JP2000067400A - 自動船舶航跡検出装置 - Google Patents
自動船舶航跡検出装置Info
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- JP2000067400A JP2000067400A JP10240264A JP24026498A JP2000067400A JP 2000067400 A JP2000067400 A JP 2000067400A JP 10240264 A JP10240264 A JP 10240264A JP 24026498 A JP24026498 A JP 24026498A JP 2000067400 A JP2000067400 A JP 2000067400A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 リアルタイムに連続して複数の船舶と航跡を
検出することができる自動船舶航跡装置を得る。 【解決手段】 ＳＡＲ振幅画像上から誤検出の確率が低
い画像フィルタによって船舶を検出する。検出された全
ての船舶について、自動的に航跡検出処理を行う。航跡
検出は高速化処理によって行われる。最終的に、リアル
タイムで複数の船舶について進行方向を検知することが
可能である。
検出することができる自動船舶航跡装置を得る。 【解決手段】 ＳＡＲ振幅画像上から誤検出の確率が低
い画像フィルタによって船舶を検出する。検出された全
ての船舶について、自動的に航跡検出処理を行う。航跡
検出は高速化処理によって行われる。最終的に、リアル
タイムで複数の船舶について進行方向を検知することが
可能である。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、主として海洋監
視を目的としたシステムにおいて、複数の艦船等の船舶
に対して航跡を検出し、その航跡から船舶の進行方向を
予測する自動船舶航跡検出装置に関するものである。な
おここでは説明の便宜上、自動艦船航跡検出装置を例に
上げて以下に説明する。
視を目的としたシステムにおいて、複数の艦船等の船舶
に対して航跡を検出し、その航跡から船舶の進行方向を
予測する自動船舶航跡検出装置に関するものである。な
おここでは説明の便宜上、自動艦船航跡検出装置を例に
上げて以下に説明する。
【０００２】
【従来の技術】海洋監視として不法進入や不審走行する
艦船等を早急に取り締まるために、海上を航行中の艦船
の進行方向を検知する必要がある。図１５は合成開口レ
ーダ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄ
ａｒ：ＳＡＲ）によって振幅画像データを取得し、海上
を走行中の艦船を監視する概念図である。１−１は人工
衛星搭載の上記ＳＡＲ、１−２は航空機搭載の上記ＳＡ
Ｒ、２−１は地上に設置された自動艦船航跡検出装置、
２−２は航空機に設置された自動艦船航跡検出装置、３
と４は国境付近で不法進入や不審航行する艦船である。
図１６は、従来の自動艦船航跡検出装置の構成図であ
る。５は従来の自動艦船航跡検出装置、６は海上領域の
上記ＳＡＲ振幅画像データ、７は艦船候補の検出装置、
８は航跡検出装置、９は航跡の解析装置、１０は艦船、
航跡の情報、１１は航跡検出するための艦船情報であ
る。
艦船等を早急に取り締まるために、海上を航行中の艦船
の進行方向を検知する必要がある。図１５は合成開口レ
ーダ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄ
ａｒ：ＳＡＲ）によって振幅画像データを取得し、海上
を走行中の艦船を監視する概念図である。１−１は人工
衛星搭載の上記ＳＡＲ、１−２は航空機搭載の上記ＳＡ
Ｒ、２−１は地上に設置された自動艦船航跡検出装置、
２−２は航空機に設置された自動艦船航跡検出装置、３
と４は国境付近で不法進入や不審航行する艦船である。
図１６は、従来の自動艦船航跡検出装置の構成図であ
る。５は従来の自動艦船航跡検出装置、６は海上領域の
上記ＳＡＲ振幅画像データ、７は艦船候補の検出装置、
８は航跡検出装置、９は航跡の解析装置、１０は艦船、
航跡の情報、１１は航跡検出するための艦船情報であ
る。
【０００３】図１７は従来の自動艦船航跡検出装置５の
艦船候補の検出装置６で使用される画像フィルタと艦船
の検出例である。１２はフィルタのフレーム部分、１３
はフィルタのフレーム以外の部分、１４は４つの隣接す
る画素である。この画像フィルタは隣接する画素１４の
画素値の平均値に対して１２のフレーム部分の平均値を
閾値として艦船領域の検出を行う。１４の平均値は１３
のフレーム以外の部分の全ての画素について算出され、
上記のように１２のフレーム部分の平均値を閾値として
艦船領域を検出する。上記ＳＡＲにより取得された振幅
画像データの全てについて上記の画像フィルタによる処
理が終了すると、この結果を上記ＳＡＲ振幅画像データ
上に提示する。提示された艦船領域に対して、マウス等
で画面上をクリックする人の操作により航跡検出を実行
するための艦船１１を指定する。指定された艦船につい
て画素の平均値をチェビシェフの多項式補間によって閾
値を算出する手段を有する画像フィルタを、艦船の中心
点を通り、上記ＳＡＲ振幅画像データ上でプラットフォ
ームの進行方向と平行となる直線上を移動させる手段に
よって航跡検出する。上記手段によって検出された航跡
について上記画像フィルタで得られるピーク値から航跡
の縞の特徴を分類することによって航跡解析し、艦船、
航跡情報を出力する。
艦船候補の検出装置６で使用される画像フィルタと艦船
の検出例である。１２はフィルタのフレーム部分、１３
はフィルタのフレーム以外の部分、１４は４つの隣接す
る画素である。この画像フィルタは隣接する画素１４の
画素値の平均値に対して１２のフレーム部分の平均値を
閾値として艦船領域の検出を行う。１４の平均値は１３
のフレーム以外の部分の全ての画素について算出され、
上記のように１２のフレーム部分の平均値を閾値として
艦船領域を検出する。上記ＳＡＲにより取得された振幅
画像データの全てについて上記の画像フィルタによる処
理が終了すると、この結果を上記ＳＡＲ振幅画像データ
上に提示する。提示された艦船領域に対して、マウス等
で画面上をクリックする人の操作により航跡検出を実行
