內(nèi)河CCTV視頻多船舶跟蹤算法研究.pdf

1、內(nèi)河航運(yùn)在我國的交通運(yùn)輸行業(yè)中占據(jù)著至關(guān)重要的地位，然而，由于船舶種類以及通航環(huán)境越來越復(fù)雜，導(dǎo)致海事監(jiān)管量大，此外，有些內(nèi)河航段狹窄、彎曲、險(xiǎn)淺，也給海事局監(jiān)管部門作業(yè)帶來了突出風(fēng)險(xiǎn)，使得海事監(jiān)管成本高。近年來，隨著信息技術(shù)的飛躍發(fā)展，智能視頻技術(shù)被快速、廣泛應(yīng)用到海事監(jiān)管體系中。CCTV系統(tǒng)作為電子巡航系統(tǒng)的“眼”部，能夠?qū)崿F(xiàn)全天候全時(shí)段的海事監(jiān)控，然而，由于智能視頻技術(shù)的智能化水平限制，CCTV系統(tǒng)作業(yè)依然需要大量人工參與以從監(jiān)控

2、視頻中獲取有用信息。為了提高CCTV監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平，降低人力資源耗費(fèi)，深入研究內(nèi)河CCTV監(jiān)控視頻的船舶跟蹤算法具有深遠(yuǎn)的意義。
　　本文從多目標(biāo)跟蹤的角度出發(fā)，深入研究了內(nèi)河CCTV監(jiān)控視頻中的多船舶跟蹤算法，主要研究內(nèi)容如下所示：
　　1.對(duì)內(nèi)河海事監(jiān)管系統(tǒng)中常見船舶類型進(jìn)行了歸納總結(jié)，采取對(duì)各類船舶提取方向梯度直方圖特征來描述船舶外觀；針對(duì)內(nèi)河航道特殊的場景特點(diǎn)，對(duì)內(nèi)河監(jiān)控視頻的環(huán)境特征作了分析。
　　2.

3、提出了結(jié)合梯度方向直方圖特征和模糊SVM算法來獲取船舶外觀特征模型，然后，利用可變形部件模型原理，將多條目標(biāo)船舶間的空間位置關(guān)系作為參數(shù)之一，來實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)多條船舶的準(zhǔn)確跟蹤。其中，由于船舶間的空間位置關(guān)系的使用，使得該算法可以避免跟蹤過程中相似船舶對(duì)目標(biāo)船舶的影響，以免出現(xiàn)跟蹤失敗。
　　3.當(dāng)多條目標(biāo)船舶間出現(xiàn)相互遮擋時(shí)，尤其是目標(biāo)船舶間存在相似船舶時(shí)，由于視頻幀中被遮擋的目標(biāo)船舶大部分特征信息丟失，將使得上述多船舶跟蹤算法出現(xiàn)

4、誤跟等，致使跟蹤失敗，針對(duì)這種情況，本文提出使用最小二乘法來解決目標(biāo)船舶間相互遮擋時(shí)的跟蹤定位問題，即當(dāng)船舶間出現(xiàn)相互遮擋時(shí)，使用最小二乘法進(jìn)行船舶運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測來實(shí)現(xiàn)跟蹤，當(dāng)相互遮擋消失時(shí)，則使用上述多船舶跟蹤算法來實(shí)現(xiàn)跟蹤。
　　大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的多船舶跟蹤算法能夠準(zhǔn)確有效的實(shí)現(xiàn)內(nèi)河CCTV監(jiān)控視頻的多船舶跟蹤，使用最小二乘法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)軌跡擬合是解決目標(biāo)間相互嚴(yán)重遮擋的一種行之有效的方法，并且對(duì)內(nèi)河環(huán)境中的各種基礎(chǔ)船舶