[发明专利]海洋浮标智能安防监控方法、装置、系统及存储介质有效

专利信息
申请号: 202011229254.2 申请日: 2020-11-06
公开(公告)号: CN112394349B 公开(公告)日: 2021-08-31
发明(设计)人: 覃朝东;范光伟;杨跃;陈伟昌;韦三刚;张兵;赖杭;张彬培 申请(专利权)人: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院
主分类号: G01S13/58 分类号: G01S13/58;G01S13/62;G01S13/86;G01S13/88;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 李君
地址: 510611 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 海洋 浮标 智能 监控 方法 装置 系统 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种海洋浮标智能安防监控方法,其特征在于,所述方法包括:

实时读取电子罗盘,获取浮标的当前姿态;

当浮标保持在水平位置时,定时打开雷达传感器,以使雷达传感器检测运动物体的运动速度、运动方向以及运动物体与雷达传感器之间的距离;

根据浮标的三维倾角和摆动周期,计算当前时刻雷达传感器自身的运动速度;

根据当前时刻雷达传感器自身的运动速度,对运动物体的运动速度进行校正;

根据运动物体的运动速度和运动方向,判断运动物体是否为可疑物体;

若判断运动物体为可疑物体,则启动摄像头,以使摄像头拍摄可疑物体;

接收摄像头发送的可疑物体图像,对可疑物体图像进行识别,判断可疑物体是否为入侵船舶;

若判断可疑物体为入侵船舶,则将报警信息和船舶图像发送至远程服务器,并启动声光报警器进行现场警示;

所述对可疑物体图像进行识别,判断可疑物体是否为入侵船舶,具体包括:

对可疑物体图像进行预处理;

采用预先训练好的目标检测模型对预处理后的可疑物体图像进行识别,判断可疑物体是否为入侵船舶;

所述目标检测模型的训练过程包括:

确定目标检测模型和深度学习框架,所述目标检测模型采用目标检测的卷积神经网络模型;

获取网络和/或实际应用场景中的船舶图像;

对船舶图像进行筛选,并对船舶图像中的船舶进行标记;

根据标记好的船舶图像,对目标检测模型进行迭代训练,直到准确率达到实际应用需求。

2.根据权利要求1所述的海洋浮标智能安防监控方法,其特征在于,所述检测运动物体的运动速度、运动方向以及运动物体与雷达传感器之间的距离,具体为:

当有物体相对于雷达传感器运动时,多普勒效应产生多普勒频移,根据雷达传感器的发射信号与接收信号经混频后的差频信号频率,求出运动物体的运动速度、运动方向以及运动物体与雷达传感器之间的距离;其中,所述发射信号和接收信号的频率为对称三角形。

3.根据权利要求2所述的海洋浮标智能安防监控方法,其特征在于,所述运动物体的运动速度以及运动物体与雷达传感器之间的距离,如下式:

其中,v表示运动物体的运动速度,R表示运动物体与雷达传感器之间的距离,fdiff_up表示发射信号与接收信号经混频后在正向调频的差频信号频率,fdiff_down表示发射信号与接收信号经混频后在负向调频段的差频信号频率,c0表示光速,T表示发射信号的调制周期,ΔF表示压控振荡器发射频率的变化范围。

4.根据权利要求1所述的海洋浮标智能安防监控方法,其特征在于,所述根据运动物体的运动速度和运动方向,判断运动物体是否为可疑物体,具体为:

若运动物体的运动速度在船舶正常速度范围内,且运动物体的运动方向为靠近浮标方向,则判断运动物体为可疑物体;否则,判断运动物体不是可疑物体。

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