するための艦船１１を指定する。指定された艦船につい
て画素の平均値をチェビシェフの多項式補間によって閾
値を算出する手段を有する画像フィルタを、艦船の中心
点を通り、上記ＳＡＲ振幅画像データ上でプラットフォ
ームの進行方向と平行となる直線上を移動させる手段に
よって航跡検出する。上記手段によって検出された航跡
について上記画像フィルタで得られるピーク値から航跡
の縞の特徴を分類することによって航跡解析し、艦船、
航跡情報を出力する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】以上が従来の自動艦船
航跡検出装置５の動作である。上記のように、従来の自
動艦船航跡検出装置５において、図１７の艦船検出時に
使用する画像フィルタはフレーム領域の平均値を用いて
艦船領域に対して閾値処理を行う。図１８は上記の画像
フィルタが動作する例である。この場合、上記ＳＡＲに
より取得された振幅画像データに現れる海上の振幅値の
高低に強く依存した閾値であるため、艦船ではない領域
がノイズとして検出される可能性が高くなる。すなわ
ち、海上領域の振幅値が低い場合は閾値も低くなり、ノ
イズが艦船領域の振幅値より小さく、フレーム領域の平
均値よりも高い値を有する場合に、艦船として検出され
る。また、艦船領域がフレームと隣接する位置に存在す
る場合は、艦船領域の振幅値がフレームの平均値に影響
し閾値が上昇し、海上の振幅値よりも大幅に高い値を有
する艦船領域を検出できない可能性が高くなる。また、
航跡検出装置８において航跡を検出するために閾値処理
を行うとき、チェビシェフの多項式補間を使用してい
る。この場合、演算時間を要するためＳＡＲ観測時のリ
アルタイム処理に適していない。また、航跡検出処理を
行うための艦船を人の操作１１によって指示しなければ
ならない。この場合、ＳＡＲ画像に存在する複数の艦船
について、自動的に一括した航跡検出処理が不可能であ
る。さらに、ＳＡＲ振幅画像が大量に存在する場合は、
航跡検出処理の時間が倍増する。
航跡検出装置５の動作である。上記のように、従来の自
動艦船航跡検出装置５において、図１７の艦船検出時に
使用する画像フィルタはフレーム領域の平均値を用いて
艦船領域に対して閾値処理を行う。図１８は上記の画像
フィルタが動作する例である。この場合、上記ＳＡＲに
より取得された振幅画像データに現れる海上の振幅値の
高低に強く依存した閾値であるため、艦船ではない領域
がノイズとして検出される可能性が高くなる。すなわ
ち、海上領域の振幅値が低い場合は閾値も低くなり、ノ
イズが艦船領域の振幅値より小さく、フレーム領域の平
均値よりも高い値を有する場合に、艦船として検出され
る。また、艦船領域がフレームと隣接する位置に存在す
る場合は、艦船領域の振幅値がフレームの平均値に影響
し閾値が上昇し、海上の振幅値よりも大幅に高い値を有
する艦船領域を検出できない可能性が高くなる。また、
航跡検出装置８において航跡を検出するために閾値処理
を行うとき、チェビシェフの多項式補間を使用してい
る。この場合、演算時間を要するためＳＡＲ観測時のリ
アルタイム処理に適していない。また、航跡検出処理を
行うための艦船を人の操作１１によって指示しなければ
ならない。この場合、ＳＡＲ画像に存在する複数の艦船
について、自動的に一括した航跡検出処理が不可能であ
る。さらに、ＳＡＲ振幅画像が大量に存在する場合は、
航跡検出処理の時間が倍増する。
【０００５】この発明は、上記のような課題を解決する
ためになされたものであり、海上領域の振幅値に依存せ
ずに正確に艦船領域を検出し、この艦船について処理時
間を短縮することによってリアルタイムに航跡検出を行
うことができる自動艦船航跡検出装置を提供することを
目的とするものである。
ためになされたものであり、海上領域の振幅値に依存せ
ずに正確に艦船領域を検出し、この艦船について処理時
間を短縮することによってリアルタイムに航跡検出を行
うことができる自動艦船航跡検出装置を提供することを
目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明による自動船
舶航跡検出装置は、上記ＳＡＲにより取得された振幅画
像データにより数画素で形成される矩形領域の画素の平
均値を算出する第１の手段、上記矩形領域から数画素分
離して上記矩形領域を囲むようにして形成されるフレー
ム状の領域の平均値を算出する第２の手段、上記第１の
手段で算出された平均値に対して、上記第２の手段で算
出された平均値と標準偏差の一定倍との和を用いて閾値
処理を行うことで得られる船舶を示す領域を検出する第
３の手段、上記第３の手段で検出された領域について、
ラベル付けすることによって船舶の中心点を検出する第
４の手段とを有する船舶検出装置とを具備したものであ
る。
舶航跡検出装置は、上記ＳＡＲにより取得された振幅画
像データにより数画素で形成される矩形領域の画素の平
均値を算出する第１の手段、上記矩形領域から数画素分
離して上記矩形領域を囲むようにして形成されるフレー
ム状の領域の平均値を算出する第２の手段、上記第１の
手段で算出された平均値に対して、上記第２の手段で算
出された平均値と標準偏差の一定倍との和を用いて閾値
処理を行うことで得られる船舶を示す領域を検出する第
３の手段、上記第３の手段で検出された領域について、
ラベル付けすることによって船舶の中心点を検出する第
４の手段とを有する船舶検出装置とを具備したものであ
る。
【０００７】第２の発明による自動船舶航跡検出装置
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、上記ＳＡＲにより取得された振幅画像
データ上の円形領域の中心点から放射線上に存在する画
素の平均値を、円の中心点から放射線が位置する角度毎
に算出する第５の手段、上記第５の手段で算出された平
均値にメディアンフィルタを用いて閾値を算出する第６
の手段、上記第６の手段を有する円形フィルタを、船舶
の中心点を通り、ＳＡＲ画像上でプラットフォームの進
行方向と平行となる直線上を移動させることによって、
航跡が同画像上に存在するか否かを識別する第７の手段
とを有する航跡存在識別装置を具備したものである。
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、上記ＳＡＲにより取得された振幅画像
