CN112987015A - 一种船舶检测方法、装置及激光雷达系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开一种船舶检测方法、装置及激光雷达系统。该船舶检测方法包括获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；基于若干帧激光雷达数据对目标船舶进行三维建模，以获得目标船舶的三维模型；根据三维模型，确定目标船舶的实际吃水线；根据实际吃水线和目标船舶的预设载重线，确定目标船舶是否超吃水。本发明实施例提供的船舶检测方法，以实现提高检测精度的效果。

Description

一种船舶检测方法、装置及激光雷达系统

技术领域

本发明实施例涉及激光检测技术领域，尤其涉及一种船舶检测方法、装置及激光雷达系统。

背景技术

船舶违法违规行为直接威胁内河水上交通安全，已成为内河水上交通安全的“头号杀手”。内河船舶违法违规行为主要包括以下三个方面：船舶超载、超吃水；船舶偏航；船舶超速。其中，船舶超载、超吃水发生率最高、危害最大。

现有技术中，通过在航道的一侧安装超声波发射器，航道的另一侧安装超声波接收器阵列，当船舶从航道中行驶过测量区域时会对超声波产生遮挡，超声波接收器阵列接收到的信号能量会发生变化，结合遮挡状况和岸上测距系统测量的船舶距超声波发射器的距离就可以得到船舶吃水是否超限的测量结果。

然而，对于上述检测方式，当船舶距超声波接收器阵列过远时，受水中超声波多途效应等因素影响，使得船舶吃水超限检测结果不准确；同时超声波容易受到天气影响，也会使得船舶吃水超限检测结果不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种船舶检测方法、装置及激光雷达系统，以实现提高检测精度的效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种船舶检测方法，该船舶检测方法包括：

获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；

基于若干帧所述激光雷达数据对所述目标船舶进行三维建模，以获得所述目标船舶的三维模型；

根据所述三维模型，确定所述目标船舶的实际吃水线；

根据所述实际吃水线和所述目标船舶的预设载重线，确定所述目标船舶是否超吃水。

可选的，所述根据所述三维模型，确定所述目标船舶的实际吃水线，包括：

基于所述三维模型，利用特征识别算法识别所述目标船舶的船舷和水面线；

从所述船舷中检测出所述目标船舶的水尺；

根据所述水尺和所述水面线，确定所述目标船舶的实际吃水线。

可选的，所述根据所述实际吃水线和所述目标船舶的预设载重线，确定所述目标船舶是否超吃水，包括：

判断所述实际吃水线是否到达所述预设载重线；

若是，则确定所述目标船舶超吃水；

若否，则确定所述目标船舶的载重量处于正常范围。

可选的，所述船舶检测方法还包括：

根据所述三维模型，获取所述目标船舶的长度、宽度以及高度；

将所述长度与预设长度进行比对，以确定所述目标船舶是否超长；

将所述宽度与预设宽度进行比对，以确定所述目标船舶是否超宽；以及

将所述高度与预设高度进行比对，以确定所述目标船舶是否超高。

可选的，所述船舶检测方法还包括：

根据所述长度、所述检测区域的宽度以及所述目标船舶通过所述检测区域的时间，计算所述目标船舶的行驶速度。

可选的，所述船舶检测方法还包括：

判断所述行驶速度是否大于预设速度；

若是，则确定所述目标船舶超速行驶；

若否，则确定所述目标船舶正常行驶。

可选的，所述基于若干帧所述激光雷达数据对所述目标船舶进行三维建模，包括：

按照i＝0与i＝1、i＝1与i＝2、i＝2与i＝3......的次序，对相邻两帧所述激光雷达数据进行点云配准，其中，i是所述激光雷达数据的帧序号，i为大于或等于0的整数；

基于点云配准结果，对所述目标船舶进行三维建模；或者

基于若干帧所述激光雷达数据和所述行驶速度，对所述目标船舶进行三维建模。

可选的，所述船舶检测方法还包括：

开启所述激光雷达；

检测所述检测区域是否有船舶到来；

若是，则进入获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据的步骤；

若否，则返回检测所述检测区域是否有船舶到来的步骤。

第二方面，本发明实施例还提供了一种船舶检测装置，该船舶检测装置包括：

第一获取模块，用于获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；

建模模块，用于基于若干帧所述激光雷达数据对所述目标船舶进行三维建模，以获得所述目标船舶的三维模型；

第一确定模块，用于根据所述三维模型，确定所述目标船舶的实际吃水线；

第二确定模块，用于根据所述实际吃水线和所述目标船舶的预设载重线，确定所述目标船舶是否超吃水。

第三方面，本发明实施例还提供了一种激光雷达系统，该激光雷达系统包括：至少两个激光雷达，设置于航道两侧，用于采集目标船舶通过至少两个所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；

