[发明专利]单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法

权利要求书

1.单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

Sep1.单向识别河岸边界；

由无人机携带扫面设备，如无源相阵控雷达等，沿水域一侧方向进行电磁波扫描，识别出水域的边界；

Sep2.识别障碍物和定位；

在扫面识别水域边界的同时进行障碍区扫描，对于识别出的障碍物，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标；

Sep3.识别障碍物是否为盗砂船；

识别障碍物是否为盗砂船，采用深度学习网络进行识别判断；

Sep4.单向扫描完整个河岸边界；

沿水域一侧方向进行扫描，直到确定水域边界为止；在此期间可能扫描发现障碍物，也可能未发现障碍物；

Sep5.转向后重复识别对岸障碍物；

无人机沿自身方向旋转调头后，再沿反方向扫描另一侧的水域边界，重复Sep1~Sep4；

Sep6.分析定位所有船只是否采砂船只；

根据Sep3和Sep5确定的采砂船，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标，并对坐标进行修订；

Sep7.上报数据并预警；

上报Sep6的数据，判断是否为合法采砂船，如果不是报警并人为干预。

2.如权利要求1所述的单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，其特征是，在Sep2中，通过伪距测量确定障碍物的坐标位置。

3.如权利要求1所述的单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，其特征是，在Sep3中，识别盗砂船包括如下步骤：

步骤一、构建训练集：利用照相设备分别采样一定数量的船只图片、砂土图片、采砂船图片，进行预处理和数据标注；

步骤二、构建基于深度学习的船只识别神经网络，利用船只图片进行网络训练；

步骤三、构建基于深度学习的砂土识别网络，利用砂土图片进行网络训练；

步骤四、将步骤二和步骤三的网络特征共享，构建识别采砂船只的神经网络，利用采砂船图片进行网络训练；

步骤五、监控设备对监控水域进行实时图像采样和预处理；

步骤六、利用训练好的识别采砂船只的神经网络分析步骤五采样图像中是否有采砂船只。

4.如权利要求1所述的单向无源相阵控扫描识别盗砂船的方法，其特征是，在Sep6中，根据北斗定位和/或GPS定位确定其坐标，并对坐标进行修订，采用载波相位测量及载波相位定位或实时差分定位进行修订。