JP2021197043A - 船舶用物標検出システム、船舶用物標検出方法、信頼度推定装置、及びプログラム - Google Patents

船舶用物標検出システム、船舶用物標検出方法、信頼度推定装置、及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】物標の存在信頼度を推定することが容易な船舶用物標検出システムを提供する。【解決手段】船舶用物標検出システムは、それぞれが船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを生成する複数の候補データ生成部と、複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された物標候補データから、位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出する同一候補選出部と、複数の候補データ生成部のうちの、選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、同一の物標候補の存在信頼度を算出する存在信頼度算出部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、船舶用物標検出システム、船舶用物標検出方法、信頼度推定装置、及びプログラムに関する。
特許文献１には、ＡＲＰＡレーダー装置併載船舶のＡＩＳ装置が、インターフェースを介してＡＲＰＡレーダー装置に接続され、受信する近傍船舶の動的情報とＡＲＰＡレーダー装置から取得するレーダシンボル情報とを、刻々に比較し、所定の一致が認められる動的情報がないレーダシンボル情報を送信停止警戒情報とし、所定の一致が認められるレーダシンボル情報がない動的情報を無実体通報警戒情報とし、これらの警戒情報を表示装置にて表示して運用者に警戒を促すと共に、前記警戒情報を通報に変換して近傍船舶に送信することが開示されている。
特許第３７９４６４１号公報
ところで、例えばレーダーは、自船の周囲に存在する船舶、ブイ、陸地、氷山、浮揚コンテナ等を物標として検出するが、一方で、ノイズ等の物標として不適当なものまで検出してしまうことがある。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、物標の存在信頼度を推定することが容易な船舶用物標検出システム、船舶用物標検出方法、信頼度推定装置、及びプログラムを提供することにある。
上記課題を解決するため、本発明の一の態様の船舶用物標検出システムは、それぞれが、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを生成する、複数の候補データ生成部と、前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出する同一候補選出部と、前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出する存在信頼度算出部と、を備える。
また、本発明の他の態様の船舶用物標検出方法は、複数の候補データ生成部のそれぞれにより、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを生成し、前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出し、前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出する。
また、本発明の他の態様の信頼度推定装置は、複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを取得する候補データ取得部と、前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出する同一候補選出部と、前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出する存在信頼度算出部と、を備える。
また、本発明の他の態様のプログラムは、複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを取得すること、前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出すること、及び、前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出すること、をコンピュータに実行させる。
本発明によれば、物標の存在信頼度を推定することが容易となる。
