多視覺信息融合的內(nèi)河航道智能監(jiān)控系統(tǒng)

1、<p>　　多視覺信息融合的內(nèi)河航道智能監(jiān)控系統(tǒng)</p><p>　　[摘 要]當(dāng)前我國的科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平有了非常顯著的提升，采用多視覺傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)內(nèi)河航道智能控制系統(tǒng)進(jìn)行建設(shè)也成為了非常重要的一個(gè)發(fā)展趨勢，這對(duì)我國內(nèi)河的航道智能化和信息化的建設(shè)與發(fā)展有著十分重要的意義。本文主要分析了多視覺信息融合的內(nèi)河航道智能監(jiān)控系統(tǒng)，以供參考和借鑒。 </p><p>　　[關(guān)鍵詞]

2、視頻智能控制；船舶對(duì)象跟蹤；動(dòng)態(tài)圖像理解 </p><p>　　中圖分類號(hào)：S25 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2016）07-0311-01 </p><p><b>　　1、引言 </b></p><p>　　當(dāng)前比較常見的內(nèi)河河道上傳播流量監(jiān)測方法有很多，比較常見的有聲納檢測器、超聲波檢測器、視頻檢測技術(shù)等等，聲納傳感器

3、一定要設(shè)置在船舶目標(biāo)距離在5―25m左右，同時(shí)使用的過程中會(huì)受到距離的限制，由于其自身的接收模式會(huì)對(duì)其性能產(chǎn)生非常重大的影響，因?yàn)橐曨l檢測的方法和范圍相對(duì)較大，同時(shí)其所提供的信息也很多，安裝的方法非常的方便，所以其也成為了最為常見的檢測方法。 </p><p><b>　　2、系統(tǒng)設(shè)計(jì) </b></p><p><b>　　2.1 系統(tǒng)概述 </b&g

4、t;</p><p>　　采用一臺(tái)廣角攝像裝置對(duì)內(nèi)河航道的過往船舶對(duì)象采用視頻監(jiān)控，借助動(dòng)態(tài)圖像理解獲得船舶的具體位置，同時(shí)還要按照已經(jīng)設(shè)定好的映射關(guān)系，之后還要指示另外一臺(tái)快速球攝像裝置對(duì)需要跟蹤的船舶進(jìn)行特寫抓拍，在這一過程中我們還需要將其放在以船舶的名稱命名的文件夾的內(nèi)部，借助對(duì)特寫船舶的圖像識(shí)別解析船舶船舷的圖像識(shí)別當(dāng)中，對(duì)其浮在水面的高度及船名和牌號(hào)進(jìn)行全面的解析，之后按照船名和牌號(hào)進(jìn)行檢索，這樣才能得

5、到更為詳細(xì)和全面的基本數(shù)據(jù)。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之后對(duì)船體的吃水深度進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)還要對(duì)船舶的載重量進(jìn)行全面的分析。 </p><p>　　2.2 系統(tǒng)理論架構(gòu) </p><p>　　2.2.1 底層特征層 </p><p>　　底層特征層當(dāng)中所涉及到的在研究對(duì)象基本屬性基礎(chǔ)上的如顏色、形狀和紋理等因素，在這一層面上的知識(shí)和信息處理是一個(gè)低層次和低等級(jí)的視覺感知處理，在

6、本文的研究當(dāng)中主要看是要得到一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)各種視覺感知處理的算法，從本質(zhì)上來說，這些算法可以歸入到基礎(chǔ)中間件當(dāng)中。 </p><p>　　2.2.2 對(duì)象層 </p><p>　　對(duì)象層一般處在底層特征層和概念層的中間，所以在不同的層次之間或者是層次的內(nèi)部一定要建立語義之間的映射關(guān)系，在這個(gè)層面上來說，其主要需要兩個(gè)步驟，一個(gè)是概念化處理，一個(gè)是形式化處理。前者通常就是對(duì)最為關(guān)心的對(duì)象進(jìn)行全

