[发明专利]一种基于增强现实的船舶航行态势感知方法在审
申请号: | 202011434833.0 | 申请日: | 2020-12-10 |
公开(公告)号: | CN112665588A | 公开(公告)日: | 2021-04-16 |
发明(设计)人: | 胡文妹;张启明;耿建宁;韩庆楠;杨树仁;杨昊 | 申请(专利权)人: | 中船航海科技有限责任公司 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20 |
代理公司: | 上海智力专利商标事务所(普通合伙) 31105 | 代理人: | 周涛 |
地址: | 200136 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 增强 现实 船舶 航行 态势 感知 方法 | ||
1.一种基于增强现实的船舶航行态势感知方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,网络摄像头实时拍摄本船航行路线前方的视频图像并将视频图像通过网络传输至计算机;
S2,组播/广播获取雷达融合识别信息和海图标记信息并通过网络传输至计算机;
S3,计算机的视频处理模块对接收到的视频图像进行解析,利用机器学习技术从解析后的视频图像中提取出目标船只的虚拟三维坐标,将目标船只的虚拟三维坐标与雷达融合识别信息中的实际三维坐标进行比对,得到目标船只的虚实坐标转换的映射关系;
S4,根据所述目标船只的虚实坐标转换的映射关系将所述目标船只的三维虚拟模型叠加在视频图像中,同时海图标记信息也叠加在视频图像中。
2.根据权利要求1所述的基于增强现实的船舶航行态势感知方法,其特征在于,所述步骤S3中利用机器学习技术从解析后的视频图像中提取出目标船只的虚拟三维坐标的具体步骤为:
首先,利用已训练好的卷积神经网络对视频图像进行高维特征提取,得到多个不同尺度的特征图;
然后,使用多尺度分支网络对相应尺度下的特征图进行特征聚合处理并将处理后的图像特征传递到检测分类器;
检测分类器对接收到的图像特征进行预测,判断出边界框位置和边界框内的船舰类别,获取到目标船只的虚拟三维坐标。
3.根据权利要求1所述的基于增强现实的船舶航行态势感知方法,其特征在于,所述雷达融合识别信息包括目标船只距离本船的距离、目标船只对地航速、目标船只与本船的最小相遇距离、目标船只到达预计相遇最近点的时间、目标船只经过本船船头的距离、目标船只经过本船船头的时间、目标船只的经纬度、目标船只的AIS信息。
4.根据权利要求3所述的基于增强现实的船舶航行态势感知方法,其特征在于,所述目标船只的AIS信息包括目标船只的船型、MMSI、呼号与船名、长度与宽度。
5.根据权利要求3所述的基于增强现实的船舶航行态势感知方法,其特征在于,还包括步骤S5,当视频图像中的目标船只进入本船船只的警戒区、或目标船只到达预计相遇最近点的时间小于设定值、或目标船只与本船的最小相遇距离小于设定值时,计算机发出报警指令。
6.根据权利要求1所述的基于增强现实的船舶航行态势感知方法,其特征在于,所述海图标记信息包括当前海域的水深、航路点、不可航区域、导航站、浮标、安全边界线、海岸线、陆标。
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