実施形態に係る船舶用物標検出システムの構成例を示す図である。 実施形態に係る信頼度推定装置の構成例を示す図である。 レーダー用候補管理ＤＢの例を示す図である。 ＡＩＳ用候補管理ＤＢの例を示す図である。 ソナー用候補管理ＤＢの例を示す図である。 画像用候補管理ＤＢの例を示す図である。 共通候補管理ＤＢの例を示す図である。 実施形態に係る船舶用物標検出方法の手順例を示す図である。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
図１は、船舶用物標検出システム１００の構成例を示すブロック図である。船舶用物標検出システム１００は、船舶に搭載され、自船の周囲に存在する物標（ターゲット）を検出するためのシステムである。
船舶用物標検出システム１００は、信頼度推定装置１、複数のレーダー２，３、レーダー３、ＡＩＳ４、ソナー５、イメージセンサ６、表示装置７、ＧＮＳＳ受信機８、ジャイロコンパス９、ＥＣＤＩＳ１０、無線通信部１１、及び自動操舵装置１２を備えている。これらの装置は、ＬＡＮ等のネットワークＮに接続されており、相互にネットワーク通信が可能である。
信頼度推定装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ、及び入出力インターフェース等を含むコンピュータである。信頼度推定装置１のＣＰＵは、ＲＯＭ又は不揮発性メモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って情報処理を実行する。
プログラムは、例えば光ディスク又はメモリカード等の情報記憶媒体を介して供給されてもよいし、例えばインターネット又はＬＡＮ等の通信ネットワークを介して供給されてもよい。
本実施形態では、信頼度推定装置１は独立した装置であるが、これに限らず、ＥＣＤＩＳ１０等の他の装置と一体であってもよい。すなわち、信頼度推定装置１の機能がＥＣＤＩＳ１０等の他の装置に組み込まれてもよい。
図２は、信頼度推定装置１の構成例を示すブロック図である。信頼度推定装置１は、候補データ取得部２１、同一候補選定部２２、存在信頼度算出部２３、種別信頼度算出部２４、物標識別部２５、指示受付部２６、避航計算部２７、及び船舶制御部２８を備えている。これらの機能部は、信頼度推定装置１のＣＰＵがプログラムに従って情報処理を実行することにより実現される。
信頼度推定装置１は、レーダー用候補管理ＤＢ３１、ＡＩＳ用候補管理ＤＢ３２、ソナー用候補管理ＤＢ３３、画像用候補管理ＤＢ３４、及び共通候補管理ＤＢ３５をさらに備えている。これらのデータベースは、信頼度推定装置１の不揮発性メモリに設けられる。これに限らず、データベースは、外部に設けられ、通信ネットワークを介してアクセスされてもよい。
図１の説明に戻る。レーダー２，３は、アンテナからマイクロ波を発射するとともにその反射波を受信し、受信信号に基づいてエコー画像を生成する。レーダー２，３の使用周波数は、例えばＸバンド（８〜１２ＧＨｚ）、Ｓバンド（２〜４ＧＨｚ）、又はＫａバンド（２６〜４０ＧＨｚ）等である。また、レーダー２，３は、エコー画像に表れる物標候補を検出し、物標候補の位置及び速度ベクトルを表す物標追跡データを生成する。
ＡＩＳ（Automatic Identification System）４は、自船の周囲に存在する他船からＡＩＳデータを受信する。ＡＩＳ４は、他船情報を受信する通信装置の例である。ＡＩＳに限らず、ＶＤＥＳ（VHF Data Exchange System）が用いられてもよい。ＡＩＳデータは、例えば識別符号、船名、位置、針路、船速、及び目的地等を含んでいる。
ソナー５は、船底に設置された超音波振動子から周囲方向に超音波を発射するとともにその反射波を受信し、受信信号に基づいてエコー画像を生成する。また、ソナー５は、エコー画像に表れる物標候補を検出し、物標候補の位置を表す物標追跡データを生成する。この機能は、信頼度推定装置１で実現されてもよい。
イメージセンサ６は、例えば可視光カメラ又は赤外線カメラ等のカメラであり、船外を撮影して画像を生成する。イメージセンサ６は、例えば自船のブリッジに船首方位を向いて設置される。イメージセンサ６は、ユーザの操作入力に応じて、パン、チルト又はズームするように構成されてもよい。
表示装置７は、タッチセンサ付き表示装置である。タッチセンサは、指等による画面内の指示位置を検出する。タッチセンサに限らず、トラックボール等により指示位置が入力されてもよい。表示装置７には、イメージセンサ６により撮影された画像、又はレーダー２，３若しくはソナー５により生成されたエコー画像などが表示される。
