CN106530837B - 一种基于机器视觉的桥梁主动防船撞方法 - Google Patents
一种基于机器视觉的桥梁主动防船撞方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106530837B CN106530837B CN201610998601.5A CN201610998601A CN106530837B CN 106530837 B CN106530837 B CN 106530837B CN 201610998601 A CN201610998601 A CN 201610998601A CN 106530837 B CN106530837 B CN 106530837B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ship
- camera
- warning
- bridge
- monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims abstract description 5
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims abstract description 5
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims abstract description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims abstract description 5
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims abstract description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 6
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 241001269238 Data Species 0.000 abstract description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 239000003643 water by type Substances 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 239000002365 multiple layer Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000035939 shock Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G3/00—Traffic control systems for marine craft
- G08G3/02—Anti-collision systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Ocean & Marine Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
一种基于机器视觉的桥梁主动防船撞方法，利用距离、航速、航向、最近会遇点、达到最近会遇点时间等实测数据，主动提醒船舶违规操作、实时评估船撞风险、主动预警船撞危险、自动报警船撞事故。本方法具体实施步骤如下：A.部署高清摄像头、设置摄像头参数并连接系统的各部分；B.根据现场环境实际情况(如江面背景颜色、能见度以及监测距离远近等)进行系统调参；C.现场测试试验；D.标定试验；E.将相机数据保存至SQL数据库中；F.预警信息及应对。
Description
技术领域
本发明涉及机器视觉技术、数字图像处理技术，使用高清摄像头对江面船舶进行监测，使得桥梁具备主动防船撞的能力。
背景技术
进入21世纪以后，我国跨江跨海等大型复杂工程建设迎来了一个持续发展阶段。同时，随着航运业蓬勃发展，航道通航密度逐年增大。因此，船舶与桥梁之间的矛盾日益突出，船撞风险越来越大，船撞造成的后果也更加严重。
桥梁应对船撞的方法/措施以被动防撞为主，即在桥梁结构设计中合理地考虑桥梁抵抗船舶撞击的能力或采取被动防撞措施减低船撞对桥梁的直接作用。
目前，国内外被动防撞的方法主要有：
1.浮围：通过在桥墩周围安装钢格子浮围，利用浮围的变形吸收船的动能，使最终传到桥墩上的力被限制在允许的范围内。
2.缆索拦截：缆索的端部锚固于水底，缆索和锚之间有缓冲装置，用来吸收船的动能。
3.护桩：桥墩前船舶可能的碰撞位置设置防撞桩，以达到防护的目的。
4.人工岛；在桥墩前用沙子、碎石或混凝土将桥墩周围建立人工岛，使船岛上搁浅而停下，这种方法具有很好的防护效果，安全可靠。
5.桩群：在桥墩周边设置多根钢管桩，并通过多层水平系杆将各个钢管桩相连，通过钢管桩系统来抵抗船舶对桥梁的撞击作用，避免桥墩系统受到损坏。
