李紅衛(wèi)，陳業(yè)程

（1.廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院 海事學(xué)院，廣州 510800； 2.廣東省船舶自動(dòng)化工程技術(shù)研究中心，廣州 510800）

0 引言

隨著船舶與橋梁的數(shù)量與日俱增，船橋碰撞事故發(fā)生的頻次也逐漸增加。為保障船舶的航行安全，防止出現(xiàn)船橋交通事故，各國紛紛投入精力研究船橋避碰技術(shù)[1]。橋梁的防撞措施一般可分為被動(dòng)防撞和主動(dòng)防撞[2]。被動(dòng)防撞是通過橋墩自身的加強(qiáng)或防護(hù)措施來抵抗船舶的撞擊威脅，被動(dòng)防撞并未從根本上規(guī)避船橋碰撞事故的發(fā)生。主動(dòng)防撞是指通過對(duì)船舶的航行軌跡進(jìn)行干預(yù)，避免發(fā)生艦橋碰撞事故的措施。目前業(yè)界的研究熱點(diǎn)集中于建立安全監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控過往船舶，及早發(fā)現(xiàn)事故隱患。

自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Identification System，AIS）能夠?qū)崿F(xiàn)船對(duì)船、船對(duì)岸和岸對(duì)船的識(shí)別，有效交換導(dǎo)航信息和航行安全短消息，完成船舶識(shí)別與避碰、狹水道導(dǎo)航、引航調(diào)度、海上交通管理和海上搜救等任務(wù)[3]。

視覺在線檢測(cè)技術(shù)具有高速、非接觸、可靠、穩(wěn)定、自動(dòng)化程度高等優(yōu)點(diǎn)，目前已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。甚高頻（Very High Frequency，VHF）通信易受信號(hào)干擾、天氣、海浪等因素的影響，易發(fā)生碰撞事故，難以滿足現(xiàn)代船舶的避碰要求。

本文設(shè)計(jì)一種基于AIS與機(jī)器視覺檢測(cè)的船橋智能避碰系統(tǒng)，并提出一種針對(duì)大背景中微小船舶目標(biāo)的檢測(cè)方法，以期提高目標(biāo)識(shí)別率，降低船橋碰撞概率。

1 船橋智能避碰系統(tǒng)

如圖1 所示，船橋智能避碰系統(tǒng)主要包括橋基站和軟件處理平臺(tái)。橋基站由電荷耦合器件（Charge-Coupled Device，CCD）攝像機(jī)和自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)組成。

圖1 船橋智能避碰系統(tǒng)

橋基站AIS 具有以下功能：1）提前發(fā)布助航預(yù)警信息；2）判斷船舶行駛態(tài)勢(shì)；3）報(bào)警控制及信息發(fā)布；4）警情上報(bào)；5）接收并處理通航船舶AIS 周期性發(fā)布的信息內(nèi)容；6）在船舶進(jìn)入預(yù)警線之前向其發(fā)布海情信息；7）判斷船舶是否越過航道邊界；8）上報(bào)通航船舶信息。

機(jī)器視覺系統(tǒng)使用單目視覺模式，每個(gè)通航孔安裝1 個(gè)攝像機(jī)，用于實(shí)時(shí)采集橋區(qū)場(chǎng)景視頻，并將視頻數(shù)據(jù)傳送至軟件處理平臺(tái)。軟件處理平臺(tái)運(yùn)行系統(tǒng)的核心算法，綜合比較AIS 上報(bào)信息及機(jī)器視覺系統(tǒng)檢測(cè)結(jié)果，并確定船舶相關(guān)信息。

該系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)視覺幾何對(duì)運(yùn)動(dòng)船舶的空間定位方法進(jìn)行研究，即根據(jù)目標(biāo)在圖像中的像素位置確定其在空間中的地理位置，以及與船橋碰撞相關(guān)的船舶運(yùn)動(dòng)態(tài)勢(shì)參數(shù)的計(jì)算方法。此外，還對(duì)大背景中微小目標(biāo)的檢測(cè)方法進(jìn)行分析和研究。

2 大背景中微小目標(biāo)檢測(cè)方法

大背景中微小目標(biāo)檢測(cè)方法包括以下步驟：1）對(duì)場(chǎng)景的全局信息進(jìn)行預(yù)處理；2）粗略判斷可疑目標(biāo)所在區(qū)域；3）重點(diǎn)關(guān)注可疑目標(biāo)區(qū)域；4）獲取該區(qū)域的高分辨率圖像；5）進(jìn)行圖像處理和目標(biāo)識(shí)別。

2.1 圖像預(yù)處理

機(jī)器視覺系統(tǒng)從場(chǎng)景中獲得的圖像包含一些圖像噪聲。圖像噪聲來源可能是環(huán)境變化，也可能是傳感器轉(zhuǎn)換過程中的電磁干擾。這些圖像噪聲會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的引導(dǎo)。因此，有必要減少圖像噪聲的干擾。