ＧＮＳＳ受信機８は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）から受信した電波に基づいて自船の位置を検出する。ジャイロコンパス９は、自船の船首方位を検出する。ジャイロコンパスに限らず、ＧＰＳコンパス又は磁気コンパスが用いられてもよい。
ＥＣＤＩＳ（Electronic Chart Display and Information System）１０は、ＧＮＳＳ受信機８から自船の位置を取得し、自船の位置を電子海図上に表示する。また、ＥＣＤＩＳ１０は、複数のウェイポイントを順に辿るように設定された予定航路も電子海図上に表示する。ＥＣＤＩＳに限らず、ＧＮＳＳプロッタが用いられてもよい。
無線通信部１１は、例えば超短波帯、中短波帯、短波帯の無線設備など、他船又は陸上の基地局との通信を実現する種々の無線設備を含んでいる。無線通信部１１は、例えばＭＩＣＳ（Maritime Information and Communication System）等にアクセスし、天候及び潮流等のデータを取得する。
自動操舵装置１２は、ジャイロコンパス９から取得した船首の方位と、ＥＣＤＩＳ１０から取得した予定針路とに基づいて、船首を予定針路に向けるための目標舵角を算出し、操舵機の舵角が目標舵角に近付くように操舵機を駆動する。また、自動操舵装置１２は、自船のエンジンを制御してもよい。
ところで、レーダー２，３は、自船の周囲に存在する船舶、ブイ、陸地、氷山、浮揚コンテナ等を物標候補として検出するが、一方で、ノイズ等の物標として不適当なものまで物標候補として検出することがある。このような不適当なものに基づいて避航を行うことは無駄となるため、物標の存在を適切に把握することが重要である。さらに、物標の存在だけでなく物標の種別を把握することができれば、より効率的な避航が可能となる。
そこで、本実施形態では、レーダー２，３、ＡＩＳ４、及びソナー５等の複数の候補データ生成部を利用して、自船の周囲に存在する物標候補の存在信頼度及び種別信頼度を算出している。
レーダー２，３、ＡＩＳ４、及びソナー５等は、物標候補データを生成する候補データ生成部の例である。物標候補データは、物標候補の位置データを含んでいる。さらに、物標候補データは、物標候補の種別データを含んでもよい。
具体的には、レーダー２，３は、物標候補の位置等を表す物標追跡データを物標候補データとして生成する。ＡＩＳ４は、他船の位置及び種別を表すＡＩＳデータを物標候補データとして生成する。ソナー５は、物標候補の位置等を表す物標追跡データを物標候補データとして生成する。
イメージセンサ６と物標識別部２５の組も、候補データ生成部の例である。イメージセンサ６により撮影された画像内の物標候補を物標識別部２５が識別することにより、物標候補データが生成される。物標候補の位置は、イメージセンサ６の撮影方向及び画像内の物標候補の位置に基づいて算出される。また、物標識別部２５は、物標候補の種別も推定する。
物標識別部２５は、画像を入力データとし、画像内の物標の範囲及び種別を教師データとして機械学習により予め生成された学習済みモデルを用い、イメージセンサ６により撮影された画像内の物標候補の範囲及び種別を推定する。学習済みモデルは、例えばＹＯＬＯ（You Only Look Once）又はＳＳＤ（Single Shot MultiBox Detector）等の物体検出モデルである。
表示装置７に表示された画像内の物標候補のユーザによる指示を受付ける指示受付部２６も、候補データ生成部の例である。表示装置７に表示された、イメージセンサ６により撮影された画像内の物標候補をユーザが指示することで、物標候補データが生成される。また、表示装置７に表示された、レーダー２，３又はソナー５により生成されたエコー画像内の物標候補をユーザが指示することで、物標候補データが生成されてもよい。
なお、信頼度推定装置１は、他船においてレーダー等により生成された物標候補データを、無線通信部１１を介して他船から取得して、存在信頼度等の算出に利用してもよい。この場合、無線通信部１１は、他船情報を受信する通信装置の例であり、候補データ生成部の例となる。
複数の候補データ生成部としては、物標候補を多角的に検出するために、レーダー、ＡＩＳ、ソナー、及びイメージセンサ等のうちの２種類以上を含むことが好ましい。また、レーダーは物標候補の検出に優れるため、複数の候補データ生成部は、少なくとも１つのレーダーを含むことが好ましい。
また、レーダーは、電波の波長に応じて直進性や減衰性等が異なるため、複数の候補データ生成部は、使用周波数帯が異なる複数のレーダーを含むことが好ましい。これに限らず、複数の候補データ生成部は、アンテナの設置場所が互いに異なる、使用周波数帯が同じ複数のレーダーであってもよい。
