[发明专利]一种海面船只检测跟踪方法及系统

说明书

本发明提供一种海面船只检测跟踪方法及系统，包括：获取海面船只航行视频帧；将所述海面船只航行视频帧输入至预先训练好的海面船只目标检测模型中，得到海面船只检测结果；其中，所述海面船只目标检测模型是基于标注的视频帧训练集，对基于多任务分支改进的目标检测模型进行训练所得到；基于海平线检测结果对所述海面船只检测结果进行后处理，获得海面船只检测跟踪结果。本发明通过对anchor‑free范式检测模型进行改进，提高了检测性能并获得外观特征提取能力，并约定检测模型完成海平线检测，以及利用大小目标的双匹配策略，充分利用目标外观特征进行检测跟踪，提高了海面船只检测跟踪算法的精度。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及一种海面船只检测跟踪方法及系统。

背景技术

随着人工智能技术和计算机视觉技术的发展，在海域监视场景中的应用越来越多，对应的检测效果要求也越来越高。

船舶多目标视频跟踪，是指在给定船舶视频中计算出每一只船舶的航行轨迹，以协助完成海事监管任务。通常，在重要水源保护地，采用船舶多目标视频跟踪技术，可以有效追踪预测船舶的轨迹，及时提醒船舶驶离保护区域。目前，多目标跟踪算法以检测与跟踪相结合的方式为主，该方法往往会存在目标ID的切换问题，即使引进外观特征描述模型，但正是由于多引入一个模型的原因，算法实时性会降低。

因此，如何克服上述问题，提高船舶多目标视频跟踪的精度，成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种海面船只检测跟踪方法及系统，用以解决现有技术中采用传统的目标检测方法进行海面船只检测时存在精度不高，误检率过高的缺陷。

第一方面，本发明提供一种海面船只检测跟踪方法，包括：

获取海面船只航行视频帧；

将所述海面船只航行视频帧输入至预先训练好的海面船只目标检测模型中，得到海面船只检测结果；其中，所述海面船只目标检测模型是基于标注的视频帧训练集，对基于多任务分支改进的目标检测模型进行训练所得到；

基于海平线检测结果对所述海面船只检测结果进行后处理，获得海面船只检测跟踪结果。

根据本发明提供的一种海面船只检测跟踪方法，所述海面船只目标检测模型，通过以下步骤获得：

获取所述标注的视频帧训练集；

确定无锚节点anchor-free范式检测模型，基于解耦头对所述anchor-free范式检测模型进行多任务分解，得到多个目标检测分支模型；

基于所述标注的视频帧训练集对所述多个目标检测分支模型进行训练，得到所述海面船只目标检测模型。

根据本发明提供的一种海面船只检测跟踪方法，所述获取所述标注的视频帧训练集，包括：

获取不同时段和/或不同位置的多个海面航行视频帧；

确定所述多个海面航行视频帧的海平线标注和船只标注，并确定相同视频中的不同视频间的相同船只为相同船只标注。

根据本发明提供的一种海面船只检测跟踪方法，所述确定无锚节点anchor-free范式检测模型，基于解耦头对所述anchor-free范式检测模型进行多任务分解，得到多个目标检测分支模型，包括：

获取所述anchor-free范式检测模型的特征图feature map；

对所述feature map增加若干个预设卷积核，得到海平线位置分支模型、目标位置分支模型和目标外观特征分支模型。

根据本发明提供的一种海面船只检测跟踪方法，所述基于所述海平线位置信息、所述海平线提取阈值以及所述标注的视频帧训练集对所述多个目标检测分支模型进行训练，得到所述海面船只目标检测模型，包括：