赵玉蓉,郭会明,焦 函,章俊伟

(1.中国航天科工集团第二研究院,北京 100039; 2.北京航天长峰股份有限公司,北京 100039)

0 引 言

随着“一带一路”的推进，海上监视变得更加重要。违法船舶通过长期关闭AIS系统、GPS系统来规避监管，进行走私、偷渡等违法犯罪活动。目前海事部门缺乏对船舶、船员进行主动定位与识别的技术手段，而船舶检测则是海上主动监测的基础。船舶检测可以判断是否存在停滞或者登陆等异常航行行为，并对船舶异常行为进行主动报警，可与其他时空传感器系统集成，实时分析船舶状态，辅助相关部门及时决策。由于船型复杂多样、海洋环境多变等多重因素，船舶检测比陆地目标检测更加具有挑战性。

基于图像的船舶检测按照图像来源分类可分为雷达图像检测[1]、遥感图像检测[2]、视觉图像检测[3]，遥感图像的获取和处理通常需要时间成本，难以做到实时检测。为了做到对海上船舶的实时主动监控，本文主要研究基于视觉图像的船舶检测。由于水面环境特殊多变，海上视觉图像的背景更加复杂，从中准确识别船舶也面临巨大的挑战。

基于视觉图像的船舶检测经典方法之一便是海天线检测方法。通过海天线检测提取出水面部分，可以进一步缩小目标检测范围并且提高图像处理速度和准确性。Mohanty等人[4]假设海天线水平，通过行平均计算出图像梯度最大值从而获取海天线，但是此方法易受海波纹影响，当海天线倾斜时检测准确性会受到严重干扰。……