なお、レーダー２，３又はソナー５により生成される物標候補データは、一般に種別データを含まないが、物標識別部２５と組み合わせることで、物標候補データに種別データを含めるようにしてもよい。すなわち、物標識別部２５が、レーダー２，３又はソナー５により生成されたエコー画像内に表れる物標候補の種別を推定してもよい。
この場合、物標識別部２５は、エコー画像を入力データとし、エコー画像内の物標の範囲及び種別を教師データとして機械学習により予め生成された学習済みモデルを用い、レーダー２，３又はソナー５により生成されたエコー画像内の物標候補の範囲及び種別を推定する。
図３は、レーダー用候補管理ＤＢ３１の例を示す図である。レーダー用候補管理ＤＢ３１は、レーダー２，３により生成された物標候補データを管理するためのデータベースである。レーダー用候補管理ＤＢ３１は、レーダー２，３のコンピュータに記憶されてもよい。
レーダー用候補管理ＤＢ３１は、例えば「候補識別子」、「位置」、「種別」、「速度」、「針路」、「航跡」、「時間」、「サイズ」、「強度」、「属性」、及び「指示」等のフィールドを含んでいる。
「候補識別子」は、物標候補を識別するための識別子である。「位置」は、物標候補の位置を表す。「種別」は、物標候補の種別を表す。具体的には、「種別」は、物標識別部２５によりエコー画像から推定された物標候補の種別である。
「速度」、「針路」、「航跡」は、物標候補の速度、針路、及び航跡をそれぞれ表す。「時間」は、物標候補の検出からの経過時間を表す。「サイズ」は、エコー画像に表れた像の大きさを表す。「強度」は、反射波の信号強度を表す。
「属性」は、複数のレーダー２，３のどのレーダーによって検出されたかを表す。「指示」は、表示装置７に表示されたエコー画像内でユーザにより指示されたことを表す。
図４は、ＡＩＳ用候補管理ＤＢ３２の例を示す図である。ＡＩＳ用候補管理ＤＢ３２は、ＡＩＳ４により生成された物標候補データを管理するためのデータベースである。ＡＩＳ用候補管理ＤＢ３２は、ＡＩＳ４のコンピュータに記憶されてもよい。ＡＩＳ用候補管理ＤＢ３２は、例えば「候補識別子」、「位置」、「種別」、「船名」、「針路」、「速度」、及び「目的地」等のフィールドを含んでいる。
図５は、ソナー用候補管理ＤＢ３３の例を示す図である。ソナー用候補管理ＤＢ３３は、ソナー５により生成された物標候補データを管理するためのデータベースである。ソナー用候補管理ＤＢ３３は、ソナー５のコンピュータに記憶されてもよい。ソナー用候補管理ＤＢ３３は、例えば「候補識別子」、「位置」、「種別」、「時間」、「サイズ」、「強度」、及び「指示」等のフィールドを含んでいる。
図６は、画像用候補管理ＤＢ３４の例を示す図である。画像用候補管理ＤＢ３４は、イメージセンサ６により撮影された画像内の物標候補を物標識別部２５が識別することにより生成された物標候補データを管理するためのデータベースである。画像用候補管理ＤＢ３４は、例えば「候補識別子」、「位置」、「種別」、「速度」、「針路」、「航跡」、「時間」、「サイズ」、及び「指示」等のフィールドを含んでいる。
図７は、共通候補管理ＤＢ３５の例を示す図である。共通候補管理ＤＢ３５は、上記のレーダー用候補管理ＤＢ３１、ＡＩＳ用候補管理ＤＢ３２、ソナー用候補管理ＤＢ３３、及び画像用候補管理ＤＢ３４を横断的に管理するための上位のデータベースである。共通候補管理ＤＢ３５は、例えば「共通候補識別子」、「候補識別子」、「位置」、「種別」、「属性」、「指示」、「存在信頼度」、及び「種別信頼度」等のフィールドを含んでいる。
「共通候補識別子」は、共通する物標候補を識別するための識別子である。この共通候補識別子によって、同一の物標候補を表す候補識別子がまとめられる。「位置」は、物標候補の位置を表す。同一の物標候補を表すか否かは、位置が共通するか否かによって判定される。「種別」は、物標候補の種別を表す。
「属性」は、物標候補データを生成した候補データ生成部の属性を表す。すなわち、「属性」は、レーダー２，３、ＡＩＳ４、ソナー５、及びイメージセンサ６等のどれによって検出されたかを表す。「存在信頼度」及び「種別信頼度」は、物標候補の存在信頼度及び種別信頼度を表す（詳細は後述する）。
図８は、船舶用物標検出システム１００において実現される船舶用物標検出方法の手順例を示すフロー図である。信頼度推定装置１は、同図に示す情報処理をプログラムに従って情報処理を実行する。
まず、信頼度推定装置１は、レーダー２，３、ＡＩＳ４、ソナー５、及びイメージセンサ６等の複数の候補データ生成部のそれぞれで生成された物標候補データを収集する（Ｓ１１：候補データ取得部２１としての処理）。具体的には、信頼度推定装置１は、レーダー用候補管理ＤＢ３１、ＡＩＳ用候補管理ＤＢ３２、ソナー用候補管理ＤＢ３３、及び画像用候補管理ＤＢ３４のそれぞれで管理されている物標候補データを、共通候補管理ＤＢ３５に統合する。
