CN105975927A - 一种公务船目标识别系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种公务船目标识别系统与方法，该系统包括AIS系统模块、光电跟踪仪、目标识别模块、目标特征数据库；所述AIS系统模块用于获取周边船舶的相关静态与动态信息；所述光电跟踪仪，用于获取周边目标船舶的图像；所述目标识别模块，用于根据AIS系统获取的静态与动态信息；目标识别模块由AIS目标信息分析子模块、设置目标属性子模块与人工判定子模块三个部分组成；所述目标特征数据库用于记录本地化的特定目标活动规律。本发明充分利用了公务船已配置的设备。利用了船载的AIS系统、光电跟踪仪等航行执法设备，完善了新加装的武备系统的目标识别功能，目标识别迅速、准确、可靠。

Description

一种公务船目标识别系统与方法

技术领域

本发明涉及网络技术，尤其涉及一种公务船目标识别系统与方法。

背景技术

目标识别是指将一个特定目标从其它目标中被区分出来的过程。从工作原理上可以分为协作式和非协作式两种类型，协作式目标识别是识别方与被识别目标之间相互配合获取目标属性信息的一种工作方式，通常包括雷达敌我识别系统、船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)、二次监视雷达系统等技术手段。非协作式目标识别是将被识别目标看作系统的外部环境，通过传感器对其结构特征、统计特征、空间特征和辐射参数信号特征进行观测，通过特定的算法，对数据进行相关分类、特征匹配等综合分析来确定目标的属性，通常包括高分辨力雷达探测识别、辐射源个体识别、目标光电图像特征识别等技术手段。

随着海洋事业的发展，我国的海洋局势日趋复杂，海警等民事执法部门在执法时与别国船舶(尤其是执法公务船)发生冲突的可能性越来越大。在此背景下，我国的执法公务船陆续进行了武备系统加装，针对周边国家海上执法力量的现状，重点提高探测距离、射程和自动化程度。目标识别是武备系统指挥控制中的重要步骤，是公务船开展后续执法、警戒、防御、打击等任务的前提。因此，需要基于公务船的现有装备设计出一种目标识别的方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种公务船目标识别系统与方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种公务船目标识别系统，包括AIS系统模块、光电跟踪仪、目标识别模块、目标特征数据库；

所述AIS系统模块用于获取周边船舶的相关静态与动态信息；所述静态信息包括船名、呼号、海上移动识别码(MMSI)、国际海事组织号码(IMO号码)、船舶类型、船长、船宽等，所述动态信息包括航行状态、吃水、本航次目的港等。

所述光电跟踪仪，用于获取周边目标船舶的图像；

所述目标识别模块，用于根据AIS系统获取的静态与动态信息；

目标识别模块由AIS目标信息分析子模块、设置目标属性子模块与人工判定子模块三个部分组成；

其中，AIS目标信息子模块根据接收的目标AIS信息完成目标AIS信息的解析与分析，自动将目标分类；

通过解析AIS目标静态信息中的船名、呼号、海上移动识别码(MMSI)、国际海事组织号码(IMO号码)、船舶类型，明确目标国籍、类型；

不明目标可利用目标特征数据进行信息比对，如果目标数据正常，则设置为“中立”，否则作为可疑/不明目标转入人工判定；

人工判定子模块为操作人员根据光电跟踪仪获取的目标图像特征进行直接分析判定对应目标的属性；

设置目标属性子模块根据AIS目标信息分析子模块或是人工判定子模块确定目标属性的结果，将目标的属性设置为“我方”、“友方”、“敌方”、“中立”与“不明”五种类型；

所述目标特征数据库用于记录本地化的特定目标活动规律。

按上述方案，通过不明目标的船名、呼号、MMSI查询目标特征数据库。如果目标存在于数据库中，则只需比对目标的航向与航线、目的港，活动范围、时间等是否符合数据库中记录的信息，如果符合，就排除掉大量已知的渔船、过往商船、客船和货船，将属性设为“中立”，否则将此目标作为第一级可疑目标输出；其次，对于数据库中没有的新出现的海上目标，通过对其发送的信息真实性进行判证：

具体如下：

首先建立辨识框架Θ{T,F}，其中T代表真实，F代表可疑。m₁、m₂、m₃分别表示目标标识、目标类型、目标航路或活动范围三种辨识方式在Θ上的mass函数。

其次通过收集的证据设置基本概率赋值，如：m₁(T)＝0.3,m₁(F)＝0.6,m₁(Θ)＝0.1；m₂(T)＝0.2,m₂(F)＝0.7,m₂(Θ)＝0.1；m₃(T)＝0.1,m₃(F)＝0.8,m₃(Θ)＝0.1；

