[发明专利]一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法有效
申请号: | 201710332263.6 | 申请日: | 2017-05-12 |
公开(公告)号: | CN107133973B | 公开(公告)日: | 2019-12-24 |
发明(设计)人: | 张新征;洪升耿;刘新东;周曙;何信 | 申请(专利权)人: | 暨南大学 |
主分类号: | G06T7/254 | 分类号: | G06T7/254;G06T7/80;G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 44245 广州市华学知识产权代理有限公司 | 代理人: | 陈燕娴 |
地址: | 510632 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 桥梁 系统 中的 船舶 检测 方法 | ||
1.一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法,其特征在于,所述方法包括下列步骤:
采用张正友棋盘格标定法进行摄像机标定,所述的采用张正友棋盘格标定法进行摄像机标定的过程包括:
采用张正友棋盘格标定法对摄像机进行标定,输入25张从不同角度拍摄的棋盘格图片,计算摄像头内参数矩阵、形变参数、平移向量、旋转向量;
调整摄像机的俯仰角θ,拍摄不同θ下的棋盘格图片,计算摄像机对应θ的外参数矩阵,将以上的参数矩阵存储于XML文件中;
以传感器测量棋盘格平面至水面的距离,获取景深;
根据相似三角形定理,给定水面上虚拟航道四点的世界坐标,计算求得棋盘格平面上四点的世界坐标,以XML文件中的参数矩阵,计算虚拟航道四点于图像中的像素坐标;
图像获取与预处理;
绘制虚拟航道;
结合混合高斯背景法与三帧差分法检测运动前景;
提取运动前景目标的特征值,作为训练深度神经网络DNN的样本数据;
搭建、训练、测试深度神经网络DNN;
根据完成训练的深度神经网络DNN对实时视频流中的船舶特征进行识别,标志运动船舶;
根据标定结果,定时监测船舶航航行状况。
2.根据权利要求1所述的一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法,所述的图像获取与预处理的过程包括:
通过以太网络访问摄像机IP地址,实时获取摄像头的视频流;
以默认的帧率提取视频流中的图像帧,将其灰度化、提取感兴趣区域ROI、高斯滤波。
3.根据权利要求1所述的一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法,所述的虚拟航道绘制的过程包括:
根据用户给定的通航口宽度L、监测距离D,计算虚拟航道四点的世界坐标,以水面为Z=0的平面,水面左上角为原点,坐标为(0,0,0)、(L,0,0)、(0,D,0)、(L,D,0);参照所述的采用张正友棋盘格标定法进行摄像机标定的过程,由已知世界坐标计算图像坐标,由所述图像坐标绘制虚拟航道。
4.根据权利要求1所述的一种桥梁防撞系统中的船舶检测方法,所述的结合混合高斯背景法与三帧差分法检测运动前景的过程包括:
采用三帧差分法计算相邻预处理图像的帧间差分图像后进行阈值化、形态学处理、与运算,得到运动前景,其中,帧间差分图像计算公式(1)、(2)如下:
D1(x,y)=|fk-1(x,y)-fk-2(x,y)| (1)
D2(x,y)=|fk(x,y)-fk-1(x,y)| (2)。
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