データ上の円形領域の中心点から放射線上に存在する画
素の平均値を、円の中心点から放射線が位置する角度毎
に算出する第５の手段、上記第５の手段で算出された平
均値にメディアンフィルタを用いて閾値を算出する第６
の手段、上記第６の手段を有する円形フィルタを、船舶
の中心点を通り、ＳＡＲ画像上でプラットフォームの進
行方向と平行となる直線上を移動させることによって、
航跡が同画像上に存在するか否かを識別する第７の手段
とを有する航跡存在識別装置を具備したものである。
【０００８】第３の発明による自動船舶航跡検出装置
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置
により航跡が存在すると識別されたとき、上記の円形フ
ィルタの移動によって得られた閾値と平均値の関係か
ら、航跡の種類を分類する第８の手段を有する航跡分類
装置を具備したものである。
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置
により航跡が存在すると識別されたとき、上記の円形フ
ィルタの移動によって得られた閾値と平均値の関係か
ら、航跡の種類を分類する第８の手段を有する航跡分類
装置を具備したものである。
【０００９】第４の発明による自動船舶航跡検出装置
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置
により航跡が存在すると識別されたとき、第３の発明に
おいて航跡分類装置によって得られる航跡の種類と、上
記の円形フィルタの移動によって得られる平均値のなか
の最大値または最小値を用いて、航跡の始点を検出する
第９の手段を有する航跡始点検出装置を具備したもので
ある。
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置
により航跡が存在すると識別されたとき、第３の発明に
おいて航跡分類装置によって得られる航跡の種類と、上
記の円形フィルタの移動によって得られる平均値のなか
の最大値または最小値を用いて、航跡の始点を検出する
第９の手段を有する航跡始点検出装置を具備したもので
ある。
【００１０】第５の発明による自動船舶航跡検出装置
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置
より航跡が存在すると識別されたとき、第４の発明にお
いて航跡始点検出装置によって得られた航跡の始点を上
記の円形フィルタの中心点としたときに、この円形フィ
ルタから得られる平均値を用いて航跡の位置する向きを
算出する第１０の手段、上記第１０の手段によって得ら
れたこの航跡の向きから船舶の進行方向を予測する第１
１の手段とを有する進行方向予測装置を具備したもので
ある。
は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数
の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置
より航跡が存在すると識別されたとき、第４の発明にお
いて航跡始点検出装置によって得られた航跡の始点を上
記の円形フィルタの中心点としたときに、この円形フィ
ルタから得られる平均値を用いて航跡の位置する向きを
算出する第１０の手段、上記第１０の手段によって得ら
れたこの航跡の向きから船舶の進行方向を予測する第１
１の手段とを有する進行方向予測装置を具備したもので
ある。
【００１１】
【発明の実施の形態】実施の形態１．実際のＳＡＲ振幅
画像を利用して、艦船に航跡が存在する場合について、
図を用いて説明する。
画像を利用して、艦船に航跡が存在する場合について、
図を用いて説明する。
【００１２】図１はこの発明の自動艦船航跡検出装置５
の構成図を示す。６は自動艦船航跡検出装置に入力する
上記ＳＡＲ振幅画像データ、１５は艦船検出装置、１６
は航跡存在識別装置、１７は航跡分類装置、１８は航跡
始点検出装置、１９は進行方向予測装置、１０は艦船、
航跡情報の出力である。
の構成図を示す。６は自動艦船航跡検出装置に入力する
上記ＳＡＲ振幅画像データ、１５は艦船検出装置、１６
は航跡存在識別装置、１７は航跡分類装置、１８は航跡
始点検出装置、１９は進行方向予測装置、１０は艦船、
航跡情報の出力である。
【００１３】はじめに、艦船検出装置１５によって、艦
船の領域とその中心点を検出する。上記ＳＡＲ振幅画像
データから艦船領域を検出するために、図２の艦船領域
検出フィルタを使用する。２０のフレームは２１のセル
から数画素分離した領域であり、２０のフレームで示さ
れる領域の振幅値より平均値と標準偏差を求め、平均値
に標準偏差の一定倍を加算した値を閾値とする。２１の
セルは２０のフレームから数画素分離した領域であり、
２１のセルで示される領域の振幅値より平均値を求め
る。艦船領域は海上に対してＳＡＲ観測時に強い反射強
度で受信されるため、ＳＡＲ振幅画像の全体の振幅値に
対して高い振幅値を示すことがわかっている。よって、
艦船領域が２１のセルの位置に存在する場合は閾値を越
える振幅値を示すことによって検出される。
船の領域とその中心点を検出する。上記ＳＡＲ振幅画像
データから艦船領域を検出するために、図２の艦船領域
検出フィルタを使用する。２０のフレームは２１のセル
から数画素分離した領域であり、２０のフレームで示さ
れる領域の振幅値より平均値と標準偏差を求め、平均値
に標準偏差の一定倍を加算した値を閾値とする。２１の
セルは２０のフレームから数画素分離した領域であり、
２１のセルで示される領域の振幅値より平均値を求め
る。艦船領域は海上に対してＳＡＲ観測時に強い反射強
度で受信されるため、ＳＡＲ振幅画像の全体の振幅値に
対して高い振幅値を示すことがわかっている。よって、
艦船領域が２１のセルの位置に存在する場合は閾値を越
える振幅値を示すことによって検出される。
【００１４】図３は上記ＳＡＲ振幅画像データ上を上記
の艦船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦船領域
が検出された結果である。２２は上記ＳＡＲ振幅画像デ
ータ、２３は艦船領域検出フィルタによって検出された
艦船領域を含むデータである。２４−１から２４−３は