再次对三种辨识方式的可信度赋权值(ω_j，0＜ω_j≤1)，如{1,0.8,0.9}。按照以下公式计算加权后的mass函数：

其中j＝1,2,3；k＝1,2。

最后根据D-S合成公式进行融合。设m₁,m₂分别对应同一框架Θ上的mass函数，焦元分别为A₁,A₂,...A_n和B₁,B₂,...B_m，则合成后的mass函数为：

$m\left(D\right)=m1\⊕m2\left(D\right)=\frac{1}{N}\underset{A_i\∩B_j=D}{\Σ}{m}_1\left(A_i\right)\·m_2\left(B_j\right),(D\⋐\mathrm{\Θ})---\left(2\right)$

其中并且 为空集。

取最大的信度函数值作为决策结果。

若目标信息决策结果可疑，将此目标应作为第一级可疑目标输出，否则将目标添加到目标特征数据库中。

一种公务船目标识别方法，包括以下步骤：

1)通过AIS系统模块采集周边船舶的相关静态与动态信息；

2)根据AIS系统获取的静态与动态信息进行公务船目标识别；具体如下：

2.1)根据接收的目标AIS信息完成目标AIS信息的解析与分析，自动将目标分类；

通过解析AIS目标静态信息中的船名、呼号、海上移动识别码(MMSI)、国际海事组织号码(IMO号码)、船舶类型，明确目标国籍、类型；

2.2)将步骤2.1)中不能明确的目标列为不明目标，对不明目标利用目标特征数据进行信息比对，如果目标数据正常，则设置为“中立”，否则作为不明目标转入人工判定；

2.3)对转入人工判定的目标，根据光电跟踪仪获取的目标图像特征进行直接分析判定对应目标的属性；

2.4)根据步骤2.1)至2.3)的结果，将目标分类为“我方”、“友方”、“敌方”、“中立”与“不明”五种类型；并设置目标属性；

按上述方案，所述步骤2.2)的具体过程如下：

通过不明目标的船名、呼号、MMSI查询目标特征数据库。如果目标存在于数据库中，则只需比对目标的航向与航线、目的港，活动范围、时间等是否符合数据库中记录的信息，如果符合，就排除掉大量已知的渔船、过往商船、客船和货船，将属性设为“中立”，否则将此目标作为第一级可疑目标输出；其次，对于数据库中没有的新出

现的海上目标，通过对其发送的信息真实性进行判证：

首先建立辨识框架Θ{T,F}，其中T代表真实，F代表可疑。m₁、m₂、m₃分别表示目标标识、目标类型、目标航路或活动范围三种辨识方式在Θ上的mass函数。

其次通过收集的证据设置基本概率赋值，如：m₁(T)＝0.3,m₁(F)＝0.6,m₁(Θ)＝0.1；m₂(T)＝0.2,m₂(F)＝0.7,m₂(Θ)＝0.1；m₃(T)＝0.1,m₃(F)＝0.8,m₃(Θ)＝0.1；

再次对三种辨识方式的可信度赋权值(ω_j，0＜ω_j≤1)，如{1,0.8,0.9}。按照以下公式计算加权后的mass函数：

其中j＝1,2,3；k＝1,2。

最后根据D-S合成公式进行融合。设m₁,m₂分别对应同一框架Θ上的mass函数，焦元分别为A₁,A₂,...A_n和B₁,B₂,...B_m，则合成后的mass函数为：

$m\left(D\right)=m1\⊕m2\left(D\right)=\frac{1}{N}\underset{A_i\∩B_j}{\Σ}{m}_1\left(A_i\right)\·m_2\left(B_j\right),(D\⋐\mathrm{\Θ})---\left(2\right)$

其中并且 为空集。

取最大的信度函数值作为决策结果。

本发明产生的有益效果是：

1.充分利用了公务船已配置的设备。利用了船载的AIS系统、光电跟踪仪等航行执法设备，完善了新加装的武备系统的目标识别功能。

2.目标识别迅速、准确、可靠。综合了协作式目标识别(AIS系统)与非协作式目标识别(光电跟踪仪)的自动、快速的优点，同时通过目标特征数据库以及人工最终判定保证了结果的准确可靠。

3.具有较强的可持续改进性。随着目标特征库的越来越丰富，公务船目标识别的能力与效率将会随之提高。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的的系统连接示意图；

图2是本发明实施例的的目标识别流程；

图3是本发明实施例的的可疑目标筛选流程；

图4是本发明实施例的的人工判定流程。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明所述的一种公务船目标识别方法，具体实施方式如下：

(1)如图1所示，本发明的方法所使用的公务船目标识别系统由AIS系统、光电跟踪仪、目标识别模块、目标特征数据库组成。

所述AIS系统为船舶自动识别系统，通过AIS系统可获得周边船舶的相关静态与动态信息，如船名、呼号、MMSI、IMO号码、船舶类型、船长、船宽、航行状态、吃水、本航次目的港等。