数据处理中心，与至少两个所述激光雷达连接，用于执行第一方面实施例所述的船舶检测方法。

本发明实施例提供的船舶检测方法、装置及激光雷达系统，通过在航道的两侧分别设置激光雷达，获取激光雷达采集目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据，根据若干帧激光雷达数据对目标船舶进行三维建模，以获得目标船舶的三维模型；然后根据三维模型确定目标船舶的实际吃水线，将实际吃水线与目标船舶的预设载重线进行比较，以确定该目标船舶是否超吃水。因此，本发明实施例通过激光雷达获取目标船舶的点云数据，利用激光雷达较优的抗干扰性能，避免了水中超声波多途效应、天气等因素影响，提升了船舶检测精度；另外，利用激光雷达的角度分辨率和扫描频率较高的特点，则本发明实施例基于激光雷达获取目标船舶的点云数据对目标船舶进行三维建模得到的三维模型点云密集、实时性较高，避免了点云缺失或失效的情况，进一步提升了船舶检测精度。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种船舶检测方法的流程图；

图2是本发明实施例一提供的一种基于激光雷达对船舶进行检测的实际布设图；

图3是本发明实施例二提供的一种船舶检测方法的流程图；

图4是本发明实施例三提供的一种船舶检测装置的结构示意图；

图5是本发明实施例四提供的一种激光雷达系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种船舶检测方法的流程图，本实施例可适用于对行驶的船舶进行检测的情况，该方法可以由本发明实施例提供的船舶检测装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在激光雷达或服务器等上。

参见图1，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：

S110、获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据。

其中，目标船舶即为需要进行检测的船舶。检测区域为激光雷达的探测区域，将激光雷达发射的激光光束可以完全覆盖的区域确定为检测区域。在一些实施例中，可以根据实际需求预先设置激光雷达的检测区域，此时，检测区域为激光雷达的感兴趣区域。当目标船舶到达该区域时，激光雷达发射的激光光束照射至目标船舶，目标船舶反射的激光回波光束返回至激光雷达，经过数据处理后得到目标船舶的激光雷达数据。

在本发明实施例中，航道是指在江、河、湖、海等水域中，为船舶航行所规定或设置(包括建设)的船舶航行通道，航道既包括广义上的水道或河道整体，也包括被桥墩分隔开的通行航道。相应的，激光雷达可以安装在水道或河道的两岸，且位于目标船舶的侧上方；或者，激光雷达可以安装在每个通行航道对应的两个桥墩、每个通行航道对应的桥面或其他桥梁结构的两侧，且位于目标船舶的侧上方。

示例性的，图2是本发明实施例一提供的一种基于激光雷达对船舶进行检测的实际布设图，如图2所示，激光雷达10设置于航道20的两侧，具体的，激光雷达10设置于航道20对应的桥面30靠近目标船舶40的一面的两侧。航道20的每一侧至少安装一个激光雷达10。当航道20的每一侧安装一个激光雷达10时，即激光雷达10的数量少，装配简单，成本低。当航道20的每一侧安装激光雷达10的数量大于1时，例如每一侧安装2个激光雷达10，如此，可以激光雷达10的激光雷达数据的点云的密度更高，可以提高检测精度，图2以航道20的每一侧均安装一个激光雷达10为例进行说明。需要说明的是，可以根据实际情况确定激光雷达10的安装方向，例如激光雷达10的视场角是120°，通过将激光雷达10倾斜安装，以防止激光雷达10扫描时有盲区。

示例性的，继续参见图2，在激光雷达10的测量范围内设置一个检测区域AA，具体范围根据实际场景定制。激光雷达10按照预设扫描频率发射激光点云，当目标船舶40的船头进入到检测区域AA时检测开始，两台激光雷达10的扫描平面垂直于目标船舶40的行驶方向，随着目标船舶40前进，检测区域AA在目标船舶40上随之平移，获取检测区域AA内目标船舶40左、右两侧的点云信息，得到一个切面信息，随着目标船舶40的不断前进，会得到一系列目标船舶40的切面信息，即若干帧激光雷达数据。其中，切面信息是激光雷达10扫描到目标船舶40横切面的点云。