検出された艦船領域である。
の艦船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦船領域
が検出された結果である。２２は上記ＳＡＲ振幅画像デ
ータ、２３は艦船領域検出フィルタによって検出された
艦船領域を含むデータである。２４−１から２４−３は
検出された艦船領域である。
【００１５】図４は検出された複数の艦船領域につい
て、各艦船の中心点を抽出する手順である。図３の２３
で示されるデータに対して４連結成分でラベル付けす
る。４連結成分はある画素に対して、その画素の上下左
右に隣接する画素を意味する。２５はラベル付けされた
艦船領域の情報を含むデータである。さらに、各ラベル
付けされた艦船２６−１から２６−３の中心点を抽出す
る。ラベル付けされた艦船について、ラベルで示される
領域の左端から右端の中点および上端から下端の中点で
示される位置を艦船の中心点とする。２７は２６−３に
ついて抽出された艦船の中心点である。
て、各艦船の中心点を抽出する手順である。図３の２３
で示されるデータに対して４連結成分でラベル付けす
る。４連結成分はある画素に対して、その画素の上下左
右に隣接する画素を意味する。２５はラベル付けされた
艦船領域の情報を含むデータである。さらに、各ラベル
付けされた艦船２６−１から２６−３の中心点を抽出す
る。ラベル付けされた艦船について、ラベルで示される
領域の左端から右端の中点および上端から下端の中点で
示される位置を艦船の中心点とする。２７は２６−３に
ついて抽出された艦船の中心点である。
【００１６】つぎに、抽出された艦船の中心点２７を基
に、艦船存在識別装置１６によって艦船に航跡が存在す
るか否かについて識別する。上記ＳＡＲ振幅画像データ
において艦船の航跡が存在する場合、その航跡は直線状
の明るい縞の組み合わせによって表され、艦船の中心点
またはその中心点からアジマス方向に数画素離れた位置
を始点として放射状に位置することがわかっている。た
だし、アジマス方向とはＳＡＲのプラットフォームの進
行方向である。図５は上記の航跡の存在を識別するため
に用いられる円形フィルタの動作である。上記の円形フ
ィルタを抽出された艦船の中心点からアジマス方向に１
画素ずつシフトさせることにより、航跡が存在する位置
を特定する。
に、艦船存在識別装置１６によって艦船に航跡が存在す
るか否かについて識別する。上記ＳＡＲ振幅画像データ
において艦船の航跡が存在する場合、その航跡は直線状
の明るい縞の組み合わせによって表され、艦船の中心点
またはその中心点からアジマス方向に数画素離れた位置
を始点として放射状に位置することがわかっている。た
だし、アジマス方向とはＳＡＲのプラットフォームの進
行方向である。図５は上記の航跡の存在を識別するため
に用いられる円形フィルタの動作である。上記の円形フ
ィルタを抽出された艦船の中心点からアジマス方向に１
画素ずつシフトさせることにより、航跡が存在する位置
を特定する。
【００１７】図６は航跡存在識別装置１６に使用される
円形フィルタ２８である。半径ｒの円周で囲まれる領域
で画像の艦船領域を除く部分について、円の中心から角
度θ方向の放射線上２９に存在する画素３０の値の平均
値を算出する。角度θが０〜３６０゜の場合についてそ
れぞれ平均値を算出し、これを角度−平均値曲線としｃ
ｕｒｖｅ（θ）と表す。
円形フィルタ２８である。半径ｒの円周で囲まれる領域
で画像の艦船領域を除く部分について、円の中心から角
度θ方向の放射線上２９に存在する画素３０の値の平均
値を算出する。角度θが０〜３６０゜の場合についてそ
れぞれ平均値を算出し、これを角度−平均値曲線としｃ
ｕｒｖｅ（θ）と表す。
【００１８】図７は円形フィルタが中心点２７からアジ
マス方向に移動して、航跡始点付近に円形フィルタの中
心点が存在するときの角度−平均値曲線である。３１は
角度平均値曲線の最大ピーク値、３２は角度平均値曲線
の最小ピーク値である。円形フィルタ２８が航跡の始点
にある場合は図７の３１、３２のようにピーク値が存在
する。ここで、３１または３２の特徴を抽出するため
に、角度−平均値曲線に対して閾値処理を行う。閾値を
算出するために角度−平均値曲線にメディアンフィルタ
処理を施した曲線を算出する。この曲線を角度−中間値
曲線とする。図８はメディアンフィルタによって５゜間
隔で角度−中間値曲線を算出する方法を示す。メディア
ンフィルタとはフィルタの領域内を昇順に並べ、中間値
を算出するものである。図９は角度−平均値曲線と閾値
の関係を示す。３３は角度−中間値曲線でありこれをｃ
ｕｒｖｅ＿ｍｅｄ（θ）と表す。３４は上限の閾値曲線
であり、ｃｕｒｖｅ＿ｍｅｄ（θ）＋ｔｈｒｅｄ（θ）
で与えられる。３５は下限の閾値曲線であり、ｃｕｒｖ
ｅ＿ｍｅｄ（θ）−ｔｈｒｅｄ（θ）で与えられる。た
だし、ｔｈｒｅｄ（θ）はｃｕｒｖｅ（θ）／（ｎｕｍ
（θ）* ｌｏｏｋ）-2で与えられる。ここで、ｎｕｍ
（θ）は円形フィルタ内の角度θの放射線上に存在する
画素数、ｌｏｏｋはＳＡＲ画像再生処理のマルチルック
数を示す。マルチルック数とはＳＡＲ画像のスペックル
ノイズを低減する処理で使用される数である。
マス方向に移動して、航跡始点付近に円形フィルタの中
心点が存在するときの角度−平均値曲線である。３１は
角度平均値曲線の最大ピーク値、３２は角度平均値曲線
の最小ピーク値である。円形フィルタ２８が航跡の始点
にある場合は図７の３１、３２のようにピーク値が存在
する。ここで、３１または３２の特徴を抽出するため
に、角度−平均値曲線に対して閾値処理を行う。閾値を
算出するために角度−平均値曲線にメディアンフィルタ
処理を施した曲線を算出する。この曲線を角度−中間値
曲線とする。図８はメディアンフィルタによって５゜間
隔で角度−中間値曲線を算出する方法を示す。メディア
ンフィルタとはフィルタの領域内を昇順に並べ、中間値
を算出するものである。図９は角度−平均値曲線と閾値
の関係を示す。３３は角度−中間値曲線でありこれをｃ
ｕｒｖｅ＿ｍｅｄ（θ）と表す。３４は上限の閾値曲線
であり、ｃｕｒｖｅ＿ｍｅｄ（θ）＋ｔｈｒｅｄ（θ）
で与えられる。３５は下限の閾値曲線であり、ｃｕｒｖ
ｅ＿ｍｅｄ（θ）−ｔｈｒｅｄ（θ）で与えられる。た
だし、ｔｈｒｅｄ（θ）はｃｕｒｖｅ（θ）／（ｎｕｍ
（θ）* ｌｏｏｋ）-2で与えられる。ここで、ｎｕｍ
