(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210065728.7 (22)申请日 2022.01.20 (71)申请人 重庆邮电大 学 地址 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2 号 (72)发明人 汪建　陈庆生　林锦文　汪金宏　 (74)专利代理 机构 北京同恒源知识产权代理有 限公司 1 1275 专利代理师 廖曦 (51)Int.Cl. G06T 7/246(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 5/30(2006.01) G06T 5/00(2006.01)G06K 9/62(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 基于水流检测的船舶航迹预测方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于水流检测的船舶航迹 预测方法， 属于图像处理技术领域。 该方法包括： 采集多帧图像， 采用目标检测模型检测船舶； 当 检测船舶出现， 将所检测船舶分离出来， 提取其 角点特征， 并使用光流法对角点特征进行追踪； 在船舶检测成功的基础上， 基于采集的多帧图像 数据， 采用混合高斯背景建模与帧差法来提取水 流运动目标； 基于多帧水流运动目标检测法， 计 算水流运动矢量， 与船舶行驶矢量做加权矢量 和， 在确定图像帧率的情况下， 计算出船舶下一 帧位置， 根据船舶航迹 路线上所有水流的速度矢 量， 来拟合出船舶航迹路线。 本发明采用图像处 理方式， 考虑了现实场景中船舶行驶过程中受水 流速度影响， 实现船舶航迹的预测， 从而提高船 舶航迹预测精度。 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 CN 114445460 A 2022.05.06 CN 114445460 A 1.一种基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特 征在于， 该 方法具体包括以下步骤： S1： 使用摄 像头采集多帧图像数据， 采用目标检测模型检测船舶； S2： 当检测船舶出现， 将所检测船舶分离出来， 提取船舶的角点特征， 对运动船舶目标 的追踪换成对角点特征的追踪， 使用光流法跟踪 特征点， 当出现多个运动船舶时， 记录下每 帧所检测的船舶位置， 在每只船舶附近一定范围内进行角点特征检测， 根据特征点位置进 行跟踪， 即前后两帧图像中船舶角点特 征分布情况进行判断船舶的追踪情况； S3： 在船舶检测成功的基础上， 基于采集的多帧图像数据， 采用混合高斯背景建模与帧 差法来提取水流运动目标； S4： 基于多帧水流运动目标检测法， 计算水流运动矢量， 与船舶行驶矢量做加权矢量 和， 在确定图像帧率的情况下， 计算出船舶下一帧位置， 根据船舶航迹路线上所有 水流的速 度矢量， 来拟合出 船舶航迹路线。 2.根据权利要求1所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在于， 步骤S1中， 对船舶进行检测， 具体包括以下步骤： S101： 在检测前， 利用目标检测模型的训练模型和收集的船舶 数据集， 训练出 能够识别 船舶的模型； S102： 使用图像标注软件对收集的船舶图像进行标注， 标注完后用训练集进行模型训 练， 训练模型完成后， 将测试集输入进 行测试， 当发现无法识别时， 输入模型进 行再训练， 直 到模型较为完 善为止； S103： 使用训练好的模型， 对摄 像头采集的每帧图像都进行 船舶检测。 3.根据权利要求1所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在于， 步骤S2中， 提取船舶的角点特 征， 具体包括以下步骤： S201： 基于目标检测模型检测到的多个船舶， 计算其角点特征， 设定合适的Xmax、 Ymax数 值， 分别表示在x轴 、 y轴方向上运动的最大区间范围； S202： 遍历每个船舶的角点特征， 获取船舶对象的中心位置X、 Y， 在区间(X ‑Xmax/2， X+ Xmax/2)、 (Y‑Ymax/2， Y+Ymax/2)范围内对图像的像素点进行 特征匹配； S203： 通过特征匹配点的分布情况进行区域划分， 按照高斯分布对点的分布进行拟合， 目标最新位置至少满足50％的特征点落在区域范围内， 与目标检测模型检测范围做对比判 断： 当范围小于目标检测模 型的检测范围时， 则采用目标检测模型的检测范围， 反之采用之 前的检测范围作为下一帧角点追踪的判断依据。 4.根据权利要求1所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在于， 步骤S3中， 采用混合高斯背景建模与帧差法来 提取水流运动目标， 具体包括以下步骤： S301： 输入前后 两帧图像， 先后进行灰度处理， 平滑高斯滤波， 二进制阈值化处理， 处理 后两帧图像做差， 通过膨胀处 理和轮廓检测， 得到 两帧图像中水流变化图像； S302： 通过轮廓检测和膨胀处理后形成的每个闭环水流轮廓图像来获取轮廓变化范围 Si， 在此范围从上往下遍历获取像素顶点坐标， 拟合底部和顶部轮廓 波形： 先通过简单移动 平均法进行波 形平滑； 再采用三次Beizer拟合波 形， 将顶部和底部轮廓波 形的角点处连接， 代表此水流区域内的水波流向， 连接直线的线段长为Di， 在已知图像采集帧率R的情况下， 计算出每 个水流速度矢量Di/R。 5.根据权利要求4所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在于， 步骤S302权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114445460 A 2中， 通过简单移动平均法进行波形平滑， 其计 算公式为ht＝(yt‑1+yt‑2+yt‑3+...+yt‑n)/n， ht表 示平滑后的结果 坐标， n表示移动平均个数， yt‑n表示前n个移动平均结果。 6.根据权利要求4所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在于， 步骤S4具体 包括以下步骤： S401： 计算船舶途径路线上的水流运动矢量和船舶行驶矢量， 然后通过矢量计算公式 得到船舶下一帧的速度矢量预测值； S402： 假定在船舶航迹路线上， 各位置水流速度矢量不变的情况下， 船舶行驶到下一帧 位置时， 采用步骤S401的方式进行矢量计算， 直到船舶行驶出图像范围， 以此拟合出船舶航 迹路线。 7.根据权利要求6所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在于， 步骤S401 中， 所述船舶途径路线上的水流运动矢量V1等于多方汇集而来的水流矢量和图像采集帧率 R的比值， 表达式为： V1＝(D1+D2+...+Di)/R； 所述船舶行驶矢量V2等于船舶位置坐标的差值与图像采集帧率R的 比值， 表达式为： V2 ＝(Xn‑Xn‑1， Yn‑Yn‑1)/R， 其中， (Xn、 Yn)为第n帧船舶位置坐标； 所述矢量计算公式为： V1×W1+V2×W2， 其中， W1为水流矢量权值， W2为船舶行驶矢量权 值。 8.根据权利要求7所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在于， 步骤S402 中， 拟合出船舶航迹 路线的表达式为： 其中， m表示需要m次 船舶行驶出检测范围。 9.根据权利要求1～8中任意一项所述的基于水流检测的船舶航迹预测方法， 其特征在 于， 所述检测船舶能替换成任何在水流中能够漂浮的物体。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114445460 A 3