CN109191916A - 一种基于图像的船舶防碰撞预警系统 - Google Patents
一种基于图像的船舶防碰撞预警系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109191916A CN109191916A CN201811184952.8A CN201811184952A CN109191916A CN 109191916 A CN109191916 A CN 109191916A CN 201811184952 A CN201811184952 A CN 201811184952A CN 109191916 A CN109191916 A CN 109191916A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- ship
- itself
- camera
- distance
- 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.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G3/00—Traffic control systems for marine craft
- G08G3/02—Anti-collision systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
- G01S11/12—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using electromagnetic waves other than radio waves
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Ocean & Marine Engineering (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于图像的船舶防碰撞预警系统,包括:摄像模块,包括多个架设在船舶上的网络摄像机,用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录;船舶识别模块,通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化,将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来,并识别监测船舶和自身船舶;距离判断模块,根据网络摄像机的拍摄角度,计算监测船舶与自身船舶的距离;报警模块,用于警示船舶驾驶人员,当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时,发出预警;其优点在于,能够自主监测、实时检测、自主预警,提高了船舶的水上工作效率以及安全系数,建造成本低,使船舶能够在无人监测的情况下安全工作。
Description
技术领域
本发明属于监测预警技术领域,尤其是一种基于图像的船舶防碰撞预警系统。
背景技术
随着社会的进步与科技的发展,越来越多的船舶被投入到水面作业当中,使得水上工作的效率不断提升。在船舶工作时,驾驶人员需要自身监视周围是否存在其他船舶,如果存在,再进一步判断是否需要操作自身船舶躲避。这种人为监督的方式会因驾驶员疲劳、注意力不集中发生事故,难以时刻确保水面作业的安全性。因此,水面监测预警技术领域的发展需求持续加大。
针对上述问题现有已公开文献《港口清淤船防碰撞预警网络平台研究》一文中,使用GPS技术对各艘船的位置信息进行采集,并将采集的数据信息通过无线网络传送到防碰撞预警网络平台,从网络平台进行分析再对可能碰撞的各艘船给出相应的预警。这一系统分服务器和客户端两部分组成,通过无线网络进行连接。在气候、距离、环境等因素影响下,无线网络的质量有时会受到相应的干扰,可能造成数据发送延迟、预警不及时等情况的发生;同时,船舶的数学模型需要简化,因此可能会造成相应的误差,对船舶的形状大小判断失误,导致进一步的预警错误。
针对上述问题现有已公开专利号:201520006602.8、专利名称:一种船舶防撞测距装置中,该装置由探测距离的激光传感器和两自由度电动载台组成。激光测距传感器通过激光发射光学镜发射光脉冲信号,再通过接受光学镜接收反射回来的微弱光信号,通过计算这一时间得出距离。电动载台由一个直流电机和步进电机组成,其中直流电机在水平方向进行转动,检测周围的障碍物;步进电机在垂直方向转动,对大桥的横梁高度进行测量。在雨天的影响下,激光传感器的精确度会下降。同时随着激光传感器测量距离的增加,价格上升较大,使得测量远距离物体成本高。
综上所述在利用无线网络通信的系统中,由于气候、距离、环境等因素影响,无线网络的质量有时会受到相应的干扰,可能造成数据发送延迟、预警不及时等情况的发生;同时,船舶的数学模型需要简化,因此可能会造成相应的误差,对船舶的形状大小判断失误,导致进一步的预警错误。
另一方面,激光测距传感器在雨天的抗干扰能力弱,计算精度会有所下降。同时随着测量距离的增加,价格也会相应上升许多,使得系统造价成本较高。
发明内容
本发明目的是:提供一种基于图像的船舶防碰撞预警系统,能够自主监测、实时检测、自主预警,提高了船舶的水上工作效率以及安全系数,建造成本低,使船舶能够在无人监测的情况下安全工作。
本发明的技术方案是:一种基于图像的船舶防碰撞预警系统,包括:
摄像模块,包括多个架设在船舶上的网络摄像机,用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录;
船舶识别模块,通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化,将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来,并识别监测船舶和自身船舶;
距离判断模块,根据网络摄像机的拍摄角度,计算监测船舶与自身船舶的距离;
报警模块,用于警示船舶驾驶人员,当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时,发出预警。
作为优选的技术方案,所述网络摄像机的可探测范围包括自身船舶的船头部分区域、监测船舶的船尾部份区域以及自身船舶与监测船舶的中间水域。
作为优选的技术方案,其预警方法包括以下步骤:
步骤1)在船舶的各方位安装多个网络摄像机并设置预警阈值,对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录;
步骤2)通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化,将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来,并识别监测船舶和自身船舶;
