[发明专利]一种基于深度学习的船舶识别系统及其识别方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的船舶识别系统，该系统包括有后台和至少一个前端卡口，前端卡口包括有枪机、球机与交换机，枪机摄录目标水域的全景画面，所述球机跟踪拍摄目标船只，枪机与球机均与交换机交互；交换机与后台通讯连接；后台包括视频分析器和深度学习服务器，视频分析器分析前端卡口摄录的画面，深度学习服务器为视频分析器提供深度学习服务。本发明还提供一种基于深度学习的船舶识别方法，对比传统的通过AIS设备来实现船舶识别的被动监管方式，本方法采用深度学习对监控视频智能识别的主动监管方式，监管部门对目标水域的监管力度加强，其监管效率也得到了大幅提高，海事监管部门可有效监管并掌握辖区水域内的船舶航行情况。

技术领域

本发明属于自动识别技术领域，特别涉及船舶识别系统及其识别方法。

背景技术

随着经济社会的发展，水运运输业也得到了全面的发展。为保障水运运输网的正常运作，海事部门的监管必不可少，在现有技术中，海事部门主要采用在船舶上安装AIS船舶自动识别系统、并实时监管随船AIS系统的方法对水面航船进行监管。

例如在专利申请号为“201620194177.4”的专利申请文件中公开了一种基于AIS的船舶身份识别系统。通过手机上的定位模块获取定位信息，由发送端通过互联网发送至数据服务器，再通过第一数据交换系统将定位信息转换成AIS标准格式的信息(加入AIS九位识别码)后发送给AIS基站进行广播；而第一AIS船载终端按照AIS国际标准广播该船的AIS信息；执法船的第二AIS船载终端接收到周边大小船只发送的AIS信息，并提取出九位识别码，然后通过互联网向数据服务器查询，利用九位识别码到船舶身份查询系统中进行身份验证，验证是否有违规通报等消息。

上述实用新型中公开的基于AIS的船舶身份识别系统，利用九位识别码是AIS中固有的且具有唯一性的特点，将其作为识别船舶身份的、验证其合法性的可靠途径。

但是AIS应用在实际的船舶运输过程中时，通常具备以下缺点：

首先，对船载AIS进行监管的方法属于被动监管方法，搭载AIS的船舶一旦关闭船载AIS便可逃脱监管，海事部门也缺乏有效的检测船舶是否正常开启船载AIS系统的方法，无法有效监管；

其次，为逃脱监管，某些船舶上会设置多台AIS设备，且往往多台AIS设备都不是该船舶的合法AIS设备，多台AIS设备将严重干扰监管设备；

最后，AIS设备应用在水运运输的网中也缺乏统计功能，海事部门缺乏有效的对某段时间内某特定水面卡口进行船舶流量统计的技术手段。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种船舶识别系统，该系统利用架设在前端卡口上的枪机与球机摄录船舶画面，将船舶画面传送到后台后，利用后台中的视频分析器与深度学习服务器对船舶画面智能识别，实现对目标水域的智能监管。

本发明的另一个目的在于提供一种船舶识别方法，该方法利用前端卡口与后台的配合，利用深度学习服务器中的船舶识别模型，实现对前端卡口摄录的智能分析。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

本发明提供一种基于深度学习的船舶识别系统，该系统包括有后台和至少一个前端卡口，前端卡口包括有枪机、球机与交换机，枪机摄录目标水域的全景画面，所述球机跟踪拍摄目标船只，枪机与球机均与交换机交互；交换机与后台通讯连接；后台包括视频分析器和深度学习服务器，视频分析器分析前端卡口摄录的画面，深度学习服务器为视频分析器提供深度学习服务。

枪机与球机架设在前端卡口上，枪机摄录目标水域的全景画面，便是全天候监测目标水域，发现目标后，系统将调用球机有针对性地跟踪拍摄，摄录目标的准确画面。