次に、信頼度推定装置１は、物標候補データに含まれる位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出する（Ｓ１２：同一候補選定部２２としての処理）。具体的には、信頼度推定装置１は、共通候補管理ＤＢ３５に統合した多数の物標候補データの中から、位置が共通する複数の物標候補データを同一の物標候補を表すものとして選出し、それらの物標候補データに共通候補識別子を付与する。なお、信頼度推定装置１は、位置が共通する物標候補データが他に存在しない単独の物標候補データにも、共通候補識別子を付与する。
次に、信頼度推定装置１は、物標候補データを生成した候補データ生成部の属性に基づいて、物標候補の存在信頼度を算出する（Ｓ１３：存在信頼度算出部２３としての処理）。すなわち、レーダー２，３、ＡＩＳ４、ソナー５、及びイメージセンサ６等のどれによって物標候補データが生成されたかに応じて、存在信頼度が算出される。算出された存在信頼度は、共通候補管理ＤＢ３５に格納される。
１つの共通候補識別子に複数の物標候補データが属する場合、信頼度推定装置１は、それらの物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、存在信頼度を算出する。レーダー２，３、ＡＩＳ４、ソナー５、及びイメージセンサ６等のそれぞれには、信頼度を表す重みが割り当てられ、それらが足し合わされることによって、存在信頼度が算出される。
例えば、ＡＩＳ４により生成される物標候補データ（ＡＩＳデータ）は、他船から受信した他船に関するデータであるので、ＡＩＳ４の重みを、レーダー２，３等の他の候補データ生成部の重みよりも高く設定することが好ましい。
また、表示装置７に表示された画像内でユーザにより指示された物標候補データは、実際にユーザによって認識された物標であるので、ユーザによる指示の重みを、他の候補データ生成部の重みよりも高く設定することが好ましい。
また、レーダー２，３の使用周波数帯が互いに異なる場合、波長が短いほど電波の直進性や指向性が高く、利得の面でも有利であるので、例えばＸバンドのレーダーの重みをＳバンドのレーダーの重みよりも高く設定することが好ましい。
また、レーダー２，３のアンテナの設置位置が互いに異なる場合、アンテナがメインマスト等の高い位置に設置されるほど船上遮蔽物が少ないため、アンテナが高い位置に設置されるほどレーダーの重みを高く設定することが好ましい。
なお、候補データ生成部の属性だけでなく、物標候補の速度、航跡、時間、サイズ、又は強度などに基づいて、存在信頼度を調整してもよい。例えば、物標候補のサイズが大きいほど、移動速度が大きいほど、検出からの経過時間が長いほど、又は検出信号強度が大きいほど、存在信頼度を高く調整してもよい。
また、物標候補が自船の予定航路上に位置する場合に、予定航路上に位置しない場合と比べて存在信頼度を高く調整してもよい。
また、海図、天候、時間、又は潮流等に基づいて、存在信頼度を調整してもよい。例えば、物標候補が海図上で陸部分や海苔網等の航行不可領域にある場合に、存在信頼度を高く調整してもよいし、雨等の天候や夜間の場合に、イメージセンサの重みを下げ、レーダーの重みを上げてもよい。
次に、信頼度推定装置１は、物標候補データに含まれる種別データ及び物標候補データを生成した候補データ生成部の属性に基づいて、物標候補の種別信頼度を算出する（Ｓ１４：種別信頼度算出部２４としての処理）。すなわち、種別データの内容とともに、及びその種別データがレーダー２，３、ＡＩＳ４、ソナー５、及びイメージセンサ６等のどれによって生成されたかに応じて、種別信頼度が算出される。算出された種別信頼度は、共通候補管理ＤＢ３５に格納される。
例えば、ＡＩＳ４により生成される物標候補データ（ＡＩＳデータ）は、他船の識別符号を種別データとして含んでいるので、レーダー２，３等の他の候補データ生成部よりも種別信頼度が高く評価されることが好ましい。
レーダー２，３、ソナー５、及びイメージセンサ６の種別データは、物標識別部２５により推定された物標候補の種別である。物標識別部２５は、例えば小型船、中型船、大型船、又は超大型船などの船舶の大きさに関する種別を推定してもよいし、例えばプレジャー船、漁船、商船、又はタンカー船などの船舶の種類に関する種別を推定してもよい。また、物標識別部２５は、例えば漁網、流木、人、流氷、又は浮揚コンテナなどの水上浮遊物の種類を推定してもよい。
なお、物標候補データに含まれる種別データと候補データ生成部の属性だけでなく、物標候補の航跡、海図上の位置、又は潮流などに基づいて、種別信頼度を調整してもよい。例えば、物標候補が漁港に出入りしたり、彷徨くように航行していたり、不自然に潮流に逆らっている場合には、漁船である可能性が高いので、種別を漁船と判定してもよい。また、物標候補の針路と目的地が大きく異なっている場合には、ＡＩＳ４の種別信頼度を下げてもよい。
