DeepSORT; convex hull detection; ship traffic flow statistics; target detection

收稿日期: 2020-08-23

修回日期: 2021-03-09

基金項目:

国家自然科学基金(51909155)

作者简介:

关克平(1978—),男,福建宁德人,副教授,硕士,研究方向为航海仿真技术,(E-mail)kpguan@shmtu.edu.cn

0 引 言

随着近年来水路运输业的发展,水上交通状况逐渐变得复杂。交通管理人员全面掌握船舶航行动态、及时统计船舶交通流,可降低航运事故的发生概率,减少事故损失。目前使用最广泛的船舶交通流统计方法是基于船舶自动识别系统[1-3](automatic identification system,AIS)的统计方法,如KIM等[4]利用背景估计实现船舶检测并配合AIS实现了相关船舶信息匹配。

由于视频能提供很多实时图像细节,有学者提出一种基于虚拟线圈的船舶交通流检测系统。CHEN等[5]在此基础上增加了核化相关滤波器(kernelized correlation filter,KCF)算法对船舶进行跟踪,较好地解决了漏检和重复计数的问题。ZOU等[6]用深度学习SSD(single shot multibox detector)算法进行船舶交通流统计,可快速检测出船舶,但该方法存在重复计数的问题。……

登录APP查看全文

猜你喜欢

船舶检测
计算流体力学在船舶操纵运动仿真中的应用
基于改进谱分析法的船舶疲劳强度直接计算
船舶!请加速
BOG压缩机在小型LNG船舶上的应用
船舶压载水管理系统
小波变换在PCB缺陷检测中的应用
船舶操纵