（θ）は円形フィルタ内の角度θの放射線上に存在する
画素数、ｌｏｏｋはＳＡＲ画像再生処理のマルチルック
数を示す。マルチルック数とはＳＡＲ画像のスペックル
ノイズを低減する処理で使用される数である。
【００１９】上記の図５のように円形フィルタ２８の中
心点を艦船の中心点および艦船の中心点からアジマス方
向に向けて近隣画素に移動させて上記の動作を繰り返
す。
心点を艦船の中心点および艦船の中心点からアジマス方
向に向けて近隣画素に移動させて上記の動作を繰り返
す。
【００２０】円形フィルタ２８の移動が終了した後、航
跡存在識別装置１６は、上限の閾値曲線３４および下限
の閾値曲線３５で囲まれる範囲を外れる値３１、３２
が、角度−平均値曲線に存在するため航跡が存在するこ
とを示す。
跡存在識別装置１６は、上限の閾値曲線３４および下限
の閾値曲線３５で囲まれる範囲を外れる値３１、３２
が、角度−平均値曲線に存在するため航跡が存在するこ
とを示す。
【００２１】航跡存在識別装置１６によって航跡が存在
すると示されると、航跡分類装置１７によって航跡の種
類を次のように分類する、角度−平均値曲線の値で、上
限の閾値曲線３４より大きい値のみ存在する場合、航跡
は明るい縞のみで構成される。下限の閾値曲線３５より
小さい値のみ存在する場合、航跡が暗い縞のみで構成さ
れる。上限の閾値曲線３４より大きい値と下限の閾値曲
線３５より小さい値が存在する場合、航跡は明るい縞と
暗い縞の両方で構成される。図９の場合は、角度−平均
値曲線に上限の閾値曲線３４より大きい値３１と下限の
閾値曲線３５より小さい値３２が存在するため、航跡分
類装置１７は明るい縞と暗い縞の両方で構成されること
を示す。
すると示されると、航跡分類装置１７によって航跡の種
類を次のように分類する、角度−平均値曲線の値で、上
限の閾値曲線３４より大きい値のみ存在する場合、航跡
は明るい縞のみで構成される。下限の閾値曲線３５より
小さい値のみ存在する場合、航跡が暗い縞のみで構成さ
れる。上限の閾値曲線３４より大きい値と下限の閾値曲
線３５より小さい値が存在する場合、航跡は明るい縞と
暗い縞の両方で構成される。図９の場合は、角度−平均
値曲線に上限の閾値曲線３４より大きい値３１と下限の
閾値曲線３５より小さい値３２が存在するため、航跡分
類装置１７は明るい縞と暗い縞の両方で構成されること
を示す。
【００２２】航跡始点検出装置１８は、航跡分類装置１
７によって航跡が明るい縞のみで構成されると分類され
た場合、角度−平均値曲線のうち最大値を算出したとき
の円形フィルタの中心点が航跡の始点であることを示
し、航跡が暗い縞のみで構成されると分類された場合、
角度−平均値曲線のなかで最小値を算出したときの円形
フィルタの中心点が航跡の始点であることを示し、航跡
が明るい縞と暗い縞で構成されると分類された場合、角
度−平均値曲線のなかで最大値及び最小値を算出したと
きの各円形フィルタの中心点で与えられる中間点が航跡
の始点であることを示す。図１０は艦船の中心点２７に
ついて円形フィルタが上記のように移動することによっ
て、航跡の始点を検出する動作を示す。３６は角度−平
均値曲線のなかの最大値、３７はそのときの円形フィル
タの中心点である。３８は角度−平均値曲線のなかの最
小値、３９はそのときの円形フィルタの中心点である。
艦船２６−３に存在する航跡は上記のように明るい縞と
暗い縞で構成されるため、３７と３９の中間点となる４
０が航跡の始点として示される。
７によって航跡が明るい縞のみで構成されると分類され
た場合、角度−平均値曲線のうち最大値を算出したとき
の円形フィルタの中心点が航跡の始点であることを示
し、航跡が暗い縞のみで構成されると分類された場合、
角度−平均値曲線のなかで最小値を算出したときの円形
フィルタの中心点が航跡の始点であることを示し、航跡
が明るい縞と暗い縞で構成されると分類された場合、角
度−平均値曲線のなかで最大値及び最小値を算出したと
きの各円形フィルタの中心点で与えられる中間点が航跡
の始点であることを示す。図１０は艦船の中心点２７に
ついて円形フィルタが上記のように移動することによっ
て、航跡の始点を検出する動作を示す。３６は角度−平
均値曲線のなかの最大値、３７はそのときの円形フィル
タの中心点である。３８は角度−平均値曲線のなかの最
小値、３９はそのときの円形フィルタの中心点である。
艦船２６−３に存在する航跡は上記のように明るい縞と
暗い縞で構成されるため、３７と３９の中間点となる４
０が航跡の始点として示される。
【００２３】進行方向予測装置１９は、艦船が進行する
方角を予測する。図１１は航跡始点検出装置１８によっ
て与えられた航跡の始点４０を円形フィルタの中心点と
したときの、角度−平均値曲線４１、角度−中間値曲線
４２、上限の閾値曲線４３、下限の閾値曲線４４であ
る。角度−平均値曲線の値が閾値曲線で囲まれる範囲を
外れるときの角度が航跡の向きである。この向きと１８
０゜反対の方向が艦船の進行方向である。角度が複数示
された場合、それらの平均値に対して１８０゜反対の向
きを艦船の進行方向とする。図１１のように航跡の始点
４０の場合は、４５と４６が閾値曲線で囲まれる範囲を
外れており、４５と４６の示す角度の平均値の１８０゜
反対の方向が艦船の進行方向である。図１２は艦船２６
−３についての航跡の向きで明るい縞４７と暗い縞４８
と艦船の進行方向４９を示す。
方角を予測する。図１１は航跡始点検出装置１８によっ
て与えられた航跡の始点４０を円形フィルタの中心点と
したときの、角度−平均値曲線４１、角度−中間値曲線
４２、上限の閾値曲線４３、下限の閾値曲線４４であ
る。角度−平均値曲線の値が閾値曲線で囲まれる範囲を
外れるときの角度が航跡の向きである。この向きと１８
０゜反対の方向が艦船の進行方向である。角度が複数示
された場合、それらの平均値に対して１８０゜反対の向
きを艦船の進行方向とする。図１１のように航跡の始点
４０の場合は、４５と４６が閾値曲線で囲まれる範囲を
外れており、４５と４６の示す角度の平均値の１８０゜
反対の方向が艦船の進行方向である。図１２は艦船２６
−３についての航跡の向きで明るい縞４７と暗い縞４８
と艦船の進行方向４９を示す。
【００２４】実施の形態２．つぎに、上記のＳＡＲ振幅
画像データで艦船に航跡が無い場合について、図を用い
て説明する。