步骤3)根据网络摄像机的拍摄角度,计算监测船舶与自身船舶的距离;
步骤4)当检测到监测船舶与自身船舶的距离小于所设的预警阈值时,对船舶的驾驶人员做出警示。
作为优选的技术方案,步骤3)中计算监测船舶与自身船舶的距离方法如下:
所述网络摄像机安装在船舶的各个方位,并设置一个固定的摄像头安装角度θ;网络摄像机的摄像头探测最大距离为y;假设网络摄像机的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头距离为y1,y1在摄像头上对应的成像角度设为α,则有
α=(y1/y)×(90°-θ);
假设网络摄像机的摄像头所测最近范围到监测船舶的船尾距离为y2;y1至y2在摄像头上对应的成像角度设为β,则有
β=(y2/y)×(90°-θ)-α;
因此可以得到L1/H=tan(θ+α),L2/H=tan(θ+α+β),其中L1为摄像头与自身船舶的船头水平距离,L2为摄像头与监测船舶的船尾水平距离,H为摄像头距离水面的竖直距离,L2-L1即为监测船舶与自身船舶的距离。
作为优选的技术方案,所述网络摄像机的摄像头安装角度θ为30°。
本发明的优点是:
1.本发明基于图像的船舶防碰撞预警系统,采用多个架设在船舶上的网络摄像机进行水面实时监测,获取水面各方位的水上情况,若存在其他船舶,则采用图像加权灰度化算法对两船距离进行计算,判断其是否小于预警阈值,使得船舶在水面行驶时,能够自主监测、实时检测、自主预警,提高了船舶的水上工作效率以及安全系数,建造成本低,使船舶能够在无人监测的情况下安全工作。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述:
图1为本发明的摄像模块与监测船舶和自身船舶的示意图;
图2为本发明的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头和监测船舶的船尾的距离示意图;
图3为本发明基于图像的船舶防碰撞预警系统的流程图。
具体实施方式
实施例:参照图1至3所示,基于图像的船舶防碰撞预警系统,包括:
摄像模块,包括多个架设在船舶上的网络摄像机,用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录,该网络摄像机的可探测范围包括自身船舶的船头部分区域、监测船舶的船尾部份区域以及自身船舶与监测船舶的中间水域;
船舶识别模块,通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化,将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来,并识别监测船舶和自身船舶;
距离判断模块,根据网络摄像机的拍摄角度,计算监测船舶与自身船舶的距离;
报警模块,用于警示船舶驾驶人员,当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时,发出预警。
如上所述基于图像的船舶防碰撞预警系统的预警方法包括以下步骤:
步骤1)在船舶的各方位安装多个网络摄像机并设置预警阈值,对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录;
步骤2)通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化,将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来,并识别监测船舶和自身船舶,实现水面船舶与周围参照物存在明显对比,以便在识别监测船舶并计算其与自身自身船舶距离时更加精确;
步骤3)根据网络摄像机的拍摄角度,计算监测船舶与自身船舶的距离,其中计算监测船舶与自身船舶的距离方法如下:
所述网络摄像机安装在船舶的各个方位,并设置一个固定的摄像头安装角度θ;网络摄像机的摄像头探测最大距离为y;假设网络摄像机的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头距离为y1,y1在摄像头上对应的成像角度设为α,则有
α=(y1/y)×(90°-θ);
假设网络摄像机的摄像头所测最近范围到监测船舶的船尾距离为y2;y1至y2在摄像头上对应的成像角度设为β,则有
β=(y2/y)×(90°-θ)-α;
因此可以得到L1/H=tan(θ+α),L2/H=tan(θ+α+β),其中L1为摄像头与自身船舶的船头水平距离,L2为摄像头与监测船舶的船尾水平距离,H为摄像头距离水面的竖直距离,L2-L1即为监测船舶与自身船舶的距离。
步骤4)当检测到监测船舶与自身船舶的距离小于所设的预警阈值时,对船舶的驾驶人员做出警示。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (5)
1.一种基于图像的船舶防碰撞预警系统,其特征在于,包括:
摄像模块,包括多个架设在船舶上的网络摄像机,用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录;
船舶识别模块,通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化,将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来,并识别监测船舶和自身船舶;
距离判断模块,根据网络摄像机的拍摄角度,计算监测船舶与自身船舶的距离;
报警模块,用于警示船舶驾驶人员,当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时,发出预警。
2.根据权利要求1所述的基于图像的船舶防碰撞预警系统,其特征在于,所述网络摄像机的可探测范围包括自身船舶的船头部分区域、监测船舶的船尾部份区域以及自身船舶与监测船舶的中间水域。
3.根据权利要求1所述的基于图像的船舶防碰撞预警系统,其特征在于,其预警方法包括以下步骤:
步骤1)在船舶的各方位安装多个网络摄像机并设置预警阈值,对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录;
步骤2)通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化,将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来,并识别监测船舶和自身船舶;
步骤3)根据网络摄像机的拍摄角度,计算监测船舶与自身船舶的距离;
步骤4)当检测到监测船舶与自身船舶的距离小于所设的预警阈值时,对船舶的驾驶人员做出警示。
4.根据权利要求3所述的基于图像的船舶防碰撞预警系统,其特征在于,步骤3)中计算监测船舶与自身船舶的距离方法如下:
所述网络摄像机安装在船舶的各个方位,并设置一个固定的摄像头安装角度θ;网络摄像机的摄像头探测最大距离为y;假设网络摄像机的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头距离为y1,y1在摄像头上对应的成像角度设为α,则有
α=(y1/y)×(90°-θ);
假设网络摄像机的摄像头所测最近范围到监测船舶的船尾距离为y2;y1至y2在摄像头上对应的成像角度设为β,则有
β=(y2/y)×(90°-θ)-α;
因此可以得到L1/H=tan(θ+α),L2/H=tan(θ+α+β),其中L1为摄像头与自身船舶的船头水平距离,L2为摄像头与监测船舶的船尾水平距离,H为摄像头距离水面的竖直距离,L2-L1即为监测船舶与自身船舶的距离。
5.根据权利要求4所述的基于图像的船舶防碰撞预警系统,其特征在于,所述网络摄像机的摄像头安装角度θ为30°。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811184952.8A CN109191916A (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 一种基于图像的船舶防碰撞预警系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811184952.8A CN109191916A (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 一种基于图像的船舶防碰撞预警系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109191916A true CN109191916A (zh) | 2019-01-11 |
Family
ID=64947873
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811184952.8A Pending CN109191916A (zh) | 2018-10-11 | 2018-10-11 | 一种基于图像的船舶防碰撞预警系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109191916A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110414042A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-05 | 青岛科技大学 | 一种冲突会遇局面下船舶集群态势分析方法 |
CN111846127A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-30 | 中海油能源发展股份有限公司 | 用于海上油轮外输作业防船舶触碰的图像识别监控系统 |
CN113393709A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-09-14 | 深圳市安星数字系统有限公司 | 远距离预警系统及方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060107475A (ko) * | 2006-09-21 | 2006-10-13 | 동영정보통신 주식회사 | 항로표지 관리 시스템 |
CN101214851A (zh) * | 2008-01-10 | 2008-07-09 | 黄席樾 | 船舶行驶智能型全天候主动安全预警系统及其预警方法 |
CN104916166A (zh) * | 2015-05-07 | 2015-09-16 | 南通大学 | 一种桥梁防撞预警系统及实现方法 |
CN105096660A (zh) * | 2015-09-09 | 2015-11-25 | 河海大学常州校区 | 一种基于碰撞分类检测的船舶安全预警方法 |
CN105390029A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-09 | 武汉理工大学 | 基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方法及系统 |
CN205539467U (zh) * | 2016-03-16 | 2016-08-31 | 武汉理工大学 | 一种无人船舶航行环境障碍物识别装置 |
CN106710313A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-24 | 中国交通通信信息中心 | 基于激光三维成像技术的桥区船舶主动避碰方法及系统 |
CN106781703A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 武汉万集信息技术有限公司 | 桥梁防撞系统及方法 |
CN206672371U (zh) * | 2017-05-09 | 2017-11-24 | 王沛锋 | 一种车辆船舶限高通行智能控制系统 |
CN107729866A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-02-23 | 武汉理工大学 | 基于时序图像的船舶碰标自动检测装置及方法 |
CN108281043A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-07-13 | 上海海事大学 | 一种船舶碰撞风险预警系统及预警方法 |
CN207924925U (zh) * | 2018-03-23 | 2018-09-28 | 浙江国际海运职业技术学院 | 一种船舶智能防撞系统 |
-
2018
- 2018-10-11 CN CN201811184952.8A patent/CN109191916A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20060107475A (ko) * | 2006-09-21 | 2006-10-13 | 동영정보통신 주식회사 | 항로표지 관리 시스템 |
CN101214851A (zh) * | 2008-01-10 | 2008-07-09 | 黄席樾 | 船舶行驶智能型全天候主动安全预警系统及其预警方法 |
CN104916166A (zh) * | 2015-05-07 | 2015-09-16 | 南通大学 | 一种桥梁防撞预警系统及实现方法 |
CN105096660A (zh) * | 2015-09-09 | 2015-11-25 | 河海大学常州校区 | 一种基于碰撞分类检测的船舶安全预警方法 |