所述的光电跟踪仪具有昼夜目标探测、侦察和监视，电视成像和红外成像，激光测距等功能。

所述目标识别模块由AIS目标信息分析、设置目标属性与人工判定三个部分组成，完成目标的综合识别。

所述目标特征数据库记录本地化的特定目标活动规律，可用AIS目标信息的判别，并辅助可疑目标的筛选。

(2)AIS系统获取特定目标的AIS信息后，按要求发往目标识别模块。目标识别模块中的AIS目标信息分析部分完成目标AIS信息的解析与分析。对于无效AIS目标数据(无AIS目标数据或是关键AIS目标数据与标准不符)，标志为“可疑/不明”目标，转入人工判定；对于有效的AIS目标信息，通过解析AIS目标静态信息中的船名、呼号、MMSI(9位数字201XXXXXX～755XXXXXX，前三位为国家或地区，中国大陆为412、413)、船舶类型(共22项，如Passenger ship、Cargo ship、Fishing vessel、Lawenforcement vessel等等)等参数来明确目标国籍、类型，如果为中国公务船/军舰，可设定为“我方”；如果为非中国公务船/军舰，国籍在预设的友方列表中，可设定为“友方”(如联合执法情景)，否则设定为“敌方”。其它的不明目标可利用目标特征数据进行信息比对，如果目标数据正常，则设置为“中立”，否则作为可疑/不明目标转入人工判定。目标识别流程如图2所示。

(3)对于可疑目标的筛选，如图3所示。通过不明目标的船名、呼号、MMSI查询目标特征数据库。如果目标存在于数据库中，则只需比对目标的航向与航线、目的港，活动范围、时间等是否符合数据库中记录的信息，如果符合，就排除掉大量已知的渔船、过往商船、客船和货船，将属性设为“中立”，否则将此目标作为第一级可疑目标输出；其次，对于数据库中没有的新出现的海上目标，通过对其发送的信息真实性进行判证：

首先建立辨识框架Θ{T,F}，其中T代表真实，F代表可疑。m₁、m₂、m₃分别表示目标标识、目标类型、目标航路或活动范围三种辨识方式在Θ上的mass函数。

其次通过收集的证据设置基本概率赋值，如：m₁(T)＝0.3,m₁(F)＝0.6,m₁(Θ)＝0.1；m₂(T)＝0.2,m₂(F)＝0.7,m₂(Θ)＝0.1；m₃(T)＝0.1,m₃(F)＝0.8,m₃(Θ)＝0.1；

再次对三种辨识方式的可信度赋权值(ω_j，0＜ω_j≤1)，如{1,0.8,0.9}。按照以下公式计算加权后的mass函数：

其中j＝1,2,3；k＝1,2。

最后根据D-S合成公式进行融合。设m₁,m₂分别对应同一框架Θ上的mass函数，焦元分别为A₁,A₂,...A_n和B₁,B₂,...B_m，则合成后的mass函数为：

$m\left(D\right)=m1\⊕m2\left(D\right)=\frac{1}{N}\underset{A_i\∩B_j=D}{\Σ}{m}_1\left(A_i\right)\·m_2\left(B_j\right),(D\⋐\mathrm{\Θ})---\left(2\right)$

其中并且 为空集。

取最大的信度函数值作为决策结果。

若目标信息决策结果可疑，将此目标应作为第一级可疑目标输出，否则将目标添加到目标特征数据库中。对于第一级可疑目标，引导光电跟踪仪对该目标进行细致的图像分析和判别，若能确定，设置目标属性；若仍不能确定目标则作为第二级可疑目标输出(目标属性仍为“不明”)。

(4)人工判定流程如图4所示。收到目标识别命令后，光电跟踪仪自动/手动调弦，捕获跟踪目标，并根据环境光亮情况，白天返回高清电视图像，晚上返回红外图像。操作人员借助光电跟踪仪获取的目标图像特征进行直接分析判定，也可结合AIS目标信息、雷达信息、情报信息、电台等进行综合评判。根据评判结果人工设置目标属性。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种公务船目标识别系统，包括AIS系统模块、光电跟踪仪、目标识别模块、目标特征数据库；

所述AIS系统模块用于获取周边船舶的相关静态与动态信息；所述静态信息包括船名、呼号、海上移动识别码、国际海事组织号码(IMO号码)、船舶类型、船长和船宽；所述动态信息包括航行状态、吃水和本航次目的港。

