[发明专利]一种夜间航行船舶检测并跟踪的方法

权利要求书

1.一种夜间航行船舶检测并跟踪的方法，其特征在于：夜间航行船舶检测并跟踪的装置包括摄像头(1)、AIS船台(2)、通信服务器(6)、数据中心(7)、及数据云端(8)及主控模块监控中心终端界面(9)；具体地：

摄像头：摄像头(1)设立在岸上，夜晚实时采集船舶航行期间的图片，采集目标区域夜间航行船舶视频图像；

AIS船台(2)：AIS船台(2)设置于岸边，采集目标区域内多个通航船舶发送的AIS数据；AIS船台(2)通过通信服务器(6)将AIS数据发送到数据中心(7)和数据云端(8)；之后，在数据中心的AIS信息处理模块对AIS数据进行AIS解码、分析和集成；

AIS信息处理模块：即计算机，计算机对AIS数据进行解码并按照船舶的呼号将AIS相应的信息分类；

通信服务器(6)：将采集的视频数据和AIS数据传输至数据中心(7)以及数据云端(8)；

主控模块监控中心终端界面(9)：由数据中心(7)将船舶检测和跟踪结果传输到主控模块监控中心终端界面(9)，同时可通过主控模块监控中心终端界面(9)实现对摄像头的控制；

夜间航行船舶检测并跟踪的方法包括以下步骤：

1)数据中心获取摄像头采集的图像及视频，并进行灰度化处理；

2)创建多尺度高斯拉普拉斯卷积核作为滤波器对图像进行灯光检测，并在水平方向和垂直方向上均进行高斯卷积运算和高斯-拉普拉斯卷积运算，之后将两个方向上的计算结果进行求和运算；

3)进行光斑阈值判断，过滤非船舶光斑；

4)峰值检测；

5)光斑重叠判断；

6)进行卡尔曼滤波预测；

7)根据距离矩阵采用匈牙利方法对点集进行匹配；

8)卡尔曼滤波更新，并返回步骤6)；

所述步骤3)中，具体地，随机取多张图片，分别设置不同的光斑阈值，对比不同光斑阈值下检测效果，通过计算人眼检测的光斑个数η_o和通过光斑阈值检测的结果η，取误差λ平均值最小时对应的光斑阈值，误差计算结果如式(4)：

式中，η_o为人眼检测光斑个数，η为具体光斑阈值下检测光斑个数，λ光斑检测误差；

所述步骤4)中，峰值检测包含三个小步骤：最大值滤波、背景检测以及图像腐蚀，其中：

最大值滤波的实现，若中心像素点的值α_o较周围领域像素点的最大值α_m更大的话，则将最大值α_m替换中心像素点的值α_o，依次进行垂直方向对应水平方向或水平方向对应垂直方向的最大值滤波；

背景检测即判断像素值是否为0，若像素值为0，则为背景；

图像腐蚀操作，采用操作数矩阵扫描图像中的每一个像素，操作数矩阵中每一个像素与覆盖的像素做“与”操作，如果全部为1，则图像中的该像素为1，反之为0；

所述步骤5)中，具体地，首先计算两个光斑半径之和r_sum、半径之差的绝对值r_diff以及两个光斑中心点之间距离d，若d＜＝r_diff，说明小光斑位于大光斑圆环内，可不考虑小光斑，若r_sum＜＝d，说明不存在重叠，否则计算两个光斑之间的重叠面积；在此基础上，分别计算重叠区域面积与各光斑面积的比值，若比值大于设定阈值，则认为该光斑存在重叠；

所述步骤6)中，具体地，以单个光斑为例，假设x_k、y_k分别表示k时刻光斑中心所在位置，v_x、v_y分别表示x、y方向上的速度，a_x、a_y分别表示x、y方向上的加速度，定义用来描述运动目标状态的向量为：

X_k＝[x_k,y_k,v_x,v_y]^T (5)

观测向量Z_k表示如下：

Z_k＝[x_k,y_k]^T (6)

由此确定状态转移矩阵A，控制输入矩阵B，k时刻对系统的控制量U_k以及系统测量矩阵H如下：

首先对下一刻的状态进行预测并计算协方差矩阵，如式(8)所示：

其中卡尔曼增益计算如式(9)所示：

K_k+1＝P_k+1′*H^T*(HP_k+1′H^T+R)^-1 (9)

依次对前一帧图像中检测到的每一个光斑依次进行预测，并计算对应的协方差矩阵和卡尔曼系数；

所述步骤7)中，具体地，计算测量点与观测点各个点之间对应的欧式距离，根据距离矩阵采用匈牙利方法对点集进行匹配；设定距离阈值，通过匹配点之间的距离与阈值进行比较，确定是否为有效的匹配，若测量点与观测点较远，则认为配对无效；距离阈值设置流程如下：当取当前阈值时，连续帧图像中同一光斑多次未被连接，则应减小当前距离阈值；当取当前阈值时，连续帧图像中不同光斑多次被连接起来，则应增大当前距离阈值；

所述步骤8)中，具体地，对基于测量值的有效匹配点观测值进行更新，并更新协方差矩阵，如式(10)所示：

式中，X_k+1更新后下一刻目标状态，X_k+1'目标下一刻预测状态，H系统测量矩阵，K_k+1为下一刻卡尔曼增益，Z_k+1为下一刻观测向量，P_k+1更新后下一刻协方差矩阵，P_k+1′下一刻预测协方差矩阵。