此类被动防撞方式虽能减少船只撞击对桥梁的损害，但本身占用航道。与被动防撞相对应，主动防撞是指通过对船舶的航行管理和航行轨迹干预，避免船撞桥事故发生。目前的主动防撞方式主要有：
1.设立航行标志、信号标志和专用标志灯内河助航标志，确保船舶航行的安全。
2.在桥梁水域制定严格的航行线路，实行分道通航制。施工期桥梁水域在无法满足双向通航的时候采取单向通航。
3.要求船只安装自动识别系统。这种系统能够让船与船、船与岸之间实现彼此间的信息交流，在此之外，海事监管部门还可以以此对行驶的船舶进行自动识别、跟踪和检测，加强对船只的监控和管理。
4.实行引航措施。在特殊的船舶如超大型船舶、危险品船舶在通过施工桥梁水域的时候，要主动引领其航行，必要时可限制其通航。
5.提高船员素质。对船舶上的工作人员进行组织培训，增强船员的安全意识和航行技能。
6.固定时期对桥梁施工水域进行维护，航道进行疏浚，通航条件得到改善，船舶安全航行得以确保。
本发明基于机器视觉技术和数字图像处理技术，利用距离、航速、航向、最近会遇点、达到最近会遇点时间等实测数据，主动提醒船舶违规操作、实时评估船撞风险、主动预警船撞危险、自动报警船撞事故。转变桥梁“被动抵抗”局面，实现“主动防御”功能，最大程度地避免船撞事故发生或减小船撞事故的严重程度，避免或减小船撞事故对经济和社会造成的直接或间接损失。
发明内容
本发明是基于机器视觉技术和数字图像处理技术并利用虚拟仪器平台进行开发的桥梁防船撞智能视频监控方法。以视频监控技术搭建的硬件平台主要包括多路远程监控模拟相机、变焦镜头、多通道视频编码器和计算机平台，以先进的数字图像处理技术为视频信号分析理论核心，并以虚拟仪器软件平台开发此系统软件。此发明可实现多艘船舶静动态识别、数据实时显示、航迹描绘、数据库保存和多级智能报警等功能，从而实现主动防撞。
本发明要解决以下几个方面的问题：
一是解决目前桥梁防撞领域缺乏主动防撞手段的问题，使得桥梁管理者可以通过计算机平台实时得到桥梁附近水面船舶情况，主动预警船撞危险；
二是解决如何通过图像处理识别船舶并跟踪的问题；
三是解决由于天气原因带来造成的测量失准问题，比如大雾、下雨或者其他光线变化会造成相机无法有效可靠地对目标进行识别；
四是解决我国大量船舶未安装AIS导致的无法跟踪监测此类船舶的问题；
五是解决划分水面危险等级的问题。
本发明所述的一种桥梁主动防船撞方法，具体实施步骤如下：
A.部署高清摄像头、设置摄像头参数并连接系统的各部分；
A1.选择合适的布置位置可覆盖整个监测区域；
A2.调整摄像头的朝向以获取最佳图像；
A3.部署图像传输装置、视频编码器及供电电源，连接监控电脑并在软件平台调试；
B.根据现场环境实际情况(如江面背景颜色、能见度以及监测距离远近等) 进行系统调参；
B1.调整镜头的焦距和光圈以较好的视野监测江面船舶；
B2.调节系统识别参数，包括静态识别参数和动态识别参数；
B3.设置限航区域并划分警戒区域；
C.现场测试试验；
C1.静态多艘船舶识别，调试摄像机监测江面上停泊的船只，使软件系统能够对多艘停泊船只进行识别；
C2.动态多艘识别，调试摄像机监测江面上航行的船只，使软件系统能够对多艘正在航行的船舶进行识别；
D.标定试验；
D1.派遣标定船只，大小约为3m×20m，航速约为2m/s且基本保持匀速；
D2.将实际大小3m×20m＝60m2输入相应的标定控件中，然后根据测试数据和实际值进行比较；
D3.根据比较结果改进参数；
E.将相机数据保存至SQL数据库中；
F.预警信息及应对；
F1.根据加权求和得出实时的预警分数，然后根据预警分数判别预警级别；
F2.根据预警级别采取相应措施，包括亮不同颜色的报警灯和自动拉响报警声；通过人为地划定出限制航行区域，当有船舶驶入限制区域时会直接触发最高级别预警——亮红灯和自动拉响报警声。
本发明除了可直接显示监测画面外，还可以实时显示船舶移动过的路线轨迹，同时航迹图的背景颜色也融合显示了三个级别监测区域，另外航迹图有坐标显示，坐标值范围可以根据实际值进行标定输入。本发明还可以显示各艘船舶的大小、坐标、速度、方向等数据。
与现有技术相比，本技术有以下几个优点：
1、利用机器视觉技术对江面船只进行主动式跟踪，通过对船只的速度、航向、所在位置等信息进行综合分析，给出桥梁船撞风险评估，并在灾害发生前及时预警；
2、解决了现在缺乏有效的主动防撞技术的问题，转变桥梁“被动抵抗”局面，实现“主动防御”功能，最大程度地避免船撞事故发生或减小船撞事故的严重程度，避免或减小船撞事故对经济和社会造成的直接或间接损失；
3、解决了利用机器视觉技术对水面船舶识别的问题；
4、监测预警过程完全自动化，解决了预警监测使用人工效率低、工作量大的问题；
5、对船只航行情况进行数字化记录，保证了结果的可分析性，并令事故后分析更加有据可依；
6、以图像化的形式输出结果和警报，便于桥梁管理人员学习使用，降低了培养人员的成本；
7、相对于其他方法，测量结果精度高、成本低、部署简单、鲁棒性强，易于应用与不同类型的桥梁。
附图说明
图1本发明的装置示意图。
图2本发明的实施流程图。
具体实施方式
以下结合图1中所示的案例、图2中所示的实施流程图进一步阐述本发明。参见图1和图2，本发明中所举案例为利用一种桥梁主动防船撞方法，进行桥梁监测，具体的实施步骤如下：
A.部署高清摄像头1、设置摄像头参数并连接系统的各部分；
A1.选择合适的桥墩(2到5)布置摄像头1，使之可覆盖整个监测区域；
A2.调整摄像头的朝向以获取最佳图像；
A3.部署监控电脑6于2-5之间的某一合适的桥墩上，并与摄像头1连接，在电脑6的软件平台上对摄像头1进行调试；
B.根据现场环境实际情况(如江面背景颜色、能见度以及监测距离远近等) 进行系统调参；
B1.调整镜头的焦距和光圈以较好的视野监测江面船舶；
B2.调节系统识别参数，包括静态识别参数和动态识别参数；
B3.设置限航区域并划分警戒区域；
C.现场测试试验；
C1.静态多艘船舶识别，调试摄像机监测江面上停泊的船只7，使软件系统能够对多艘停泊船只进行识别；
C2.动态多艘识别，调试摄像机监测江面上航行的船只8，使软件系统能够对多艘正在航行的船舶进行识别；
D.标定试验；
D1.派遣标定船只9，大小约为3m×20m，航速约为2m/s且基本保持匀速；
D2.将实际大小3m×20m＝60m2输入相应的标定控件中，然后根据测试数据和实际值进行比较；
D3.根据比较结果改进参数；
E.将相机数据保存至电脑6中的SQL数据库中；
F.预警信息及应对；
F1.根据加权求和得出实时的预警分数，然后根据预警分数判别预警级别；
F2.根据预警级别采取相应措施，包括亮不同颜色的报警灯和自动拉响报警声；通过人为地划定出限制航行区域，当有船舶驶入限制区域时会直接触发最高级别预警——亮红灯和自动拉响报警声。
本发明使用多个摄像头对桥梁附近航道进行全面监测，由于单个摄像头监控范围有限，对于大型桥梁来说，单个摄像头不足以覆盖整个航道区域，所以在实际工作中，要根据实际情况决定使用的摄像头数量。安装摄像头时要调整镜头的焦距和光圈，以较好的视野监测江面船舶。由于每个桥梁的光照、能见度等外界因素不同，因此需要根据环境具体情况进行调参。在进行正式的防撞预警之前需要对摄像头进行标定。本发明中通过派遣标定船只，以建立像素与实际距离尺寸的关系。
为了便于数据的二次处理和记录，本发明使用SQL数据库对数据进行储存。对于监控进行视频智能保存，当识别到船舶时才自动保存，这样可以减少保存内存容量。
本说明书实施案例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施案例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。
Claims (1)
1.一种桥梁主动防船撞方法，具体实施步骤如下：
A.部署高清摄像头、设置摄像头参数并连接系统的各部分；
A1.选择合适的布置位置可覆盖整个监测区域；
A2.调整摄像头的朝向以获取最佳图像；
A3.部署监控电脑于某一合适的桥墩上，并与摄像头连接，在电脑的软件平台上对摄像头进行调试；
B.根据现场环境实际情况进行系统调参，现场环境实际情况包括江面背景颜色、能见度以及监测距离远近；
B1.调整镜头的焦距和光圈以较好的视野监测江面船舶；
B2.调节系统识别参数，包括静态识别参数和动态识别参数；
B3.设置限航区域并划分警戒区域；
C.现场测试试验；
C1.静态多艘船舶识别，调试摄像机监测江面上停泊的船只，使软件系统能够对多艘停泊船只进行识别；
C2.动态多艘识别，调试摄像机监测江面上航行的船只，使软件系统能够对多艘正在航行的船舶进行识别；
D.标定试验；
D1.派遣标定船只，大小约为3m×20m，航速约为2m/s且基本保持匀速；
D2.将实际大小3m×20m＝60m2输入相应的标定控件中，然后根据测试数据和实际值进行比较；
D3.根据比较结果改进参数；
E.将高清摄像头数据保存至SQL数据库中；
F.预警信息及应对；
F1.根据船舶的距离、航速、航向、最近会遇点、达到最近会遇点时间的实测数据加权求和得出实时的预警分数，然后根据预警分数判别预警级别；
F2.根据预警级别采取相应措施，包括亮不同颜色的报警灯和自动拉响报警声；通过人为地划定出限制航行区域，当有船舶驶入限制区域时会直接触发最高级别预警——亮红灯和自动拉响报警声。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610998601.5A CN106530837B (zh) | 2016-11-14 | 2016-11-14 | 一种基于机器视觉的桥梁主动防船撞方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610998601.5A CN106530837B (zh) | 2016-11-14 | 2016-11-14 | 一种基于机器视觉的桥梁主动防船撞方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106530837A CN106530837A (zh) | 2017-03-22 |
| CN106530837B true CN106530837B (zh) | 2019-02-05 |
Family
ID=58351481
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610998601.5A Active CN106530837B (zh) | 2016-11-14 | 2016-11-14 | 一种基于机器视觉的桥梁主动防船撞方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106530837B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107016879B (zh) * | 2017-05-19 | 2019-11-26 | 武汉理工大学 | 基于ais/gprs的施工船舶作业区虚拟警戒标系统及方法 |
| CN107274723A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-10-20 | 江苏大学 | 一种基于视觉处理的水面船只识别及预警的实现方法 |
| CN107886775B (zh) * | 2017-11-25 | 2020-12-25 | 交通运输部东海航海保障中心福州航标处 | 一种桥区船舶主动防撞预警方法及系统 |
| CN111622094A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-09-04 | 大连海事大学 | 一种水滴型主动防船撞装置 |
| CN112017478B (zh) * | 2020-09-10 | 2022-01-18 | 广州海事科技有限公司 | 桥梁监测防撞预警方法、系统、计算机设备及存储介质 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101102479A (zh) * | 2007-07-23 | 2008-01-09 | 天津七所信息技术有限公司 | 海上交通智能化监控系统 |
| DE102008030978A1 (de) * | 2008-06-18 | 2009-12-31 | Peter Wistuba | Brückenkollisionswarnsystem für die Binnenschifffahrt |
| FR2883655B1 (fr) * | 2004-09-29 | 2010-01-08 | Sea On Line | Systeme d'alerte anticollision pour vehicule marin et procede d'analyse anticollision |
| CN103185543A (zh) * | 2011-12-31 | 2013-07-03 | 上海汽车集团股份有限公司 | 车载摄像头标定方法及系统 |
| CN103195023A (zh) * | 2013-03-25 | 2013-07-10 | 上海交通大学 | 一种用于桥墩防撞击的预警和防护方法 |
| CN103778803A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-05-07 | 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 | 一种内陆河流水文水政船只实时定位监控系统和方法 |
| CN204667645U (zh) * | 2015-06-09 | 2015-09-23 | 浙江国际海运职业技术学院 | 智能船桥碰撞监测预警系统 |
| CN105741278A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-07-06 | 浙江大学 | 一种基于计算机视觉的拉索分布应力在线监测方法 |
-
2016
- 2016-11-14 CN CN201610998601.5A patent/CN106530837B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2883655B1 (fr) * | 2004-09-29 | 2010-01-08 | Sea On Line | Systeme d'alerte anticollision pour vehicule marin et procede d'analyse anticollision |
| CN101102479A (zh) * | 2007-07-23 | 2008-01-09 | 天津七所信息技术有限公司 | 海上交通智能化监控系统 |
| DE102008030978A1 (de) * | 2008-06-18 | 2009-12-31 | Peter Wistuba | Brückenkollisionswarnsystem für die Binnenschifffahrt |
| CN103185543A (zh) * | 2011-12-31 | 2013-07-03 | 上海汽车集团股份有限公司 | 车载摄像头标定方法及系统 |
| CN103195023A (zh) * | 2013-03-25 | 2013-07-10 | 上海交通大学 | 一种用于桥墩防撞击的预警和防护方法 |
| CN103778803A (zh) * | 2014-02-24 | 2014-05-07 | 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 | 一种内陆河流水文水政船只实时定位监控系统和方法 |
| CN204667645U (zh) * | 2015-06-09 | 2015-09-23 | 浙江国际海运职业技术学院 | 智能船桥碰撞监测预警系统 |
| CN105741278A (zh) * | 2016-01-26 | 2016-07-06 | 浙江大学 | 一种基于计算机视觉的拉索分布应力在线监测方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于视频监控技术的桥梁防撞系统;张慧哲 等;《上海交通大学学报》;20110831;第45卷;正文第93-96页 |
| 通航桥梁主动防船撞系统及其性能分析;王淑 等;《中国公路学报》;20121130;第25卷(第6期);正文第94-100页 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106530837A (zh) | 2017-03-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106530837B (zh) | 一种基于机器视觉的桥梁主动防船撞方法 | |
| CN108873799B (zh) | 船载智能驾驶辅助终端 | |
| CN102081801B (zh) | 多特征自适应融合船舶跟踪和航迹检测方法 | |
| CN110208803B (zh) | 桥梁处船舶防撞雷达监测识别方法 | |
| CN105575185A (zh) | 水上（海上）智能巡航系统 | |
| CN206598965U (zh) | 一种可视化船用航运作业管理平台 | |
| CN206564038U (zh) | 一种航道安全及桥梁主动防撞报警系统 | |
| CN102426804A (zh) | 基于远红外交叉热成像的桥梁防船撞预警系统 | |
| CN113721262B (zh) | 基于激光雷达检测船舶航向和高度的桥梁防碰撞预警方法 | |
| CN110111607A (zh) | 一种内河桥梁防碰撞系统 | |
| CN115497340A (zh) | 一种内河航道交通状态全息感知系统和方法 | |
| CN104777480A (zh) | 一种用于海洋渔业船舶的主动防碰撞雷达报警系统 | |
| CN102997858B (zh) | 一种海底电缆锚害肇事船只确认方法及其应用 | |
| CN117351781B (zh) | 一种跨海桥梁主动防撞预警系统及方法 | |
| Ye et al. | Computer vision-based monitoring of ship navigation for bridge collision risk assessment | |
| CN102708705A (zh) | 防止物体撞击桥梁的预警系统 | |
| CN202331816U (zh) | 基于远红外交叉热成像的桥梁防船撞预警系统 | |
| Burmeister et al. | Assessing the frequency and material consequences of collisions with vessels lying at an anchorage in line with IALA iWrap MkII | |
| CN109360449A (zh) | 一种轮船偏航激光检测方法 | |
| KR102200103B1 (ko) | 드론을 활용한 해상 자동견시시스템 | |
| CN115620009A (zh) | 一种基于船舶图像的多尺度语义分割技术 | |
| CN114089299A (zh) | 一种基于态势感知多源传感器联动的海上目标检测识别方法 | |
| Yang et al. | Design of a LiDAR-based Point cloud data image Program for Ship safety domain Visualization | |
| Xu et al. | Study of Ships Safety Smart Monitoring System in Inland Restricted Water Area | |
| Mortensen et al. | An improved integrated approach for optimizing shipping channel capacity for Australian ports |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |