基于計算機(jī)視覺的內(nèi)河航道智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究.pdf

1、水路智能交通系統(tǒng)是未來內(nèi)河航運發(fā)展的必然趨勢，對提高運輸效率和保障運輸安全有重要意義。計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展為水路交通系統(tǒng)提供了新的解決方法，利用視覺傳感器可以獲取范圍廣、信息量大的視頻流，通過動態(tài)圖像理解技術(shù)對視頻流進(jìn)行分析，可以獲取當(dāng)前交通實態(tài)信息。 本文利用多傳感器信息融合技術(shù)實現(xiàn)對內(nèi)河航道交通流信息的獲取。對近水域與遠(yuǎn)水域的廣角攝像裝置進(jìn)行研究，利用廣角攝像裝置實現(xiàn)對內(nèi)河航道的宏觀監(jiān)控，通過多目標(biāo)跟蹤算法實現(xiàn)對航道內(nèi)的船舶

2、實時跟蹤，然后根據(jù)預(yù)先所定制的映射關(guān)系指示高速球攝像機(jī)對船名牌與船身進(jìn)行微觀抓拍并保存特寫圖，通過對船舶特寫圖的識別，解析出船舶船舷浮在水面的高度和船名牌號。接著以船名牌號為關(guān)鍵詞檢索船舶數(shù)據(jù)庫得到該船舶的基本信息，最后利用船舶的基本信息以及解析出該船體的吃水深度估算該船舶的實際載重噸位。 本文主要圍繞水路交通智能監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)字圖像處理、模式識別和計算機(jī)視覺等關(guān)鍵技術(shù)，從低層視覺、中層視覺和高層視覺三個層次，對水路交通智能監(jiān)控系

3、統(tǒng)進(jìn)行具體的研究。在低層視覺中，主要研究船舶的檢測與分割算法，包括對圖像的預(yù)處理、背景建模與更新、運動目標(biāo)檢測和連通區(qū)域標(biāo)識等技術(shù)的研究；在中層視覺中，主要研究多目標(biāo)船舶跟蹤算法，以及交通流參數(shù)的檢測；在高層視覺中，對船舶的實際載重噸位進(jìn)行研究，并對船舶的異常行為預(yù)警進(jìn)行探討。 本文開發(fā)了基于Java語言的內(nèi)河航道智能監(jiān)控系統(tǒng)，詳細(xì)介紹各個模塊的實現(xiàn)步驟，并在不同的環(huán)境下進(jìn)行實驗。實驗證明該系統(tǒng)實時性強(qiáng)，準(zhǔn)確度高并具有較好的魯棒