次に、信頼度推定装置１は、共通候補管理ＤＢ３５に記憶された物標候補データ、存在信頼度、及び種別信頼度に基づいて、避航操船アルゴリズムによる計算を行い、避航計画航路を算出する（Ｓ１５：避航計算部２７による処理）。
避航操船アルゴリズムによる計算の結果、避航の必要がある場合には（Ｓ１６：ＹＥＳ）、信頼度推定装置１は、自船が避航計画航路に従って航行するように自動操舵装置１２により避航制御を行う（Ｓ１７：船舶制御部２８としての処理）。
以上に説明した実施形態によれば、レーダー２，３、ＡＩＳ４、及びソナー５等の複数の候補データ生成部を利用して、自船の周囲に存在する物標候補の存在信頼度を算出することで、物標の存在を適切に把握して避航を行うことが可能となる。さらに、物標候補の種別信頼度も算出することで、より効率的な避航が可能となる。
なお、レーダー２，３、ＡＩＳ４、及びソナー５等の複数の候補データ生成部から個別に物標候補データを得るだけでは、結局は人がその信頼度を判断しなければならず、さらには状況によって信頼度が異なり得る。そこで、本実施形態のように、複数の候補データ生成部から得られた物標候補データを、属性等を複合的に考慮して指標化することで、人や避航システムに効果的な支援を行うことが可能となる。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は以上に説明した実施形態に限定されるものではなく、種々の変更が当業者にとって可能であることはもちろんである。
上記実施形態では、信頼度推定装置１により算出された存在信頼度及び種別信頼度を避航用途に用いたが、これに限らず、見張り用途に用いてもよい。具体的には、信頼度推定装置１は、物標候補データの表示態様を存在信頼度及び種別信頼度に応じて変更することで、見張りをしやすくしてもよい。
例えば、存在信頼度が高いほど物標候補のシンボルを明るくしてもよいし、存在信頼度が閾値以下の場合は、物標候補のシンボルを表示しないようにしてもよい。閾値は、固定値であってもよいし、天候や時間などの状況に応じて変更してもよい。
物標候補のシンボルは、レーダー２，３の画面、ＥＣＤＩＳ１０、又は表示装置７等に表示される。また、表示装置７に表示されるイメージセンサ６からの画像上に、物標候補のシンボルがＡＲ（Augmented Reality）表示されてもよい。
なお、存在信頼度の算出に際しては、上述したように、物標候補が自船の予定航路上に位置する場合に、予定航路上に位置しない場合と比べて存在信頼度を高く調整することにより、避航用途においても見張り用途においても有用となる。
１ 信頼度推定装置、２ レーダー、３ レーダー、４ ＡＩＳ、５ ソナー、６ イメージセンサ、７ 表示装置、８ ＧＮＳＳ受信機、９ ジャイロコンパス、１０ ＥＣＤＩＳ、１１ 無線通信部、１２ 自動操舵装置、２１ 候補データ取得部、２２ 同一候補選定部、２３ 存在信頼度算出部、２４ 種別信頼度算出部、２５ 物標識別部、２６ 指示受付部、２７ 避航計算部、２８ 船舶制御部、３１ レーダー用候補管理ＤＢ、３２ ＡＩＳ用候補管理ＤＢ、３３ ソナー用候補管理ＤＢ、３４ 画像用候補管理ＤＢ、３５ 共通候補管理ＤＢ、１００ 船舶用物標検出システム

Claims (17)

  1. それぞれが、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを生成する、複数の候補データ生成部と、
    前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出する同一候補選出部と、
    前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出する存在信頼度算出部と、
    を備える、船舶用物標検出システム。
  2. 前記物標候補データは、前記物標候補の種別データをさらに含み、
    前記選出された複数の物標候補データのそれぞれに含まれる前記種別データ、及び前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の種別信頼度を算出する種別信頼度算出部をさらに備える、
    請求項１に記載の船舶用物標検出システム。
  3. 前記複数の候補データ生成部の１つは、レーダー、他船情報を受信する通信装置、ソナー、船外を撮影するイメージセンサ及び画像内の物標候補を識別する識別部の組、並びに画像内の物標候補のユーザによる指示を受付ける指示受付部のうちの何れかである、
