TWI837969B - 港區海際多船監控系統及其運作方法 - Google Patents
港區海際多船監控系統及其運作方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI837969B TWI837969B TW111145338A TW111145338A TWI837969B TW I837969 B TWI837969 B TW I837969B TW 111145338 A TW111145338 A TW 111145338A TW 111145338 A TW111145338 A TW 111145338A TW I837969 B TWI837969 B TW I837969B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- ship
- vessel
- processing module
- categories
- aquatic
- Prior art date
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000011017 operating method Methods 0.000 title claims abstract 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 99
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 82
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 17
- 101100337798 Drosophila melanogaster grnd gene Proteins 0.000 claims description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 13
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 101001121408 Homo sapiens L-amino-acid oxidase Proteins 0.000 description 1
- 102100026388 L-amino-acid oxidase Human genes 0.000 description 1
- 101100012902 Saccharomyces cerevisiae (strain ATCC 204508 / S288c) FIG2 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
- B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING
- B63B79/00—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
- B63B79/40—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation for controlling the operation of vessels, e.g. monitoring their speed, routing or maintenance schedules
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
- G06V20/647—Three-dimensional objects by matching two-dimensional images to three-dimensional objects
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G3/00—Traffic control systems for marine craft
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30232—Surveillance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Ocean & Marine Engineering (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本發明提供了一種港區海際多船監控系統及其運作方法。具體來說,該港區海際多船監控系統包含一處理模組、一儲存模組、一攝影機以及一水上物件資訊接收模組。其中,該港區海際多船監控系統能夠自動辨識水上物件的影像類別,據以決定需運行一巡邏模式、一監視模式或一輔助辨識模式,以滿足不同的港區海際監視需求。
Description
本發明係關於一種港區海際多船監控系統及其運作方法,尤指一種能整合水上物件資訊和水上物件影像資訊,能夠因應各種不同的水上物件情況進行自動辨識並選用最適合的模式進行監視,以掌握港區海際的情況。
一般來說,對於港口港內和海際線等視野範圍之內,時常有大量的水上物件,如船舶等水上載具頻繁的航行以及出入。因此,為了有效控管如船舶等水上物件的活動,多半會透過自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)的訊號為之。
然而,目前僅有規定排水噸位20噸以上的水上物件,才需要安裝自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)。因此,對於未被強制要求安裝自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)的水上物件來說,具有身份辨識不易的缺點。
有鑑於上述現有技術的缺點,目前港區監視主要的方式均仰賴人員24小時關注雷達、自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)接收器或攝影機等設備進行安全監控。然而,此一方式最終都需要耗費人力成本以及時間;並且,人員的專注力也並非隨時都可以保持在高集中力的狀態。一但有意外發生,隨時都有無法在第一時間發現的風險。
為了解決先前技術的問題,本發明目提供了一種港區海際多船監控系統及其運作方法。具體來說,本發明所述的港區海際多船監控系統包含一處理模組、一儲存模組、一攝影機以及一水上物件資訊接收模組。