在對(duì)大背景中的微小目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，由于背景占圖片的絕大部分，故影響圖片顯著性的主要因素為背景的不均勻和某些脈沖噪聲。在進(jìn)行圖像除噪時(shí)，主要采用均值濾波和中值濾波等2 種方法。

1）均值濾波法

均值濾波法將濾波掩膜在圖像中逐點(diǎn)移動(dòng)，使用濾波掩膜內(nèi)所有點(diǎn)的像素平均值替代圖像某點(diǎn)處的原像素值。均值濾波法能有效減少背景的不均勻性，使圖像更加平滑。

假設(shè)輸入圖像的橫向像素和縱向像素分別為M和N，f(x,y)表示(x,y)點(diǎn)處的像素值（x∈M，y∈N），濾波掩膜的橫向像素和縱向像素分別為k和l（k=l，一般為奇數(shù)），w(s,t)表示(s,t)點(diǎn)處的像素值。均值濾波法f(x,y)的計(jì)算公式為

式中：a=(k－1)/2，b=(l－1)/2。

均值濾波法處理效果見圖2，原圖背景均勻性較差，經(jīng)均值濾波法處理后，圖像在保證本質(zhì)特征不變的情況下更加柔和。

圖2 均值濾波法處理效果

2）中值濾波法

中值濾波法是一種非線性濾波方法，能有效消除單個(gè)突變點(diǎn)。從算法角度考慮，均值濾波法將濾波掩膜內(nèi)所有點(diǎn)的像素平均值替代圖像某點(diǎn)處的原像素值；中值濾波法將掩膜范圍內(nèi)所有點(diǎn)的像素值排序，然后取其中間值替代圖像某點(diǎn)處的原像素值。

中值濾波法的計(jì)算步驟如下：

（1）將f(x,y)在掩膜范圍內(nèi)所有點(diǎn)的像素值按降序/升序排列，得到序列量G。

（2）令f(x,y)=G(0.5kl+0.5)。

（3）在圖像中移動(dòng)濾波掩膜，使所有點(diǎn)均參與計(jì)算。

中值濾波法處理效果見圖3，原圖背景存在一些尖銳的圖像噪聲點(diǎn)，經(jīng)中值濾波法處理后，圖像在保證清晰度不變的情況下有效去除了圖像噪聲點(diǎn)。

圖3 中值濾波法處理效果

2.2 圖像處理和目標(biāo)識(shí)別

在神經(jīng)感知系統(tǒng)中，需要將輸入信號(hào)分解，并使用一組相互獨(dú)立的響應(yīng)信號(hào)來表示原始信息。將原始圖像分解為一組相互獨(dú)立的響應(yīng)信息成為圖像處理和目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵。

本文采用主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）和離散余弦變換法（Discrete Cosine Transform，DCT），結(jié)合反向傳播（Back Propagation，BP）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）對(duì)水路中的目標(biāo)船舶進(jìn)行檢測(cè)。

機(jī)器視覺模擬算法應(yīng)具有2 個(gè)基本特征[4]：

1）具備一定的普適性和魯棒性，能自動(dòng)適應(yīng)不同的檢測(cè)對(duì)象。

2）具有信息壓縮和信息識(shí)別等2 個(gè)基本階段。

本文利用PCA 和DCT 圖像壓縮算法提取數(shù)據(jù)信息，然后用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM 對(duì)視覺信息的識(shí)別進(jìn)行模擬。算法流程圖見圖4。

圖4 算法流程圖

3 效果驗(yàn)證

在AIS與機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備共同工作的情況下，總共測(cè)試了50 幅圖像，其中目標(biāo)船舶數(shù)107 個(gè)，正確識(shí)別107 個(gè)目標(biāo)船舶，錯(cuò)誤識(shí)別0 個(gè)目標(biāo)船舶，虛警數(shù)0 個(gè)，識(shí)別率高達(dá)100%。

在關(guān)閉橋基站AIS 的情況下（模擬通行船舶AIS 系統(tǒng)故障或故意關(guān)閉的情況），總共測(cè)試了50幅圖像，其中目標(biāo)船舶數(shù)135 個(gè)，采用大背景中微小目標(biāo)檢測(cè)方法正確識(shí)別133 個(gè)目標(biāo)船舶，錯(cuò)誤識(shí)別1個(gè)目標(biāo)船舶，虛警數(shù)1個(gè)，識(shí)別率高達(dá)98.52%。

4 結(jié)論

船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)在船舶導(dǎo)航、海上交通管理、港口船舶監(jiān)控等方面應(yīng)用廣泛。本文基于AIS 與機(jī)器視覺檢測(cè)的船橋智能避碰系統(tǒng)，提出針對(duì)大背景中微小船舶目標(biāo)的檢測(cè)方法，并給出具體的檢測(cè)步驟及算法。試驗(yàn)結(jié)果表明：?jiǎn)渭円曈X檢測(cè)目標(biāo)識(shí)別率可達(dá)到98.52%，AIS 與機(jī)器視覺檢測(cè)設(shè)備共同工作情況下識(shí)別率可達(dá)到100%。本文的研究成果可為船橋智能避碰系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供一定參考。