    請求項１または２に記載の船舶用物標検出システム。
  4. 前記複数の候補データ生成部は、レーダー、他船情報を受信する通信装置、ソナー、船外を撮影するイメージセンサ及び画像内の物標候補を識別する識別部の組、並びに画像内の物標候補のユーザによる指示を受付ける指示受付部のうちの２種類以上を含む、
    請求項１ないし３の何れかに記載の船舶用物標検出システム。
  5. 前記複数の候補データ生成部は、少なくともレーダーを含む、
    請求項１ないし４の何れかに記載の船舶用物標検出システム。
  6. 前記複数の候補データ生成部は、使用周波数帯が異なる複数のレーダーを含む、
    請求項１ないし５の何れかに記載の船舶用物標検出システム。
  7. 前記複数の候補データ生成部の１つは、
    レーダー、イメージセンサ、又はソナーからなる、検出データを出力する検出部と、
    検出データを入力データとし、物標の種別を教師データとして機械学習により予め生成された学習済みモデルを用い、前記検出部から出力された検出データに表れる前記物標候補の種別を推定し、前記種別データを生成する識別部と、
    を含む、
    請求項２に記載の船舶用物標検出システム。
  8. 前記識別部は、前記物標候補の種別として、船舶の大きさ又は種類を推定する、
    請求項７に記載の船舶用物標検出システム。
  9. 前記識別部は、前記物標候補の種別として、水上浮遊物の種類を推定する、
    請求項７または８に記載の船舶用物標検出システム。
  10. 前記存在信頼度算出部は、前記属性に加えて、前記物標候補の大きさを表すサイズデータ、移動速度を表す速度データ、航跡を表す航跡データ、検出からの経過時間を表す時間データ、及び検出信号の強度を表す強度データのうちの１又は２種類以上に基づいて、前記存在信頼度を算出する、
    請求項１ないし９の何れかに記載の船舶用物標検出システム。
  11. 前記存在信頼度算出部は、前記物標候補が予定航路上に位置する場合に、予定航路上に位置しない場合と比べて前記存在信頼度を高く算出する、
    請求項１ないし１０の何れかに記載の船舶用物標検出システム。
  12. 前記存在信頼度算出部は、前記属性に加えて、海図データ、潮流データ、及び天候データのうちの１又は２種類以上に基づいて、前記存在信頼度を算出する、
    請求項１ないし１１の何れかに記載の船舶用物標検出システム。
  13. 前記物標候補の前記物標候補データ及び前記存在信頼度に基づいて、避航計画航路を算出する避航計算部をさらに含む、
    請求項１ないし１２の何れかに記載の船舶用物標検出システム。
  14. 前記避航計画航路に従って前記船舶を制御する船舶制御部をさらに備える、
    請求項１３に記載の船舶用物標検出システム。
  15. 複数の候補データ生成部のそれぞれにより、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを生成し、
    前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出し、
    前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出する、
    船舶用物標検出方法。
  16. 複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを取得する候補データ取得部と、
    前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出する同一候補選出部と、
    前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出する存在信頼度算出部と、
    を備える、信頼度推定装置。
  17. 複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された、船舶の周囲に存在する物標候補の位置データを含む物標候補データを取得すること、
    前記複数の候補データ生成部のそれぞれにより生成された前記物標候補データから、前記位置データに基づいて、同一の物標候補を表す複数の物標候補データを選出すること、及び、
    前記複数の候補データ生成部のうちの、前記選出された複数の物標候補データを生成した複数の候補データ生成部の属性に基づいて、前記同一の物標候補の存在信頼度を算出すること、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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