S120、基于若干帧激光雷达数据对目标船舶进行三维建模，以获得目标船舶的三维模型。

具体的，通过一系列目标船舶40的切面信息对目标船舶40进行三维建模，得到目标船舶40的三维模型。本发明实施例不对目标船舶40进行三维建模的方式进行限定。

S130、根据三维模型，确定目标船舶的实际吃水线。

可选的，根据三维模型，确定目标船舶的实际吃水线，包括：根据三维模型，利用特征识别算法识别目标船舶的船舷以及水面线；从船舷中检测出目标船舶的水尺；根据水尺和水面线，确定目标船舶的实际吃水线。

其中，船舷为目标船舶40两侧连接船底和甲板的侧壁部分。水面线为目标船舶40所在航道20中水面变化的一条线。根据建立的目标船舶40的三维模型，采用特征识别算法，可以识别出目标船舶40的船舷以及水面线；其中，特征识别算法为本领域技术人员可知的算法，其具体过程本实施例不进行阐述。船舷上设置有刻度尺，即水尺。水面线与水尺相交会得到一个具体刻度值，该刻度值对应实际吃水线。

需要说明的是，实际吃水线可以通过水面线与水尺的交点对应的刻度值确定；也可以先对水面线的高度求平均值，然后根据该平均值与水尺的交点对应的刻度值，确定实际吃水线。

还需要说明的是，实际吃水线的确定并不限于上述方案。可选的，还可以基于三维模型，利用特征识别算法识别目标船舶的船舷和水面线；从船舷中检测出甲板的位置；根据甲板所在平面与水面线，确定该平面与水面线的差值，如果甲板所在平面与水面线的差值大于或等于预设阈值，确定目标船舶40未超吃水；如果甲板所在平面与水面线的差值小于预设阈值，确定目标船舶40超吃水。

S140、根据实际吃水线和目标船舶的预设载重线，确定目标船舶是否超吃水。

其中，预设载重线为确定船舶在不同区带、区域和季节期航行所允许达到的满载水线。当目标船舶40的实际吃水线超过该预设载重线时，则表明该目标船舶已处于超载状态，其结果造成储备浮力减小，航行的安全性得不到保障。因此，可通过比较实际吃水线与预设载重线，以确定目标船舶40是否超吃水。

可选的，根据实际吃水线和目标船舶的预设载重线，确定目标船舶是否超吃水包括：判断实际吃水线是否到达预设载重线；若是，则确定目标船舶超吃水；若否，则确定目标船舶的载重量处于正常范围。

示例性的，当实际吃水线到达预设载重线或者超过预设载重线时，则表明目标船舶处于超载状态，即确定目标船舶40超吃水。当实际吃水线未到达预设载重线时，则表明目标船舶40未处于超载状态，即确定目标船舶40的载重量处于正常范围。

本实施例的技术方案，通过在航道的两侧分别设置激光雷达，获取激光雷达采集目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据，根据若干帧激光雷达数据对目标船舶进行三维建模，以获得目标船舶的三维模型；然后根据三维模型确定目标船舶的实际吃水线，将实际吃水线与目标船舶的预设载重线进行比较，以确定该目标船舶是否超吃水。因此，本发明实施例通过激光雷达获取目标船舶的点云数据，利用激光雷达较优的抗干扰性能，避免了水中超声波多途效应、天气等因素影响，提升了船舶检测精度；另外，利用激光雷达的角度分辨率和扫描频率较高的特点，则本发明实施例基于激光雷达获取目标船舶的点云数据对目标船舶进行三维建模得到的三维模型点云密集、实时性较高，避免了点云缺失或失效的情况，进一步提升了船舶检测精度。

可选的，船舶检测方法还包括：根据三维模型，获取目标船舶的长度、目标船舶的宽度以及目标船舶的高度；将目标船舶的长度与预设长度进行比对，以确定目标船舶是否超长；将目标船舶的宽度与预设宽度进行比对，以确定目标船舶是否超宽；以及将目标船舶的高度与预设高度进行比对，以确定目标船舶是否超高。

在本发明实施例中，目标船舶40的预设长度、预设宽度例以及预设高度可以根据目标船舶40的型号和/或航道20的通行规则预先进行设置。通过对目标船舶40是否超长、超宽或超高进行判断，有利于船舶运行管理，提升航道通航的安全性。

示例性的，预设高度可以设置为桥面的高度，若目标船舶40的高度大于或等于桥面的高度，则确定目标船舶40超高，不能通过桥面对应的通行航道；若目标船舶40的高度小于桥面的高度，则确定目标船舶40没有超高，可以通过桥面对应的通行航道。

本实施例中，基于该三维模型不仅可以完成目标船舶40的超吃水检测，还能完成目标船舶40长高宽的检测，如此，可以对目标船舶40的运行安全作出预判。

可选的，船舶检测方法还包括：根据目标船舶的长度、检测区域的宽度以及目标船舶通过检测区域的时间，计算目标船舶的行驶速度。

示例性的，目标船舶40的长度为L1，检测区域AA的宽度为L2，目标船舶40通过检测区域AA的时间为t，则目标船舶40通过该检测区域AA的平均行驶速度为V1＝(L1+L2)/t。

在一些实施例中，还可以通过获取预设时间间隔的两帧激光雷达数据，确定目标船舶对应的位置信息；根据预设时间间隔和目标船舶对应的位置信息，计算目标船舶的行驶速度。

示例性的，第一帧激光雷达数据对应的时刻为t1，第二帧激光雷达数据对应的时刻为t2，t1时刻与t2时刻间隔预设时间，在预设时间间隔(t2-t1)内目标船舶40行驶的距离为L，则目标船舶40在该两帧的时间段的瞬时行驶速度为V2＝L/(t2-t1)。

如果目标船舶40匀速行驶或者行驶速度较慢，则瞬时行驶速度V2等于平均行驶速度V1。

在目标船舶的行驶速度确定的情况下，可选的，船舶检测方法还包括：判断行驶速度是否大于预设速度；若是，则确定目标船舶超速行驶；若否，则确定目标船舶正常行驶。

具体的，将目标船舶40的行驶速度与预设速度进行比较，以确定该目标船舶40是否超速。如果目标船舶40的行驶速度大于预设速度，则确定目标船舶40超速行驶；如果目标船舶40的行驶速度小于等于预设速度，则确定目标船舶40正常行驶。

可选的，船舶检测方法还包括：开启激光雷达；检测检测区域是否有船舶到来；若是，则进入获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据的步骤；若否，则返回检测检测区域是否有船舶到来的步骤。

上述实施例当目标船舶40到达检测区域AA时才开始对目标船舶40进行扫描探测，如果目标船舶40未到达检测区域AA则不进行扫描探测，如此，可以避免检测区域AA内其他目标物体的影响，降低数据处理量，从而提升了船舶检测效率。

上述方案中，通过建立三维模型，然后基于三维模型不仅可以实现对船舶超吃水检测、超载检测；还能基于三维模型实现船舶超高、超宽以及超长的检测；同时，还可以实现船舶超速的检测。因此，本发明实施例能够实现对船舶运行过程中的多个参数进行检测，增加了船舶检测的功能。

实施例二

图3是本发明实施例二提供的一种船舶检测方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。

参见图3，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：

S210、获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据。

S220、按照i＝0与i＝1、i＝1与i＝2、i＝2与i＝3......的次序，对相邻两帧激光雷达数据进行点云配准，其中，i是激光雷达数据的帧序号，i为大于或等于0的整数；基于点云配准结果，对目标船舶进行三维建模；或者，基于若干帧激光雷达数据和行驶速度，对目标船舶进行三维建模。

示例性的，基于点云配准结果，对目标船舶进行三维建模的过程如下：按照预设次序，分别对第0帧和第1帧激光雷达数据进行特征识别，识别第0帧和第1帧激光雷达数据两个数据集中的关键点，关键点包括激光雷达数据对应场景中的中心点、角点等比较具有代表性的点。假设第1帧点云数据里有M个关键点，第0帧的点云数据中有P个关键点，计算M个关键点中的每一个点在P个关键点集中的对应最近点，根据所述对应点计算平移参数和旋转参数，利用平移参数和旋转参数将M个关键点进行坐标转换，得到M个关键点对应的变换点集，然后进行迭代匹配，直到满足目标函数要求则停止迭代，如此，实现了将第1帧点云数据的M个关键点变换到第0帧的点云数据的P个关键点相同的坐标系下，即第0帧的激光雷达数据和第1帧的激光雷达数据配准完成。当第0帧的激光雷达数据和第1帧的激光雷达数据配准完成时，第0帧的激光雷达数据和第1帧的激光雷达数据相交部分的点完全重叠。然后接着以相同的方法配准第1帧和第2帧、第2帧和第3帧.....的激光雷达数据，直至若干帧激光雷达数据全部配准完成。然后基于点云配准结果，对目标船舶进行三维建模。

基于若干帧激光雷达数据和行驶速度，对目标船舶进行三维建模的原理为：通过目标船舶实时的位置信息和速度信息，跟踪每一个点的运动轨迹，从而实现对目标船舶进行三维建模。

S230、根据三维模型，确定目标船舶的实际吃水线。

S240、根据实际吃水线和目标船舶的预设载重线，确定目标船舶是否超吃水。

本实施例中，将获取的激光雷达数据，通过配置算法，可以获取两帧点云转换关系，基于两帧点云转换关系对船舶进行实时三维建模，以根据三维模型确定船舶是否超吃水。

实施例三

图4是本发明实施例三提供的一种船舶检测装置的结构示意图，该装置用于执行上述任意实施例所提供的船舶检测方法。该装置与上述各实施例的船舶检测方法属于同一个发明构思，在船舶检测装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述船舶检测方法的实施例。参见图4，该船舶检测装置具体可包括：第一获取模块310、建模模块320、第一确定模块330和第二确定模块340。

其中，第一获取模块310，用于获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据。

建模模块320，用于基于若干帧激光雷达数据对目标船舶进行三维建模，以获得目标船舶的三维模型。

第一确定模块330，用于根据三维模型，确定目标船舶的实际吃水线。

第二确定模块340，用于根据实际吃水线和目标船舶的预设载重线，确定目标船舶是否超吃水。

可选的，第一确定模块330，具体可以包括：

识别单元，用于基于三维模型，利用特征识别算法识别目标船舶的船舷和水面线。

检测单元，用于从船舷中检测出目标船舶的水吃。

确定单元，用于根据水尺和水面线，确定目标船舶的实际吃水线。

可选的，第二确定模块340，具体可以包括：

判断单元，用于判断实际吃水线是否到达预设载重线；若是，则确定目标船舶超吃水；若否，则确定目标船舶的载重量处于正常范围。

可选的，所述船舶检测装置还包括：第二获取模块，用于根据三维模型，获取目标船舶的长度、宽度以及高度；

比对模块，用于将长度与预设长度进行比对，以确定目标船舶是否超长；还用于将宽度与预设宽度进行比对，以确定目标船舶是否超宽；还用于将高度与预设高度进行比对，以确定目标船舶是否超高。

可选的，所述船舶检测装置还包括：计算模块，用于根据长度、检测区域的宽度以及目标船舶通过检测区域的时间，计算目标船舶的行驶速度。

可选的，所述船舶检测装置还包括：判断模块，用于判断行驶速度是否大于预设速度；若是，则确定目标船舶超速行驶；若否，则确定目标船舶正常行驶。

可选的，建模模块320，具体可以包括：

建模单元，用于按照i＝0与i＝1、i＝1与i＝2、i＝2与i＝3......的次序，对相邻两帧激光雷达数据进行点云配准，其中，i是激光雷达数据的帧序号，i为大于或等于0的整数；基于点云配准结果，对目标船舶进行三维建模；或者，建模单元，用于基于若干帧激光雷达数据和所述行驶速度，对目标船舶进行三维建模。

可选的，所述船舶检测装置还可以包括：

开启模块，用于开启激光雷达；

检测模块，用于检测检测区域是否有船舶到来；若是，则进入获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据的步骤；若否，则返回检测检测区域是否有船舶到来的步骤。

本发明实施例三提供的船舶检测装置，通过在航道的两侧分别设置的激光雷达，第一获取模块获取激光雷达采集到的所述目标船舶通过所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据，建模模块根据若干帧激光雷达数据对目标船舶进行三维建模，以获得目标船舶的三维模型；然后第一确定模块根据三维模型确定目标船舶的实际吃水线，第二确定模块将实际吃水线与目标船舶的预设载重线进行比较，以确定该目标船舶是否超吃水。因此，本发明实施例通过激光雷达获取目标船舶的点云数据，利用激光雷达较优的抗干扰性能，避免了水中超声波多途效应、天气等因素影响，提升了船舶检测精度；另外，利用激光雷达的角度分辨率和扫描频率较高的特点，则本发明实施例基于激光雷达获取目标船舶的点云数据对目标船舶进行三维建模得到的三维模型点云密集、实时性较高，避免了点云缺失或失效的情况，进一步提升了船舶检测精度。

本发明实施例所提供的船舶检测装置可执行本发明任意实施例所提供的船舶检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述船舶检测装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

实施例四

图5是本发明实施例四提供的一种激光雷达系统的结构示意图，如图5所示，本发明实施例提供的激光雷达系统，包括至少两个激光雷达410，设置于航道两侧，用于采集当目标船舶通过至少两个激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；数据处理中心420，与至少两个激光雷达410连接，用于执行上述实施例中的船舶检测方法。其中，激光雷达包括单线激光雷达或多线激光雷达。但是激光雷达并不限于单线激光雷达或多线激光雷达，在其他可选实施例中，激光雷达比如可以为基于三角测距原理的激光雷达。

需要说明的是，数据处理中心420可以设置于后台服务器中，也可以集成在激光雷达410中，本实施例对此不做限定。

本实施例所提供的激光雷达系统可执行上述方法实施例所提供的船舶检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本实施例的实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，此处不再一一赘述。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种船舶检测方法，其特征在于，包括：

获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；

基于若干帧所述激光雷达数据对所述目标船舶进行三维建模，以获得所述目标船舶的三维模型；

根据所述三维模型，确定所述目标船舶的实际吃水线；

根据所述实际吃水线和所述目标船舶的预设载重线，确定所述目标船舶是否超吃水。

2.根据权利要求1所述的船舶检测方法，其特征在于，所述根据所述三维模型，确定所述目标船舶的实际吃水线，包括：

基于所述三维模型，利用特征识别算法识别所述目标船舶的船舷和水面线；

从所述船舷中检测出所述目标船舶的水尺；

根据所述水尺和所述水面线，确定所述目标船舶的实际吃水线。

3.根据权利要求1所述的船舶检测方法，其特征在于，所述根据所述实际吃水线和所述目标船舶的预设载重线，确定所述目标船舶是否超吃水，包括：

判断所述实际吃水线是否到达所述预设载重线；

若是，则确定所述目标船舶超吃水；

若否，则确定所述目标船舶的载重量处于正常范围。

4.根据权利要求1所述的船舶检测方法，其特征在于，所述船舶检测方法还包括：

根据所述三维模型，获取所述目标船舶的长度、宽度以及高度；

将所述长度与预设长度进行比对，以确定所述目标船舶是否超长；

将所述宽度与预设宽度进行比对，以确定所述目标船舶是否超宽；以及

将所述高度与预设高度进行比对，以确定所述目标船舶是否超高。

5.根据权利要求4所述的船舶检测方法，其特征在于，所述船舶检测方法还包括：

根据所述长度、所述检测区域的宽度以及所述目标船舶通过所述检测区域的时间，计算所述目标船舶的行驶速度。

6.根据权利要求5所述的船舶检测方法，其特征在于，所述船舶检测方法还包括：

判断所述行驶速度是否大于预设速度；

若是，则确定所述目标船舶超速行驶；

若否，则确定所述目标船舶正常行驶。

7.根据权利要求5所述的船舶检测方法，其特征在于，所述基于若干帧所述激光雷达数据对所述目标船舶进行三维建模，包括：

按照i＝0与i＝1、i＝1与i＝2、i＝2与i＝3......的次序，对相邻两帧所述激光雷达数据进行点云配准，其中，i是所述激光雷达数据的帧序号，i为大于或等于0的整数；

基于点云配准结果，对所述目标船舶进行三维建模；或者

基于若干帧所述激光雷达数据和所述行驶速度，对所述目标船舶进行三维建模。

8.根据权利要求1-7任一项所述的船舶检测方法，其特征在于，所述船舶检测方法还包括：

开启所述激光雷达；

检测所述检测区域是否有船舶到来；

若是，则进入获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据的步骤；

若否，则返回检测所述检测区域是否有船舶到来的步骤。

9.一种船舶检测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取设置于航道两侧的激光雷达采集到的目标船舶通过所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；

建模模块，用于基于若干帧所述激光雷达数据对所述目标船舶进行三维建模，以获得所述目标船舶的三维模型；

第一确定模块，用于根据所述三维模型，确定所述目标船舶的实际吃水线；

第二确定模块，用于根据所述实际吃水线和所述目标船舶的预设载重线，确定所述目标船舶是否超吃水。

10.一种激光雷达系统，其特征在于，包括：至少两个激光雷达，设置于航道两侧，用于采集目标船舶通过至少两个所述激光雷达的检测区域的若干帧激光雷达数据；

数据处理中心，与至少两个所述激光雷达连接，用于执行权利要求1-8任一项所述的船舶检测方法。

Images