7、面的識(shí)別處理，同時(shí)還要找到底層特征層中的屬性和對(duì)象之間的關(guān)聯(lián)。而后者最為重要的任務(wù)就是獲得這一對(duì)象的一些比較重要也比較關(guān)鍵的一些事項(xiàng)、行為抑或是狀態(tài)。這樣才能展現(xiàn)出其自身的一些特性，所以前者和后者之間必須要?jiǎng)?chuàng)建一種關(guān)聯(lián)。 </p><p>　　而在對(duì)象層當(dāng)中通常又可以將其劃分為場景是說少時(shí)誦詩書、對(duì)象和事件三大類，通常，我們可以將場景看成是一個(gè)靜態(tài)的事物，在本文的研究當(dāng)中，靜態(tài)的對(duì)象是河道，而活動(dòng)的對(duì)象是船舶，采

8、用相關(guān)關(guān)聯(lián)的模型就能夠得到船舶所處的具體位置和事件以及其所處的狀態(tài)等等。 </p><p>　　2.2.3 概念層 </p><p>　　概念層通常解決的是圖像經(jīng)過航道時(shí)候的場景、船舶行為等表達(dá)的多重意義，這一成的知識(shí)和信息主要是通過行為語義化處理得到的，而在這一層面當(dāng)中我們通常是將對(duì)象行為語義的場景動(dòng)作規(guī)則中間件進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚韥韺?shí)現(xiàn)。 </p><p>　　3、系

9、統(tǒng)理論架構(gòu)中各分層設(shè)計(jì) </p><p>　　3.1 系統(tǒng)底層特征層的分析與描述 </p><p>　?。?）自動(dòng)閾值分割 </p><p>　　熵是平均信息量的表征，在數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別上有很多應(yīng)用。許多學(xué)者將Shannon信息熵的概念應(yīng)用于圖像閾值化，其基本思想是利用圖像的灰度分布密度函數(shù)定義圖像的信息熵，任意變量x可以是灰度級(jí)值、區(qū)域灰度、梯度等特征。應(yīng)用

10、研究人員提出的最大熵閾值選取方法，灰度的最大熵，就是選擇一個(gè)閾值，使圖像用這個(gè)閾值分割出的兩部分的一階統(tǒng)計(jì)信息量最大。通過實(shí)驗(yàn)知道，當(dāng)選用RGB中的R分量值小于灰度值η，設(shè)置為前景點(diǎn)；反之，設(shè)置為背景點(diǎn)。 </p><p>　?。?）連通區(qū)域拼接 </p><p>　　由于船舶自身及運(yùn)載物顏色常常與河水顏色比較接近，因此在運(yùn)用閾值分割得到的二值圖還需要進(jìn)行連通區(qū)域拼接。如果兩個(gè)連通區(qū)域很靠

11、近，那么這兩個(gè)連通區(qū)域極有可能屬于同一個(gè)船舶對(duì)象，因此需要把它們拼接成一個(gè)連通區(qū)域。所謂兩個(gè)連通區(qū)域很靠近，是指它們的輪廓很靠近，即如果把輪廓加粗，那么這兩個(gè)連通區(qū)域會(huì)相交。 </p><p>　?。?）連通區(qū)域標(biāo)識(shí) </p><p>　　連通區(qū)域標(biāo)識(shí)的方法很多，這里采用的是8連通區(qū)域提取算法。另外連通區(qū)域標(biāo)識(shí)受初始數(shù)據(jù)中的噪聲影響很大，一般需要先進(jìn)行去噪處理。本文中利用腐蝕和膨脹算子分別

12、去除孤立的噪聲前景點(diǎn)和填補(bǔ)目標(biāo)區(qū)域的小孔。對(duì)處理好的二值圖進(jìn)行連通域標(biāo)識(shí)，一個(gè)連通域用一個(gè)矩形表示。 </p><p>　　經(jīng)過以上3步處理就可以從圖像中提取出船舶對(duì)象的連通域，因此可以進(jìn)一步得到基于對(duì)象的一些初始信息，如船舶對(duì)象的大小、空間位置、船舶中部位置和駕駛艙位置等等。 </p><p>　　3.2 系統(tǒng)對(duì)象層的分析與描述 </p><p>　　3.2.1

