[发明专利]一种基于航拍图像的港口船舶比对方法

说明书

本发明公开了一种基于航拍图像的港口船舶比对方法，包括如下步骤：对可见光视频图像进行海面区域分割，得到水面区域的掩码图像；再在图像中根据直线特征与空间位置关系，提取海岸线；然后在海岸线以外的海面区域内，进行停靠船舶的检测与匹配；最终在图像中用不同颜色矩形框，分别标注出匹配成功的船舶与未匹配的船舶。本发明利用无人机GNSS定位功能，拍照时记录无人机精确地理位置、云台姿态，并通过图像处理算法对图像进行匹配分析、去噪，在图像中标注出匹配的船舶与未匹配的船舶，为地面监控人员提供了有效信息。与现有技术相比，本发明实现了无人机的高效、智能化的港口监管，减少了人力，提高了港口监管的自动化程度。

技术领域

本发明涉及航拍图像匹配技术领域，具体为一种基于航拍图像的港口船舶比对方法，主要用于港口监管，实现对船舶离港报警、到港报警、非法停靠报警。

背景技术

近几年来，随着无人机行业飞速发展，无人机也越来越多应用于港口、海岸线的监管。在港口中，海岸线长、作业范围大、环境复杂，如果仅依靠人力，不仅耗费较多资源，并且难以实现大范围的船舶监管。采用图像处理技术的自动图像匹配，对于节省人力、提高监管效率，有重要意义。因此，我们提出一种基于航拍图像的港口船舶比对方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于航拍图像的港口船舶比对方法，实现了无人机的港口船舶自动监控，提高了无人机港口监控的智能化程度和效率，减少了人力，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于航拍图像的港口船舶比对方法，包括以下步骤：

对图像进行海面区域的分割与海岸线提取；

对图像进行停靠船舶的检测与匹配。

优选的，所述对图像进行海面区域的分割与海岸线提取过程中提取了海面、海岸线的空间信息，用于协助定位船舶位置，最终进行船舶的匹配。

优选的，所述对图像进行海面区域的分割方法包括：

采用AC算法提取图像显著性特征，然后进行二值化处理，分割得到图像中可能为海面的n个区域～；

在可能为海面的多个区域中，对每个区域进行面积计算，得到面积最大的区域；

对图像进行RGB到HSV色彩空间的转换，在的质心撒播1个种子点，通过漫水填充的方式，标注所有与种子点H值相差小于的像素，作为海面区域。

优选的，所述对图像进行海岸线提取的方法包括：

对图像进行霍夫直线检测，得到k条直线～；

对直线～遍历，根据海岸线两侧一侧是海、一侧是陆地的特征，进行直线筛选，得到符合海岸线特征的直线。

优选的，所述对图像进行停靠船舶的检测与匹配中对船舶检测的方法包括：

在海岸线以外的海面区域内，采用AC算法提取图像显著性特征，然后进行二值化处理，分割得到船舶区域。

优选的，所述对图像进行停靠船舶的检测与匹配中对船舶匹配的方法包括：

对于两幅图像，选择海岸线以外的区域，作为待处理的感兴趣区域；

对两幅图像进行基于ORB方法的特征点提取与特征点描述，并采用BruteForce进行两幅图像特征点的匹配；

采用GMS方法对匹配的特征点进行筛选去噪，得到高鲁棒性的匹配点集；

对于每个船舶区域，计算该区域内部的匹配点数量，超过某阈值时，认为是匹配的船舶，否则认为是未匹配的船舶。