CN105390029A (zh) * | 2015-11-06 | 2016-03-09 | 武汉理工大学 | 基于航迹融合和航迹预测的船舶避碰辅助决策方法及系统 |
CN205539467U (zh) * | 2016-03-16 | 2016-08-31 | 武汉理工大学 | 一种无人船舶航行环境障碍物识别装置 |
CN106781703A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-05-31 | 武汉万集信息技术有限公司 | 桥梁防撞系统及方法 |
CN106710313A (zh) * | 2016-12-28 | 2017-05-24 | 中国交通通信信息中心 | 基于激光三维成像技术的桥区船舶主动避碰方法及系统 |
CN206672371U (zh) * | 2017-05-09 | 2017-11-24 | 王沛锋 | 一种车辆船舶限高通行智能控制系统 |
CN107729866A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-02-23 | 武汉理工大学 | 基于时序图像的船舶碰标自动检测装置及方法 |
CN108281043A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-07-13 | 上海海事大学 | 一种船舶碰撞风险预警系统及预警方法 |
CN207924925U (zh) * | 2018-03-23 | 2018-09-28 | 浙江国际海运职业技术学院 | 一种船舶智能防撞系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
沈庭芝 等: "《数字图像处理及模式识别 第2版》", 31 July 2007, 北京理工大学出版社 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110414042A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-11-05 | 青岛科技大学 | 一种冲突会遇局面下船舶集群态势分析方法 |
CN110414042B (zh) * | 2019-06-14 | 2023-05-05 | 青岛科技大学 | 一种冲突会遇局面下船舶集群态势分析方法 |
CN111846127A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-30 | 中海油能源发展股份有限公司 | 用于海上油轮外输作业防船舶触碰的图像识别监控系统 |
CN113393709A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-09-14 | 深圳市安星数字系统有限公司 | 远距离预警系统及方法 |
CN113393709B (zh) * | 2021-05-19 | 2022-08-16 | 深圳市安星数字系统有限公司 | 远距离预警系统及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US12057018B2 (en) | Device and method for monitoring vessel and harbor | |
KR101068681B1 (ko) | 항만 통합 보안 감시 운영 시스템 | |
KR102235787B1 (ko) | 접안 모니터링 장치 및 방법 | |
US7679530B2 (en) | Anti-collision warning system for marine vehicle and anti-collision analysis method | |
CN108922247A (zh) | 一种基于ais的船舶-航标碰撞危险度估算方法 | |
EP4089660A1 (en) | Method and device for monitoring port and ship in consideration of sea level | |
US20210019521A1 (en) | Method and Device for Situation Awareness | |
CN109191916A (zh) | 一种基于图像的船舶防碰撞预警系统 | |
JP2018503913A (ja) | 船舶補助ドッキング方法およびシステム | |
KR102048796B1 (ko) | 드론형 수질감지장치 | |
KR102530847B1 (ko) | 항만 및 선박 모니터링 방법 및 장치 | |
KR101859909B1 (ko) | 드론을 이용한 적조 예찰 및 추적 시스템 및 방법 | |
CN205539467U (zh) | 一种无人船舶航行环境障碍物识别装置 | |
KR102520844B1 (ko) | 해수면을 고려한 항만 및 선박 모니터링 방법 및 장치 | |
KR20220055556A (ko) | 선박 및 항만 모니터링 장치 및 방법 | |
CN209087160U (zh) | 基于激光扫描的桥梁防撞监测装置 | |
CN209118512U (zh) | 一种桥梁防撞预警装置 | |
JP7123719B2 (ja) | 飛行ロボットおよび監視システム | |
WO2023230583A2 (en) | System and method for optical remote measurement of water turbidity, bathymetry, and flow speed | |
CN109461328A (zh) | 基于激光扫描的桥梁防撞监测装置 | |
KR20140137233A (ko) | 3차원 공간계를 이용한 선박 견시 시스템 및 방법 | |
Joslin et al. | Development of a stereo camera system for monitoring hydrokinetic turbines | |
KR102664012B1 (ko) | 해양구조물 조사시스템의 데이터 생성 및 정합 방법 | |
US20240194078A1 (en) | System and method to avoid obstacles in an autonomous unmanned maritime vehicle | |
CN113419075B (zh) | 基于双目视觉的船舶测速方法、系统、装置和介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190111 |