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申请/专利权人：海南海兰寰宇海洋信息科技有限公司

摘要：本发明提供一种船只进出港的检测方法及装置，方法包括：获取港口监控图像的海面区域；根据所述港口监控图像以及所述海面区域，通过深度检测网络，识别所述港口监控图像中的船只；获取所述船只的特征向量和船只进出港状态之间的映射关系；根据所述映射关系，对船只进出港进行检测，获得检测结果。本发明的方案提升了高密集港岙口船只进出港状态判断的准确性和稳定性。

主权项：1.一种船只进出港的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取港口监控图像的海面区域；根据所述港口监控图像以及所述海面区域，通过深度检测网络，识别所述港口监控图像中的船只；获取所述船只的特征向量和船只进出港状态之间的映射关系；根据所述映射关系，对船只进出港进行检测，获得检测结果；其中，根据所述港口监控图像以及所述海面区域，通过深度检测网络，识别所述港口监控图像中的船只，包括：将所述港口监控图像的红、绿、蓝三个通道分别作为所述深度检测网络的第一维特征、第二维特征和第三维特征，将所述海面区域作为所述深度检测网络的第四维特征，通过所述深度检测网络，识别所述港口监控图像中的船只；其中，通过所述深度检测网络，识别所述港口监控图像中的船只，包括：通过所述深度检测网络，获得所述港口监控图像中的目标船只的检测位置框；通过第一预设位置预测算法预测所述目标船只在所述港口监控图像下一视频帧出现的位置，得到预测位置框；通过第二预设匹配算法对所述预测位置框和所述检测位置框进行判断，确定两帧之间的船只是否为同一船只；其中，深度检测网络采用深层的卷积网络提取输入图像中的目标船只，对不同尺度大小的船只进行适应性的训练，最终可覆盖港口附近出现的多尺度的船只目标检测，深度检测网络的输出为目标船只的检测位置框；使用卡尔曼滤波算法预测船只在下一视频帧中的位置，使用匈牙利匹配算法，对预测位置框和检测位置框面积进行交并比判断，如果超过一设定阈值，就认为两帧之间船舶关联成功，即两帧之间的船只为同一船只；其中，获取所述船只的特征向量和船只进出港状态之间的映射关系，包括：对所述船只进行跟踪，获得所述船只在所述港口监控图像中的轨迹；在所述港口监控图像中确定第一线段、第二线段以及第三线段；所述第一线段在港口位置，其方向和海水流向成切向，两端为港口两侧海岸线在入口处的交界点；所述第二线段在港口内部，方向和所述第一线段平行，两端取港口内部距离所述第一线段多个像素与海岸线的交界点；所述第三线段在港口外部，方向和所述第一线段平行，两端取港口外部距离所述第一线段多个像素与海岸线的交界点；获取所述轨迹和第一线段相交时船舶的第一位置、轨迹和第二线段相交时船舶的第二位置、轨迹和第三线段相交时船舶的第三位置；根据所述船舶的ID值、船舶在港口监控图像中首次被检测的位置、所述第一位置、第二位置以及第三位置，和标记的船只的进出港状态，生成所述映射关系；其中，对跟踪的船只，赋值ID，通过连续帧的跟踪，得到船舶在监控画面中的轨迹，在港口监控图像中指定三条线段，第一条线段在港口位置，标记为A，其方向和海水流向成切向，两端为港口两侧海岸线在入口处的交界点；第二条线段在港口内部，标记为B，方向和A平行，两端取港口内部距离A若干像素与海岸线的交界点；第三条线段在港口外部，标记为C，方向和A平行，两端取港口外部距离A若干像素与海岸线的交界点；构建多维特征和船舶进出港状态的映射关系：取船舶的ID值、船舶在监控画面中首次被检测的位置、和A线段相交时船舶的位置、和B线段相交时船舶的位置、和C线段相交时船舶的位置作为特征向量，船舶的进出港状态作为标签，生成所述映射关系。

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