其中,該儲存模組與該處理模組連接,且該儲存模組包含一船舶身份資料庫以及至少一水上物件資料集(Data Set)。而該攝影機與該處理模組連接。並且該攝影機擷取包含至少一水上物件的一監視畫面。
進一步地,該水上物件資訊接收模組與該處理模組連接。其中,該處理模組控制該攝影機運行一巡邏模式,該巡邏模式係由該處理模組利用該複數個船舶樣本資料以及該複數個非船舶樣本資料以一物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的至少一影像類別屬於複數個船舶類別或複數個非船舶類別。
如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一監視模式,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一輔助辨識模式。
於此同時,本發明港區海際多船監控系統的運作方法包含下述步驟。首先,步驟(A)係提供如上所述的該港區海際多船監控系統。接著,步驟(B)係由該處理模組控制該攝影機運行一巡邏模式。
接著,步驟(C)係由該處理模組利用該至少一水上物件資料集(Data Set)以該物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像類別,判斷該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別或該複數個非船舶類別。
步驟(D)則是如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一監視模式,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一輔助辨識模式。
並且,在本發明的港區海際多船監控系統的運作方法中,該至少一水上物件資料集(Data Set)包含複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料。
以上對本發明的簡述,目的在於對本發明之數種面向和技術特徵作一基本說明。發明簡述並非對本發明的詳細表述,因此其目的不在特別列舉本發明的關鍵性或重要元件,也不是用來界定本發明的範圍,僅為以簡明的方式呈現本發明的數種概念而已。
為能瞭解本發明的技術特徵及實用功效,並可依照說明書的內容來實施,茲進一步以如圖式所示的較佳實施例,詳細說明如後:
本實施方式中提及的「連接」實際上並不具有空間和位置上的絕對限定。具體來說,「連接」一詞應合理地被理解為任何可以實現功能的物理連接。所述物理連接包含但不限於機械連接、電性連接、有線連接或無線連接,本發明並不加以限制。
首先請參照圖1,圖1係本發明港區海際多船監控系統實施例的架構圖。如圖1所示,本實施例所述的港區海際多船監控系統10包含處理模組100、儲存模組200、攝影機300以及水上物件資訊接收模組400。首先,在本實施例中,處理模組100與可與攝影機300連接。
具體來說,本實施例之攝影機300可以是可見光攝影機或不可見光攝影機。其中,不可見光攝影機可以是熱成像攝影機。而在可見光充足的條件下,本實施例的攝影機300的數量可以根據如不同港口的地理位置而設置為複數個,本發明並不加以限制。
由於攝影機300之位置會影響到其視野範圍。因此,攝影機300可以進一步包含攝影機定位資訊已確定其全球定位系統(Global Positioning System, GPS)座標,並配合已經轉動的鏡頭角度進行位置確認。當然,本實施例之在攝影機300本身亦可內建具有全球定位系統(Global Positioning System, GPS)、慣性測量單元(Inertial measurement unit, IMU)或其組合相關功能的元件,本發明並不加以限制。
此外,本實施例之攝影機300可以採用具有至少三維運鏡能力的攝影機。所述至少三維的運鏡能力可以是左右(Pan)、上下(Tile)以及放大(Zoom)等三個維度的畫面控制能力。更進一步來說,針對上述運鏡所需的轉動,本實施例採用的攝影機300每秒轉動的角度以120度為最佳,本發明並不加以限制。
除此之外,本實施例之攝影機300規格所錄製的影片畫質可介於2K到4K之間。除此之外,攝影機300具備至少30倍的光學放大鏡頭以及至少8倍的數位放大能力。除此之外,該攝影機300的遠程視距需滿足至少500-6000公尺的需求。
本實施例之處理模組100可透過攝影機300的監視畫面進一步地對水上物件進行物件識別(Object recognition)。具體來說,本實施例對水上物件進行物件識別(Object recognition)來確認水上物件的影像類別。
所述物件識別(Object recognition)同樣由處理模組100運行影像辨識人工智慧模型來達成。具體來說,本實施例儲存模組200中可以儲存提供處理模組100運行並偵測或辨識攝影機300監視畫面出現的水上物件之影像辨識人工智慧模型。
當然,所述影像辨識人工智慧模型也可以由處理模組100透過網路存取雲端伺服器上的影像辨識人工智慧模型;甚者,當處理模組100係以單晶片(single-chip microcomputer)的形式設置在攝影機300時,也可以自行在攝影機300中運行所述影像辨識人工智慧模型,本發明並不加以限制。
具體來說,本實施例由提供處理模組100運行之影像辨識人工智慧模型為yolov3-tiny。該影像辨識人工智慧模型係利用儲存在儲存模組200中的至少一水上物件資料集(Data Set)進行訓練,並確認偵測和辨識準確率均達到85%以上後才進行實施。
因此,透過本實施例訓練並由處理模組100運行的影像辨識人工智慧模型可以配合攝影機300的硬體規格,在距離攝影機300 1500公尺內的水上物件均可無須進行光學或數位放大即可達到85%以上的偵測和辨識準確率。並且,當水上物件距離超過攝影機300 1500公尺以上時,處理模組100可以控制攝影機300以光學或數位放大的方式,追蹤介於500-6000公尺的範圍的水上物件,協助進行辨識。
因此,本實施例之處理模組100可利用儲存於儲存模組200中之至少一水上物件資料集(Data Set),以物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的影像類別。在本實施例中,所述水上物件資料集(Data Set)包含複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料;而所述影像類別可相應包含但不限於複數個船舶類別或複數個非船舶類別。
