[发明专利]一种基于深度学习框架的船舶名称检测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习框架的船舶名称检测系统及方法，属于深度学习领域，本系统主要由海事监管无人机、机载图像处理模块、机载通信模块及海事监管中心组成。无人机通过对海事监管区域进行巡航，采集监管区域违法船舶图像信息并传递给图像处理模块；图像处理模块通过深度学习对在航船舶进行船舶名称位置检测与船名识别，而后通过通信模块将船舶名称信息传递给海事监管中心，对海事违法行为进行依法管控。通过本发明可以有效地识别出违法船舶名称信息，为海事监管中的船名检测问题提供了一种有效的解决方法。

技术领域

本发明属于深度学习领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的船舶名称检测识别系统及方法。

背景技术

在海事监管中，对船舶的身份进行识别至关重要，其中船舶名称是其最重要的身份信息之一，标识着船舶基本身份信息。目前，300总吨以上的非国际航行船舶以及500总吨以上的国际航行船舶，必须强制安装船舶自动识别系统(Automatic IdentificationSystem，AIS)设备。然而300总吨以下的船舶却未有强制安装AIS的规定。同时，部分营运船舶出于节省燃油成本、逃避主管机关监管及AIS设备故障等原因，擅自关闭AIS设备的情况时有发生。AIS的缺失或者暂停工作的情况，导致了海事监管出现管理的盲区。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种基于深度学习框架的船舶名称检测系统及方法，用于预置神经网络对船舶名称进行检测识别，以消除海事监管出现管理的盲区。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于深度学习框架的船舶名称检测系统，包括：海事监管无人机、机载图像处理模块、机载通信模块及海事监控中心；

所述海事监管无人机搭载所述机载图像处理模块与所述机载通信模块，所述机载通信模块与所述海事监控中心相连；

所述海事监管无人机采集目标船舶图像并将所述目标船舶图像传递至所述机载图像处理模块，其中，所述目标船舶图像中包括船舶名称信息；

所述机载图像处理模块采用深度学习方法判断出所述目标船舶图像中的船舶名称信息，并通过所述机载通信模块将所述船舶名称信息传递至所述海事监控中心；

所述海事监控中心根据所述船舶名称信息向对应船舶发出警示信息。

优选地，所述机载图像处理模块包括船舶图像信息存储单元、检测模型存储单元以及处理单元；

所述船舶图像信息存储单元存储接收的所述目标船舶图像以扩充船名检测系统数据集；

所述检测模型存储单元用于存储深度学习检测模型；

所述处理单元接收所述海事监管无人机传递的所述目标船舶图像，并调用所述检测模型存储单元存储的所述深度学习检测模型，将所述目标船舶图像作为所述深度学习检测模型的输入，得到所述目标船舶图像中含有的船舶名称信息。

优选地，所述深度学习检测模型的训练方法为：

通过无人机拍摄与实地拍摄获取含有船舶名称的船舶图像；

对各所述船舶图像进行标注，生成与各所述船舶图像对应的含有船舶名称位置信息的目标格式文件，由各所述目标格式文件形成船舶名称检测数据集；

采用所述船舶名称检测数据集对神经网络模型进行训练，得到训练好的深度学习检测模型。

优选地，所述海事监控中心包括监管平台及海事违法行为处理端；

所述监管平台接收记录所述船舶名称信息，并根据所述船舶名称信息控制所述海事违法行为处理端进行相应处罚及通过所述海事监管无人机发出声音警示。

优选地，所述海事监管无人机包括海事无人机以及吊舱；