13、概念化處理階段 </p><p>　　概念化處理階段是獲取對(duì)象的階段，就是在基礎(chǔ)中間件獲得的動(dòng)態(tài)前景區(qū)域基礎(chǔ)上，提取出所關(guān)心的監(jiān)控對(duì)象。在本文的應(yīng)用環(huán)境是內(nèi)河，本來應(yīng)該要考慮背景、干擾和前景對(duì)象。但在這里主要的干擾對(duì)象是波浪，已經(jīng)通過基礎(chǔ)中間件中的陰影抑制得到了處理，將其歸屬為背景。所以在本系統(tǒng)中，要研究的對(duì)象可以簡化為背景航道對(duì)象和船舶對(duì)象。航道對(duì)象屬于靜態(tài)對(duì)象，通過定制靜態(tài)對(duì)象使得解決動(dòng)態(tài)圖像理解問題簡單化，

14、定制的過程就是通過一些先驗(yàn)知識(shí)、內(nèi)河交通法規(guī)等知識(shí)在實(shí)現(xiàn)靜態(tài)對(duì)象的實(shí)例化的過程。 </p><p>　　對(duì)于船舶對(duì)象獲取，關(guān)系到底層特征層與對(duì)象層的關(guān)聯(lián)。我們知道，在底層特征層中我們獲取了動(dòng)態(tài)前景對(duì)象的大小、顏色、形狀等信息，那么如何通過這些信息，將得到的動(dòng)態(tài)前景區(qū)域跟我們所研究的船舶對(duì)象關(guān)聯(lián)起來呢？由于這里關(guān)心的活動(dòng)對(duì)象是船舶，那么就可以從動(dòng)態(tài)前景區(qū)域的大小來判斷其是否為船舶。具體作法是設(shè)定一個(gè)閾值，如果前景連

15、通區(qū)域的面積大于給定的閾值，就判定其為船舶，這樣就得到了要關(guān)心的船舶對(duì)象，實(shí)現(xiàn)了底層特征層與對(duì)象層的關(guān)聯(lián)。 </p><p>　　3.2.2 形式化處理階段 </p><p><b>　?。?）航道流量 </b></p><p>　　要獲取一個(gè)航道的流量是一個(gè)動(dòng)態(tài)圖像序列的理解問題，我們?cè)趯?duì)每艘船舶進(jìn)行跟蹤的同時(shí)，當(dāng)它通過視頻檢測區(qū)域時(shí)，都會(huì)產(chǎn)

16、生一條相應(yīng)的記錄，由于在每條記錄中都包含有通行時(shí)間的信息，因此統(tǒng)計(jì)在某個(gè)時(shí)間段的記錄數(shù)就能方便的獲得年、月、日以及小時(shí)的航道流量。 </p><p>　　（2）上下行船舶流量 </p><p>　　在內(nèi)河水運(yùn)交通監(jiān)管過程中，航道的上下行船舶數(shù)量是非常重要的信息。由于在表1中設(shè)置了上下行的字段，因此統(tǒng)計(jì)在某個(gè)時(shí)間段的上行或者下行的記錄數(shù)就能方便的獲得年、月、日以及小時(shí)的上下行船舶流量。關(guān)于上

17、下行的判斷是根據(jù)該跟蹤的船舶對(duì)象首先接觸到的最外一條虛擬線來確定的。 </p><p><b>　　4、結(jié)語 </b></p><p>　　當(dāng)前，我國的內(nèi)河航道智能化建設(shè)水平越來越高，在這樣的情況下，很多新的技術(shù)和新的系統(tǒng)也在這一過程中得到了極大的發(fā)展和應(yīng)用，多視覺信息融合內(nèi)河傷到智能監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用能夠十分有效的提升內(nèi)河航道管理和運(yùn)行的質(zhì)量，因此我們必須要對(duì)其引起高度

18、的重視。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn) </b></p><p>　　[1] 王偉，李志鵬，劉允才.交通信息實(shí)時(shí)視頻檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[J].微型電腦應(yīng)用.2006（09）. </p><p>　　[2] 范新南，徐立中，蘇麗媛.基于聯(lián)邦濾波技術(shù)的噸位智能測量系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)仿真.2006（06）. </p><p&