画像データで艦船に航跡が無い場合について、図を用い
て説明する。
【００２５】図１３は艦船に航跡が無い場合の上記ＳＡ
Ｒ振幅画像データ上を実施の形態１で示されたように艦
船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦船領域が検
出された結果である。５０は上記ＳＡＲ振幅画像デー
タ、５１は艦船領域検出フィルタによって検出された艦
船領域を含むデータである。５２は実施の形態１で示さ
れた艦船検出装置によって検出された艦船領域であり、
５３は艦船５２の中心点である。
Ｒ振幅画像データ上を実施の形態１で示されたように艦
船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦船領域が検
出された結果である。５０は上記ＳＡＲ振幅画像デー
タ、５１は艦船領域検出フィルタによって検出された艦
船領域を含むデータである。５２は実施の形態１で示さ
れた艦船検出装置によって検出された艦船領域であり、
５３は艦船５２の中心点である。
【００２６】上記で示された各艦船の中心点５３につい
て、実施の形態１で示されたように艦船存在識別装置１
６より航跡の存在について確認する。図１４は中心点５
３に対する角度−平均値曲線５４、角度−中間値曲線５
５、上限の閾値曲線５６および下限の閾値曲線５７であ
る。この場合、閾値曲線の範囲を外れる値が角度−平均
値曲線３２に存在しないため、艦船の中心点に対して航
跡が存在しないことが示される。円形フィルタが艦船の
中心点から移動した場合についても、角度−平均値曲線
の値が全く閾値の範囲を外れることがなければ、艦船に
航跡が存在しないと示される。ここで、艦船５４につい
ての処理が終了する。さらにＳＡＲ画像上で、航跡存在
識別装置１６に未入力の艦船中心点が存在する場合は、
その点が航跡存在識別装置１６に入力される。
て、実施の形態１で示されたように艦船存在識別装置１
６より航跡の存在について確認する。図１４は中心点５
３に対する角度−平均値曲線５４、角度−中間値曲線５
５、上限の閾値曲線５６および下限の閾値曲線５７であ
る。この場合、閾値曲線の範囲を外れる値が角度−平均
値曲線３２に存在しないため、艦船の中心点に対して航
跡が存在しないことが示される。円形フィルタが艦船の
中心点から移動した場合についても、角度−平均値曲線
の値が全く閾値の範囲を外れることがなければ、艦船に
航跡が存在しないと示される。ここで、艦船５４につい
ての処理が終了する。さらにＳＡＲ画像上で、航跡存在
識別装置１６に未入力の艦船中心点が存在する場合は、
その点が航跡存在識別装置１６に入力される。
【００２７】
【発明の効果】この発明は、以上のように構成されるた
め、以下に示す効果を奏する。
め、以下に示す効果を奏する。
【００２８】自動船舶検出装置はＳＡＲ画像の海上領域
を示す振幅値の高低に依存しないで、最も正確な艦船領
域を検出し、船舶の大きさ、船舶の中心点を自動的に決
定する。
を示す振幅値の高低に依存しないで、最も正確な艦船領
域を検出し、船舶の大きさ、船舶の中心点を自動的に決
定する。
【００２９】また、航跡存在識別装置によって、船舶に
航跡が存在しないと示されたとき、航跡の存在しない船
舶について航跡の種類を分類し、船舶の進行方向を予測
する動作を実行しないため、自動船舶航跡検出装置の動
作時間を最も短くする。
航跡が存在しないと示されたとき、航跡の存在しない船
舶について航跡の種類を分類し、船舶の進行方向を予測
する動作を実行しないため、自動船舶航跡検出装置の動
作時間を最も短くする。
【００３０】また、航跡分類装置によって分類された航
跡の縞の構成は、走行する船舶の速度や船舶の種類を判
別するために最も適切な情報を与える。
跡の縞の構成は、走行する船舶の速度や船舶の種類を判
別するために最も適切な情報を与える。
【００３１】また、航跡分類装置によって分類された航
跡の縞の構成を航跡始点検出装置への入力とし、航跡の
始点を最も正確に検出することができる。
跡の縞の構成を航跡始点検出装置への入力とし、航跡の
始点を最も正確に検出することができる。
【００３２】また、航跡始点検出装置１８によって示さ
れる航跡の始点を進行方向予測装置１９への入力とし、
航跡の向き、船舶の進行方向を正確に算出することがで
きる。
れる航跡の始点を進行方向予測装置１９への入力とし、
航跡の向き、船舶の進行方向を正確に算出することがで
きる。
【００３３】また、進行方向予測装置は海洋監視システ
ムにおいて、不法進入や不審走行する船舶を自動的に検
知するために、船舶の進行方向を上記ＳＡＲで観測しな
がらリアルタイムに示すことができる。
ムにおいて、不法進入や不審走行する船舶を自動的に検
知するために、船舶の進行方向を上記ＳＡＲで観測しな
がらリアルタイムに示すことができる。
【図１】 この発明による自動艦船航跡検出装置の実施
の形態１の構成を示す図である。
の形態１の構成を示す図である。
【図２】 この発明の実施の形態１で示す艦船検出装置
１５の艦船領域検出フィルタの構成図である。
１５の艦船領域検出フィルタの構成図である。
【図３】 艦船検出装置１５においてＳＡＲ振幅画像デ
ータ上を艦船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦
船領域が検出された結果を示す図である。
ータ上を艦船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦
船領域が検出された結果を示す図である。
【図４】 艦船検出装置１５において検出された複数の
艦船領域について、各艦船の中心点を抽出する手順を示
す図である。
艦船領域について、各艦船の中心点を抽出する手順を示
す図である。
【図５】 この発明の実施の形態１で示す航跡存在識別
装置１６に使用される円形フィルタの動作説明図であ
る。
装置１６に使用される円形フィルタの動作説明図であ
る。
【図６】 航跡存在識別装置１６に使用される円形フィ
ルタを示す図である。
ルタを示す図である。
【図７】 航跡存在識別装置１６で算出された航跡始点
付近に円形フィルタの中心点が存在するときの角度−平
均値曲線を示す図である。
付近に円形フィルタの中心点が存在するときの角度−平
均値曲線を示す図である。
【図８】 航跡存在識別装置１６に使用されるメディア