所述光电跟踪仪，用于获取周边目标船舶的图像；

所述目标识别模块，用于根据AIS系统获取的静态与动态信息；

目标识别模块由AIS目标信息分析子模块、设置目标属性子模块与人工判定子模块三个部分组成；

其中，AIS目标信息子模块根据接收的目标AIS信息完成目标AIS信息的解析与分析，自动将目标分类；

通过解析AIS目标静态信息中的船名、呼号、海上移动识别码、国际海事组织号码和船舶类型，明确目标国籍、类型；

不明目标可利用目标特征数据进行信息比对，如果目标数据正常，则设置为“中立”，否则作为可疑/不明目标转入人工判定；

人工判定子模块为操作人员根据光电跟踪仪获取的目标图像特征进行直接分析判定对应目标的属性；

设置目标属性子模块根据AIS目标信息分析子模块或是人工判定子模块确定目标属性的结果，将目标的属性设置为“我方”、“友方”、“敌方”、“中立”与“不明”五种类型；

所述目标特征数据库用于记录本地化的特定目标活动规律。

2.根据权利要求1所述的公务船目标识别系统，其特征在于，通过不明目标的船名、呼号、MMSI查询目标特征数据库。如果目标存在于数据库中，则只需比对目标的航向与航线、目的港，活动范围、时间等是否符合数据库中记录的信息，如果符合，就排除掉大量已知的渔船、过往商船、客船和货船，将属性设为“中立”，否则将此目标作为第一级可疑目标输出；其次，对于数据库中没有的新出现的海上目标，通过对其发送的信息真实性进行判证：

具体如下：

首先建立辨识框架Θ{T,F}，其中T代表真实，F代表可疑。m₁、m₂、m₃分别表示目标标识、目标类型、目标航路或活动范围三种辨识方式在Θ上的mass函数。

其次通过收集的证据设置基本概率赋值；

再次对三种辨识方式的可信度赋权值(ω_j，0＜ω_j≤1)，按照以下公式计算加权后的mass函数：

其中j＝1,2,3；k＝1,2。

最后根据D-S合成公式进行融合。设m₁,m₂分别对应同一框架Θ上的mass函数，焦元分别为A₁,A₂,...A_n和B₁,B₂,...B_m，则合成后的mass函数为：

$m\left(D\right)=m1\⊕m2\left(D\right)=\frac{1}{N}\underset{A_i\∩B_j=D}{\Σ}{m}_1\left(A_i\right)\·m_2\left(B_j\right),(D\⋐\mathrm{\Θ})---\left(2\right)$

其中并且 为空集；

取最大的信度函数值作为决策结果；

若目标信息决策结果可疑，将此目标应作为第一级可疑目标输出，否则将目标添加到目标特征数据库中。

3.一种公务船目标识别方法，包括以下步骤：

1)通过AIS系统模块采集周边船舶的相关静态与动态信息；

2)根据AIS系统获取的静态与动态信息进行公务船目标识别；具体如下：

2.1)根据接收的目标AIS信息完成目标AIS信息的解析与分析，自动将目标分类；

通过解析AIS目标静态信息中的船名、呼号、海上移动识别码(MMSI)、国际海事组织号码(IMO号码)、船舶类型，明确目标国籍、类型；

2.2)将步骤2.1)中不能明确的目标列为不明目标，对不明目标利用目标特征数据进行信息比对，如果目标数据正常，则设置为“中立”，否则作为不明目标转入人工判定；

2.3)对转入人工判定的目标，根据光电跟踪仪获取的目标图像特征进行直接分析判定对应目标的属性；

2.4)根据步骤2.1)至2.3)的结果，将目标分类为“我方”、“友方”、“敌方”、“中立”与“不明”五种类型；并设置目标属性。

4.根据权利要求3所述的公务船目标识别方法，其特征在于，所述步骤2.2)的具体过程如下：

通过不明目标的船名、呼号、MMSI查询目标特征数据库。如果目标存在于数据库中，则只需比对目标的航向与航线、目的港，活动范围、时间等是否符合数据库中记录的信息，如果符合，就排除掉大量已知的渔船、过往商船、客船和货船，将属性设为“中立”，否则将此目标作为第一级可疑目标输出；其次，对于数据库中没有的新出现的海上目标，通过对其发送的信息真实性进行判证：

首先建立辨识框架Θ{T,F}，其中T代表真实，F代表可疑。m₁、m₂、m₃分别表示目标标识、目标类型、目标航路或活动范围三种辨识方式在Θ上的mass函数；

其次通过收集的证据设置基本概率赋值；

再次对三种辨识方式的可信度赋权值(ω_j，0＜ω_j≤1)，如{1,0.8,0.9}。按照以下公式计算加权后的mass函数：

其中j＝1,2,3；k＝1,2。

最后根据D-S合成公式进行融合。设m₁,m₂分别对应同一框架Θ上的mass函数，焦元分别为A₁,A₂,...A_n和B₁,B₂,...B_m，则合成后的mass函数为：

其中并且 为空集；

取最大的信度函数值作为决策结果。