[发明专利]一种基于人工智能的船舶靠泊辅助方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的船舶靠泊辅助方法，包括：获取待处理图像并对待处理图像进行预处理，获得预处理后的图像，预处理至少包括对待处理图像的降噪和消除海雾的处理过程，其中，待处理图像为包含待靠泊船舶的图像；对预处理后的图像进行检测和分割，获得分割后的图像；将分割后的图像进行拼接，获得拼接后的图像，并对拼接后的图像进行视图变换，获得视图变换后的图像；基于视图变换后的图像，通过卡尔曼滤波计算船首、船尾到码头墙的距离。应用本发明实施例，采用基于深度学习的图像增强算法，可以鲁棒地识别港口不同天气条件下的船舶。能精确测量港口和船舶之间的距离，受外界环境影响小，且对识别的船舶尺寸没有限制。

技术领域

本发明涉及计算机视觉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的船舶靠泊辅助方法。

背景技术

近年来，随着港口物流业的发展，大型船舶也在快速发展，特别是超大型油轮、散货船和大型集装箱船的发展，这使得港口的交通拥堵日益严重。然而在港口附近操纵大型船舶是一个复杂且困难的过程，当船舶与码头设施相遇时，会产生靠泊能量，靠泊速度是靠泊能量的最重要因素。如果停泊速度失控，码头设施和船体有损坏的风险。同时，即使是轻微的偏航或倾斜也可能导致与起重机发生碰撞。由于驾驶员无法准确识别船舶周围环境和港口环境，可能导致事故的发生，港口事故会对港口运营造成重大经济损失、人员伤害和重大风险，事故附近设施的维修或更换可能需要一年。因此，大型船舶的安全靠泊成为港口作业的重点，确保安全靠泊已成为港务局、驾驶员和船长的紧迫问题。靠泊期间，必须精准地确定船舶的周围环境与靠泊速度靠泊距离的关系。

目前解决船舶靠泊问题主要有五类方法：

(1)基于卫星定位的靠泊辅助系统

Hiroyuki和Peng等人使用GPS协助船舶靠泊。海洋之星利用全球导航卫星系统数据帮助船只靠岸。然而，在这种方法中，组合定位机必须根据船舶形状放置在特定位置。由于必须防止GNSS信号被遮挡，定位器严重依赖于传输定位信息的通信网络。

电子海图显示和信息系统(ECDISs)和自动识别系统(AIS)也用于船只停泊。由于这些设备使用基于每艘船的全球定位系统数据测量的位置信息，因此存在全球定位系统不准确、更新周期不足以及船只未在自动识别系统中注册的限制。

(2)基于激光距离传感器的靠泊辅助系统

在激光距离传感器工作过程当中，激光发射器通过镜头将可见红色激光射向被测物体表面，经物体反射的激光通过接收器镜头，被内部的CCD线性相机接收，根据不同的距离，CCD线性相机可以在不同的角度下接收这个光点。根据这个角度及已知的激光和相机之间的距离，数字信号处理器就能计算出传感器和被测物体之间的距离。基于激光距离传感器的BASs是最广泛使用的船舶停泊辅助系统。Yu基于两个激光测距传感器测量船头和船尾距离，并计算靠泊参数。Perkovic等人在集装箱码头使用激光测距传感器，并将其与海洋气象数据相结合。

基于传统激光距离传感器的靠泊辅助系统将两个激光距离传感器安装在泊位上。一个传感器测量从泊位到船首的距离，另一个测量从泊位到船尾的距离。系统向驾驶员和地勤人员提供船舶的接近距离信息，防止因速度过快而发生碰撞，帮助船舶安全到达泊位。在良好的天气条件下，该系统的最大可测量距离约为100-150米。但是这个系统的安装、操作和维护成本很高。此外，因为激光距离传感器固定在港口的特定位置不能移动，所以可以识别的船只大小是有限制的，如果船只的尺寸太小或太大，激光测距传感器可能无法准确指向船只的船头和船尾，从而无法估计准确的距离和速度。泊位附近会漂浮着许多障碍物，这些障碍物与船舶之间的速度和距离信息对于船舶的安全停靠也非常重要。然而，传统的基于激光距离传感器的靠泊辅助系统无法检测浮动障碍物，比如其它船只。

(3)基于三维激光雷达的靠泊辅助系统