[发明专利]一种依据图像数据的海上航行船舶识别与距离测量的方法

说明书

本发明公开了一种依据图像数据的海上航行船舶识别与距离测量的方法，包括：S1：通过单目相机，获取目标水域的遥感光学图象；S2：搭建YOLOv5x检测平台模型，获取最佳自适应锚框，以通过所述遥感光学图像进行船舶类型的检测；S3.根据所述最佳自适应锚框，采用Canny算法进行目标船舶的测距。本发明的一种依据图像数据的海上航行船舶识别与距离测量的方法，通过搭建了YOLOv5平台的检测平台，完成船舶识别和单目相机测距。在测距过程中不会被雷达等设备发现，且价格低廉。

技术领域

本发明涉及智能航运与图像处理技术领域，尤其涉及一种依据图像数据的海上航行船舶识别与距离测量的方法。

背景技术

在船舶识别和测距方案方面，传统上通过组合有源测距雷达与图像识别算法的方案，对来船进行类型识别与距离测量。在船舶识别方面，采用机器学习算法进行大数据训练，通过图像标定出船舶位置并记录船舶类别。在测距方面，采用有源波段雷达的方法，对识别到的船舶进行匹配测距。但这种组合测距的方法因使用有源雷达造成可被追溯到识别来源，无法保证其安全性与隐蔽性。因雷达造价的原因，在多方位铺设视频识别设备时，造价高昂，不便于高密度铺设。减少设备铺设时会造成识别测距数据来源单一，无法保证其稳定性。并且航海上的雷达对目标的距离测量容易被追溯源头，隐蔽性与保密性不佳。

发明内容

本发明提供一种依据图像数据的海上航行船舶识别与距离测量的方法，以克服上述技术问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种依据图像数据的海上航行船舶识别与距离测量的方法，包括如下步骤：

S1：通过单目相机，获取目标水域的遥感光学图象；

S2：搭建YOLOv5x检测平台模型，获取最佳自适应锚框，以通过所述遥感光学图像进行船舶类型的检测；

S3.根据所述最佳自适应锚框，采用Canny算法进行目标船舶的测距。

进一步的，所述最佳自适应锚框的获取方法为：

S21：根据YOLOv5x检测平台模型获取目标船舶的自适应锚框，以获取自适应锚框的面积；

S22：根据所述自适应锚框的面积，获取重叠边框的面积；

S23：建立所述重叠边框的损失函数，以根据所述重叠边框的面积，获取最佳自适应锚框。

进一步的，获取目标船舶的自适应锚框如下：

其中：w为自适应锚框的宽，h为自适应锚框的高，s是自适应锚框的长度，ratio是自适应锚框的纵横比。

进一步的，获取重叠边框的面积的方法如下；

首先计算实际标签边框B^g的面积S^g如下:

其中，S^g为实际标签边框的面积；为实际标签边框的坐标；

计算预测标签边框B^p的面积S^p，公式如下:

其中，S^p为预测标签边框的面积；为预测标签边框的坐标；

通过B^p和B^g得到重叠边框坐标,计算公式如下：

其中，为重叠边框坐标；表示单位矢量；

根据公式(4)、(5)、(6)和(7)，计算重叠边框的面积S^I如下: