CN108227606A - 一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了本发明公开了一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，包括：船舶应急响应单元、数据中转卫星以及岸基紧急指导单元。所述船舶应急响应单元实时监测船上人员的出入状况信息、船上是否有危险品的情况信息以及海面是否有危险目标的情况信息，并根据监测到的场景信息进行判断分析输出对应的解决方案；所述数据中转卫星接收所述船舶应急响应单元传送的船舶航行过程中实时的状态信息对船舶遇险状态下输出船舶人员如何疏散的具体方案；所述岸基紧急指导单元接收所述船舶应急响应单元传送的数据信息对船舶的规避风险航行做出优化方案。

Description

一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统

技术领域

本发明涉及船舶监控技术领域，尤其涉及一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统。

背景技术

随着我国航运事业的不断发展与智能船舶建设的突破，国家对船舶航行安全的保护和船舶人员的人身安全高度重视。但是在传统的船舶安全防护中，船舶通过安装高清摄像头、热成像夜视仪及红外设备，虽可实现全天候无间断的监控，但在黑夜、大雾等环境或者成像距离较远时，无法满足对监控区域清晰准确的成像要求；针对出入船舶人员携带的物品，通常采用安检仪进行物品检测，但缺乏便携式危爆品快速智能检测、识别并进行合理处置的装置；针对船舶外部入侵目标的识别与预警，通常采用雷达对船舶周边环境进行感知，但缺乏针对水上可疑目标的智能识别、预警与追踪系统。并且，以上针对威胁船舶安全的不同危险源，采用的相关监测识别技术往往比较单一，相互之间缺乏有效的集成和联系，并且现有的船舶安防技术，并未提出针对船上人员的疏导以及船舶救护有效的解决方案。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，包括：

船舶应急响应单元、数据中转卫星以及岸基紧急指导单元；

所述船舶应急响应单元实时监测船上人员的出入状况信息、船上是否有危险品的情况信息以及海面是否有危险目标的情况信息，并根据监测到的场景信息进行判断分析输出对应的解决方案；

所述数据中转卫星接收所述船舶应急响应单元传送的船舶航行过程中实时的状态信息对船舶遇险状态下输出船舶人员如何疏散的具体方案；

所述岸基紧急指导单元接收所述船舶应急响应单元传送的数据信息对船舶的规避风险航行做出优化方案。

进一步的，所述船舶应急响应单元包括视频成像监控模块、入侵感知模块、异常行为监测模块、便携式携带物检测模块、水上目标识别与监测模块、船舶数据处理中心、信息显示模块和无线传输模块，所述视频成像监控模块、入侵感知模块、异常行为监测模块、便携式携带物检测模块、水上目标识别与监测模块、信息显示模块和无线传输模块与船舶数据处理中心相连接；

所述视频成像模块通过摄像头对船舶上的监测区域进行视频监控、采用嵌入的人脸识别方法将监测到的出入人员的脸部特征进行特征提取和识别，将识别的人脸特征与船舶数据处理中心中的船舶人员的脸部特征进行对比，根据匹配程度判断该出入的人员是否是船舶人员还是外来人员；

所述异常行为监测模块监测船上人员行为的画面信息、活动区域信息以及识别船上的危险品状况，采用深度学习方法提取船上人员行为特征关系数据集，采用强化学习方法获取人员的动态行为模式特征，对行为模式特征进行动态分析和辨识，判断船上人员的动态行为是否异常并做出预警防范；

所述入侵感知模块利用连续分布式光纤振动传感器采集船舶上光纤沿线的振动信号将信号进行动态频谱分析：识别并确定异常入侵物体的动态频率范围，从而识别出异常入侵行为并由异常行为监测模块进一步确定是否有入侵行为发生，若存在入侵行为则向系统发出警报；

所述便携式携带物检测模块对船舶上危险易燃易爆物品进行分析，获得其标准光谱特性数据，构建标准光谱特性数据库，便携式携带物检测模块通过与数据库中的标准光谱数据对比进行危险物品的识别判断；

所述水上目标识别与监测模块采用雷达探测技术检测水上目标，根据监测到的水上目标靠近船舶的速度进行预判断，当判断水上目标是危险物时则对该危险物进行动态追踪，在构建船舶动态追踪时通过卡尔曼滤波和高斯降噪技术对拍摄的水上目标的视频进行背景建模，建立水上可疑危险目标的跟踪监测模型；

所述信息显示模块对船舶应急响应单元的实时工作状态信息进行实时显示，所述无线传输模块与数据中转卫星和岸基紧急指导单元实时数据通信。

所述岸基紧急指导单元包括无线传输模块、中心系统服务器、预警控制中心、云存储和移动终端显示单元；

所述无线传输模块接收到所述无线传输模块传送的数据信息将该信息同步至云存储和中心系统服务器，通过移动终端显示单元进行数据信息显示，当无线传输模块接收到的信息为危险信息时则中心系统服务器控制预警控制中心发出预警信号提示用户。

由于采用了上述技术方案，本发明提供的一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，通过多源感知手段获取船舶本身与船舶周边安全防护信息，并进行智能融合与显示的综合管理系统，可有效提升与集成现有船舶安全防护技术，提高对船舶安全防护的能力，并为智能船舶的信息感知提供技术支撑。具有如下有益效果：1、本系统包含的视频成像可以有效改善传统视频监控中的单一波段成像技术，不同于红外设备的灰度级成像，该视频成像即使在夜雾天况或者距离较远时依然可以满足对监控区域进行清晰准确成像要求，有益于对外部入侵目标的识别与跟踪；连续分布式入侵感知模块提高了探测灵敏度，克服了点式传感器难以对被测对象进行精确定位的缺陷。

2、本系统包含的便携式携带物检测模块，可以快速智能检测、识别、判断是否为危险物品并进行合理处置，有效改善了传统船舶安全防护中对出入人员携带物安全检测的问题；船舶人员异常行为监测模块通过对提取的数据集进行不断训练，构建具有自主学习能力的人员危险行为的精准分析和预警防范系统，自主识别潜在的异常危险人员并计算可能发生恐怖袭击事件的概率，向船舶管理人员智能预警提醒，。

3、本系统包含的船舶应急响应系统在船舶遇险时可迅速对船舶人员进行预警提醒、提供疏散最佳方案并及时有效的将船舶位置和遇险信息反馈给岸基紧急指导单元，岸基紧急指导单元通过接收的反馈信息对船舶遇险时的自主紧急救援、船舶规避风险航行做出最优化选择。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于多源感知的船舶安防智能管理系统的结构框图；

图2为本发明中船舶应急响应单元的结构示意图；

图3为本发明中岸基紧急指导单元的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

如图1-图3所示一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，包括船舶应急响应单元、数据中转卫星以及岸基紧急指导单元；

所述船舶应急响应单元实时监测船上人员的出入状况信息、船上是否有危险品的情况信息以及海面是否有危险目标的情况信息，并根据监测到的场景信息进行判断分析输出对应的解决方案；

所述数据中转卫星接收所述船舶应急响应单元传送的船舶航行过程中实时的状态信息对船舶遇险状态下输出船舶人员如何疏散的具体方案；

所述岸基紧急指导单元接收所述船舶应急响应单元传送的数据信息对船舶的规避风险航行做出优化方案。

所述船舶应急响应单元包括视频成像监控模块、入侵感知模块、异常行为监测模块、便携式携带物检测模块、水上目标识别与监测模块、船舶数据处理中心、信息显示模块和无线传输模块，所述视频成像监控模块、入侵感知模块、异常行为监测模块、便携式携带物检测模块、水上目标识别与监测模块、信息显示模块和无线传输模块与船舶数据处理中心相连接；

所述视频成像模块通过摄像头对船舶上的监测区域进行视频监控、采用嵌入的人脸识别方法将监测到的出入人员的脸部特征进行特征提取和识别，将识别的人脸特征与船舶数据处理中心中的船舶人员的脸部特征进行对比，根据匹配程度判断该出入的人员是否是船舶人员还是外来人员；

所述异常行为监测模块监测船上人员行为的画面信息、活动区域信息以及识别船上的危险品状况，采用深度学习方法提取船上人员行为特征关系数据集，采用强化学习方法获取人员的动态行为模式特征，对行为模式特征进行动态分析和辨识，判断船上人员的动态行为是否异常并做出预警防范；

所述入侵感知模块利用连续分布式光纤振动传感器采集船舶上光纤沿线的振动信号将信号进行动态频谱分析：识别并确定异常入侵物体的动态频率范围，从而识别出异常入侵行为并由异常行为监测模块进一步确定是否有入侵行为发生，若存在入侵行为则向系统发出警报；

所述便携式携带物检测模块对船舶上危险易燃易爆物品进行分析，获得其标准光谱特性数据，构建标准光谱特性数据库，便携式携带物检测模块通过与数据库中的标准光谱数据对比进行危险物品的识别判断；

所述水上目标识别与监测模块采用雷达探测技术检测水上目标，根据监测到的水上目标靠近船舶的速度进行预判断，当判断水上目标是危险物时则对该危险物进行动态追踪，在构建船舶动态追踪时通过卡尔曼滤波和高斯降噪技术对拍摄的水上目标的视频进行背景建模，建立水上可疑危险目标的跟踪监测模型；

所述信息显示模块对船舶应急响应单元的实时工作状态信息进行实时显示，所述无线传输模块与数据中转卫星和岸基紧急指导单元实时数据通信。

本发明公开的一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，工作原理过程为：

A、视频成像监控模块12通过摄像头对检测区域进行视频监控，进一步对视频中的运动目标进行提取，通过背景建模技术、构建多波段图像、重构视频、场景自动检索、匹配以及更新等方法，构建夜雾天况视频成像监控模块，同时通过OpenCV中的人脸识别技术将视频监测到的人员脸部特征与数据库中的船舶人员的脸部特征进行对比，根据匹配程度作出精确判断。

B、入侵感知模块13采用连续分布式光纤振动传感器，通过对光纤沿线外界扰动进行分布式感知，对沿光纤链路的扰动入侵进行远程探测以及实时监控，在恶劣环境下，具有自适应调节功能，对船舶外界入侵行为进行精确定位识别。

C、异常行为监测模块14利用深度学习与机器学习技术，主要通过船上人员行为检测、活动区域分析以及危险物品识别三方面信息的融合，采用深度学习方法动态获取人员的行为模式特征，对行为模式特征进行动态分析和辨识，并进行评价和决策，通过对提取的数据集进行不断训练，构建具有自主学习能力的人员危险行为的精准分析和预警防范系统，自主计算可能发生恐怖袭击事件的概率，向船舶管理人员智能预警提醒，从而提高船舶的安全防护能力。

D、便携式携带物检测模块15通过对危险易燃易爆物品进行分析，获得其标准光谱特性数据，构建标准光谱特性数据库，该模块通过与数据库中的标准光谱数据对比作出判断。

E、水上目标识别与监测模块16利用雷达探测技术检测水上目标，构建基于空间信息综合分析的水上可疑危险目标监测方法，同时利用OpenCV中的多角点检测技术判断水上目标，根据监测到的水上目标靠近速度作出预判断，在构建船舶动态追踪时通过卡尔曼滤波以及高斯降噪技术对视频进行背景建模，建立水上可疑危险目标的跟踪监测模型，实现水上移动目标的识别与监测。

F、船舶应急响应单元在收集到上述各子模块的数据之后可通过卫星通信系统与岸基紧急指导系统实现信息互通，同时通过摄像头对重要通道口的人流量统计为船舶遇险时的人员疏散提供最佳方案，保证在船舶遇险时可以迅速对船舶人员进行预警提醒并有效的将船舶位置和遇险信息反馈给岸基紧急指导系统，岸基紧急指导系统通过接收的反馈信息对船舶遇险时的自主紧急救援、船舶规避风险航行做出最优化选择，同时该系统可以将船舶应急响应系统回传的数据同步上传到云端进行云存储，可以通过用户移动终端界面实时观察到船舶航行画面。另外该紧急指导系统与预警监控中心数据相连，可保证在船舶遇险时快速向预警监控中心发送遇险信息，紧急实施救援。

如图2所示为船舶应急响应系统，其中的视频成像监控模块12通过摄像头对检测区域进行视频监控，进一步对视频中的运动目标进行提取，通过背景建模技术、构建多波段图像、重构视频、场景自动检索、匹配以及更新等方法，完成黑夜、大雾等环境状况下的视频成像监控功能，同时通过OpenCV中的人脸识别技术将视频监测到的人员脸部特征与数据库中的船舶人员的脸部特征进行对比，根据匹配程度做出判断；其中的入侵感知模块13采用连续分布式光纤振动传感器，可对光线沿线外界扰动进行分布式感知；其中的人员异常行为监测模块14主要通过对过往行人检测、活动区域分析以及危险物品识别三方面信息的融合。并利用深度学习技术提取行为特征关系数据集，对行为模式特征进行动态分析和辨识，并进行评价和决策，通过对提取的数据集进行不断训练，构建具有自主学习能力的人员危险行为的精准分析和预警防范系统；其中的便携式携带物检测模块15通过将检测到的物品光谱数据与标准光谱特性数据对比，然后判断检测的物品是否为危险易燃易爆物品；其中的水上目标识别与监测模块16利用雷达探测技术检测水上目标，构建基于空间信息综合分析的水上可疑危险目标监测方法，同时利用OpenCV中的多角点检测技术判断水上目标，根据监测到的水上目标靠近船舶速度做出预判断，实现水上移动目标的识别与监测；该船舶应急响应系统1可以通过船舶数据处理中心模块17进行处理、存储，通过信息显示模块10进行数据显示；其中的无线传输模块11与岸基紧急指导单元的无线传输模块12通过卫星通信系统2实现信息传输。

如图3所示为岸基紧急指导单元结构示意图，其中的中心系统服务器30在接收到无线传输模块12的数据之后进行处理，可以同步将数据进行云端存储33，同时可以将数据同步显示在用户的移动终端显示单元34进行显示。该系统与预警监控中心32可以实时进行数据通信，保证在船舶发生意外时可及时向监控中心报警，及时对船舶实施救援。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，其特征在于包括：

船舶应急响应单元、数据中转卫星以及岸基紧急指导单元；

所述船舶应急响应单元实时监测船上人员的出入状况信息、船上是否有危险品的情况信息以及海面是否有危险目标的情况信息，并根据监测到的场景信息进行判断分析输出对应的解决方案；

所述数据中转卫星接收所述船舶应急响应单元传送的船舶航行过程中实时的状态信息对船舶遇险状态下输出船舶人员如何疏散的具体方案；

所述岸基紧急指导单元接收所述船舶应急响应单元传送的数据信息对船舶的规避风险航行做出优化方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，其特征还在于：所述船舶应急响应单元包括视频成像监控模块、入侵感知模块、异常行为监测模块、便携式携带物检测模块、水上目标识别与监测模块、船舶数据处理中心、信息显示模块和无线传输模块，所述视频成像监控模块、入侵感知模块、异常行为监测模块、便携式携带物检测模块、水上目标识别与监测模块、信息显示模块和无线传输模块与船舶数据处理中心相连接；

所述视频成像模块通过摄像头对船舶上的监测区域进行视频监控、采用嵌入的人脸识别方法将监测到的出入人员的脸部特征进行特征提取和识别，将识别的人脸特征与船舶数据处理中心中的船舶人员的脸部特征进行对比，根据匹配程度判断该出入的人员是否是船舶人员还是外来人员；

所述异常行为监测模块监测船上人员行为的画面信息、活动区域信息以及识别船上的危险品状况，采用深度学习方法提取船上人员行为特征关系数据集，采用强化学习方法获取人员的动态行为模式特征，对行为模式特征进行动态分析和辨识，判断船上人员的动态行为是否异常并做出预警防范；

所述入侵感知模块利用连续分布式光纤振动传感器采集船舶上光纤沿线的振动信号将信号进行动态频谱分析：识别并确定异常入侵物体的动态频率范围，从而识别出异常入侵行为并由异常行为监测模块进一步确定是否有入侵行为发生，若存在入侵行为则向系统发出警报；

所述便携式携带物检测模块对船舶上危险易燃易爆物品进行分析，获得其标准光谱特性数据，构建标准光谱特性数据库，便携式携带物检测模块通过与数据库中的标准光谱数据对比进行危险物品的识别判断；

所述水上目标识别与监测模块采用雷达探测技术检测水上目标，根据监测到的水上目标靠近船舶的速度进行预判断，当判断水上目标是危险物时则对该危险物进行动态追踪，在构建船舶动态追踪时通过卡尔曼滤波和高斯降噪技术对拍摄的水上目标的视频进行背景建模，建立水上可疑危险目标的跟踪监测模型；

所述信息显示模块对船舶应急响应单元的实时工作状态信息进行实时显示，所述无线传输模块与数据中转卫星和岸基紧急指导单元实时数据通信。

3.根据权利要求2所述的一种基于多源感知的船舶安防智能管理系统，其特征还在于：所述岸基紧急指导单元包括无线传输模块、中心系统服务器、预警控制中心、云存储和移动终端显示单元；

所述无线传输模块接收到所述无线传输模块传送的数据信息将该信息同步至云存储和中心系统服务器，通过移动终端显示单元进行数据信息显示，当无线传输模块接收到的信息为危险信息时则中心系统服务器控制预警控制中心发出预警信号提示用户。