ンフィルタによって角度−中間値曲線を算出する方法を
示す図である。
ンフィルタによって角度−中間値曲線を算出する方法を
示す図である。
【図９】 航跡存在識別装置１６で算出される角度−平
均値曲線と閾値曲線の関係を示す図である。
均値曲線と閾値曲線の関係を示す図である。
【図１０】 艦船の中心点２７について円形フィルタが
移動し、航跡の始点を検出する動作を示す図である。
移動し、航跡の始点を検出する動作を示す図である。
【図１１】 この発明の実施の形態１の航跡始点検出装
置１８によって与えられた航跡の始点４０を円形フィル
タの中心点としたときの、角度−平均値曲線４１、角度
−中間値曲線４２、上限の閾値曲線４３、下限の閾値曲
線４４、ピーク値４５、ピーク値４６を示す図である。
置１８によって与えられた航跡の始点４０を円形フィル
タの中心点としたときの、角度−平均値曲線４１、角度
−中間値曲線４２、上限の閾値曲線４３、下限の閾値曲
線４４、ピーク値４５、ピーク値４６を示す図である。
【図１２】 この発明の実施の形態１で示す艦船２６−
３についての航跡の向きで明るい縞４７と暗い縞４８と
艦船の進行方向４９を示す図である。
３についての航跡の向きで明るい縞４７と暗い縞４８と
艦船の進行方向４９を示す図である。
【図１３】 この発明の実施の形態２の艦船検出装置１
５において検出された艦船領域と艦船の中心点を示す図
である。
５において検出された艦船領域と艦船の中心点を示す図
である。
【図１４】 この発明の実施の形態２で示す中心点５３
に円形フィルタが位置するときの角度−平均値曲線５
４、角度−中間値曲線５５、上限の閾値曲線５６および
下限の閾値曲線５７を示す図である。
に円形フィルタが位置するときの角度−平均値曲線５
４、角度−中間値曲線５５、上限の閾値曲線５６および
下限の閾値曲線５７を示す図である。
【図１５】 上記ＳＡＲによってＳＡＲ振幅画像データ
を取得し、海上を航行中の艦船を監視する概念図であ
る。
を取得し、海上を航行中の艦船を監視する概念図であ
る。
【図１６】 従来の自動艦船航跡検出装置５の構成図で
ある。
ある。
【図１７】 従来の自動艦船航跡検出装置の艦船検出時
に使用されている画像フィルタを示す図である。
に使用されている画像フィルタを示す図である。
【図１８】 従来の艦船検出時に使用される画像フィル
タの動作説明図である。
タの動作説明図である。
１−１ 人工衛星搭載ＳＡＲ、１−２ 航空機搭載ＳＡ
Ｒ、２−１ 自動艦船航跡検出装置、２−２ 航空機搭
載自動艦船航跡検出装置、３ 不法進入、不審航行する
艦船、４ 不法進入、不審航行する艦船、５ 自動艦船
航跡検出装置、７ 艦船候補の検出装置、８ 航跡検出
装置、９ 航跡の解析装置、１５ 艦船検出装置、１６
航跡存在検出装置、１７ 航跡分類装置、１８ 航跡
始点検出装置、１９ 進行方向予測装置。
Ｒ、２−１ 自動艦船航跡検出装置、２−２ 航空機搭
載自動艦船航跡検出装置、３ 不法進入、不審航行する
艦船、４ 不法進入、不審航行する艦船、５ 自動艦船
航跡検出装置、７ 艦船候補の検出装置、８ 航跡検出
装置、９ 航跡の解析装置、１５ 艦船検出装置、１６
航跡存在検出装置、１７ 航跡分類装置、１８ 航跡
始点検出装置、１９ 進行方向予測装置。
Claims (5)
- 【請求項１】 飛しょう体に搭載され、水面上を航行す
る複数の船舶を振幅画像として取得する合成開口レーダ
（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ；
ＳＡＲ）と、上記合成開口レーダにより取得された振幅
画像データにより数画素で形成される矩形領域の画素の
平均値を算出する第１の手段、上記矩形領域から数画素
分離して上記矩形領域を囲むようにして形成されるフレ
ーム状の領域の平均値を算出する第２の手段、上記第１
の手段で算出された平均値に対して、上記第２の手段で
算出された平均値と標準偏差の一定倍との和を用いて閾
値処理を行うことで得られる船舶を示す領域を検出する
第３の手段、上記第３の手段で検出された領域につい
て、ラベル付けすることによって船舶の中心点を検出す
る第４の手段とを有する船舶検出装置とを具備したこと
を特徴とする自動船舶航跡検出装置。 - 【請求項２】 上記ＳＡＲにより取得された振幅画像デ
ータから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶につ
いて、上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データ上の
円形領域の中心点から放射線上に存在する画素の平均値
を、円の中心点から放射線が位置する角度毎に算出する
第５の手段、上記第５の手段で算出された平均値にメデ
ィアンフィルタを用いて閾値を算出する第６の手段、上
記第６の手段を有する円形フィルタを、船舶の中心点を
通り、ＳＡＲ画像上でプラットフォームの進行方向と平
行となる直線上を移動させることによって、航跡が同画
像上に存在するか否かを識別する第７の手段とを有する
航跡存在識別装置を具備したことを特徴とする請求項１
記載の自動船舶航跡検出装置。 - 【請求項３】 上記ＳＡＲにより取得された振幅画像デ
ータから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶につ
いて、上記航跡存在識別装置により航跡が存在すると識
別されたとき、上記円形フィルタの移動によって得られ
た閾値と平均値の関係から、航跡の種類を分類する第８
の手段を有する航跡分類装置を具備することを特徴とす
る請求項２記載の自動船舶航跡検出装置。 - 【請求項４】 上記ＳＡＲにより取得された振幅画像デ
ータから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶につ
いて、上記の航跡存在識別装置により航跡が存在すると
識別されたとき、上記航跡分類装置によって得られる航
跡の種類と、上記の円形フィルタの移動によって得られ
る平均値のなかの最大値または最小値を用いて、航跡の
始点を検出する第９の手段を有する航跡始点検出装置を
具備することを特徴とする請求項３記載の自動船舶航跡
検出装置。 - 【請求項５】 上記ＳＡＲにより取得された振幅画像デ
ータから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶につ
いて、上記航跡存在識別装置より航跡が存在すると識別
されたとき、上記航跡始点検出装置によって得られた航
跡の始点を上記の円形フィルタの中心点としたときに、
この円形フィルタから得られる平均値を用いて航跡の位
置する向きを算出する第１０の手段、上記第１０の手段
によって得られたこの航跡の向きから船舶の進行方向を
予測する第１１の手段とを有する進行方向予測装置を具
備することを特徴とする請求項５記載の自動船舶航跡検
出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24026498A JP3785824B2 (ja) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | 自動船舶航跡検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24026498A JP3785824B2 (ja) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | 自動船舶航跡検出装置 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000067400A true JP2000067400A (ja) | 2000-03-03 |
| JP2000067400A5 JP2000067400A5 (ja) | 2004-12-09 |
| JP3785824B2 JP3785824B2 (ja) | 2006-06-14 |
Family
ID=17056915
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24026498A Expired - Fee Related JP3785824B2 (ja) | 1998-08-26 | 1998-08-26 | 自動船舶航跡検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3785824B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100785335B1 (ko) * | 2006-07-14 | 2007-12-17 | 한국해양연구원 | 합성개구레이더 정보와 해상교통관제서비스 정보를 이용한선박 관리 방법 및 그 시스템 |
| US8094886B1 (en) * | 2009-10-07 | 2012-01-10 | Sandia Corporation | Thermal wake/vessel detection technique |
| JP2015105868A (ja) * | 2013-11-29 | 2015-06-08 | 三菱電機株式会社 | レーダ信号処理装置及びレーダ信号処理方法 |
| KR20190011532A (ko) * | 2017-07-25 | 2019-02-07 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 레이더 시스템의 실시간 항적 정보 표시 장치 및 방법 |
| WO2020161843A1 (ja) * | 2019-02-06 | 2020-08-13 | 日本電気株式会社 | 船舶行動解析装置、船舶行動解析方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 |
| JP7010422B1 (ja) * | 2021-06-03 | 2022-01-26 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
-
1998
- 1998-08-26 JP JP24026498A patent/JP3785824B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100785335B1 (ko) * | 2006-07-14 | 2007-12-17 | 한국해양연구원 | 합성개구레이더 정보와 해상교통관제서비스 정보를 이용한선박 관리 방법 및 그 시스템 |
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| KR20190011532A (ko) * | 2017-07-25 | 2019-02-07 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 레이더 시스템의 실시간 항적 정보 표시 장치 및 방법 |
| KR101989337B1 (ko) * | 2017-07-25 | 2019-06-14 | 엘아이지넥스원 주식회사 | 레이더 시스템의 실시간 항적 정보 표시 장치 및 방법 |
| WO2020161843A1 (ja) * | 2019-02-06 | 2020-08-13 | 日本電気株式会社 | 船舶行動解析装置、船舶行動解析方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体 |
| JPWO2020161843A1 (ja) * | 2019-02-06 | 2021-11-25 | 日本電気株式会社 | 船舶行動解析装置、船舶行動解析方法及びプログラム |
| JP7184101B2 (ja) | 2019-02-06 | 2022-12-06 | 日本電気株式会社 | 船舶行動解析装置、船舶行動解析方法及びプログラム |
| JP7010422B1 (ja) * | 2021-06-03 | 2022-01-26 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
| WO2022254651A1 (ja) * | 2021-06-03 | 2022-12-08 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3785824B2 (ja) | 2006-06-14 |
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