具體來說,本實施例可辨識的影像類別係由處理模組100運行的影像辨識人工智慧模型來決定。更進一步來說,係由前述影像辨識人工智慧模型經過儲存於儲存模組200中之水上物件資料集(Data Set)的複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料訓練後的成果決定。
換言之,如果本實施例由處理模組100運行的影像辨識人工智慧模型可以依照但不限於水上物件資料集(Data Set)的複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料來進行物件辨識。其中,所述複數個船舶樣本資料包含飛翼船(Wing In Grnd, airfoil)、水翼船 (Hydrofoil)、巡邏船(Patrol Vessel)、在地船(Local vessel)、漁船(Fishing)、拖船(Tug)、渡輪(Ferry)、挖泥船(Dredger)、郵輪(Cruise ship)、軍艦(Naval ship)、貨櫃船(Container ship)、帆船(Sailing vessel)、散貨船(Bulk carrier)、遊艇(Pleasure Craft)、油輪(Tanker)、氣墊船(Hovercraft)、潛水船(Submarine)、搜救船(Search and rescue vessel)、港口補給船(Port Tender)、汙染控制船(Pollution control vessel)、醫療船(Hospital ship)、特種船(Special vessel)、引航船 (Pilot Vessel)、橡皮艇、木船、漁筏、舢舨或其組合;而該複數個非船舶樣本資料包含人、浮標、浮木或其組合。
相對地,本實施例之影像類別中的複數個船舶類別包含飛翼船(Wing In Grnd, airfoil)、水翼船 (Hydrofoil)、巡邏船(Patrol Vessel)、在地船(Local vessel)、漁船(Fishing)、拖船(Tug)、渡輪(Ferry)、挖泥船(Dredger)、郵輪(Cruise ship)、軍艦(Naval ship)、貨櫃船(Container ship)、帆船(Sailing vessel)、散貨船(Bulk carrier)、遊艇(Pleasure Craft)、油輪(Tanker)、氣墊船(Hovercraft)、潛水船(Submarine)、搜救船(Search and rescue vessel)、港口補給船(Port Tender)、汙染控制船(Pollution control vessel)、醫療船(Hospital ship)、特種船(Special vessel)、引航船 (Pilot Vessel)、橡皮艇、木船、漁筏、舢舨或其組合;至於複數個非船舶類別則包含人、浮標、浮木或其組合。
進一步地,本實施例與處理模組100連接的儲存模組200可以是如固態硬碟(SSD)等元件,得以儲存有至少一水上物件資料集(Data Set)。該至少一水上物件資料集(Data Set)可以是已經人工標註好樣本並提供處理模組100偵測及辨識水上物件的位置及類別的水上物件資料集(Data Set)。因此,本實施例的處理模組100實際上可以包含用以運行影像辨識人工智慧的中央處理器(Central Processing Unit, CPU)、圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、單晶片(single-chip microcomputer)或其組合。
而本實施例之水上物件資訊接收模組400同樣與處理模組100連接。在本實施例中,所述水上物件資訊接收模組400為包含自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)接收器、雷達或其組合。具體來說,本實施例之水上物件資訊接收模組400可以接收4000-6000公尺之間,來自至少一水上物件的自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)訊號或雷達訊號。
因此,本實施例之水上物件資訊接收模組400接收一區段時間內的至少一水上物件資訊,並將接收到的水上物件資訊傳送給處理模組100。在本實施例中,水上物件資訊接收模組400採用的區段時間可設定為介於60-180秒;而超過60-180秒之間被設定好的區段時間之數據則予以拋棄(discard)。本實施例所稱的複數個水上物件資訊即為自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)訊號。
進一步來說,所述為自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)訊號包含全球定位系統(Global Positioning System, GPS)座標、船種、海上移動通信業務標識碼(MMSI)、船名、船速、航艏向或其組合。基本上,前述水上物件資料集(Data Set)係配合所述船種進行建立。因此,本實施例由水上物件資訊接收模組400接受之船種應至少包含但不限於飛翼船(Wing In Grnd, airfoil)、水翼船 (Hydrofoil)、巡邏船(Patrol Vessel)、在地船(Local vessel)、漁船(Fishing)、拖船(Tug)、渡輪(Ferry)、挖泥船(Dredger)、郵輪(Cruise ship)、軍艦(Naval ship)、貨櫃船(Container ship)、帆船(Sailing vessel)、散貨船(Bulk carrier)、遊艇(Pleasure Craft)、油輪(Tanker)、氣墊船(Hovercraft)、潛水船(Submarine)、搜救船(Search and rescue vessel)、港口補給船(Port Tender)、汙染控制船(Pollution control vessel)、醫療船(Hospital ship)、特種船(Special vessel)、引航船 (Pilot Vessel)或其組合等。
有鑑於自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)係有可能更新其船種類別,因此在自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)有更新相關的船種時,本實施例之水上物件資料集(Data Set)亦可由使用者新增新的資料集(Data Set),以完善處理模組100的辨識能力。
本實施例中,當港區海際多船監控系統10在平常狀態下,處理模組100係控制攝影機300運行一巡邏模式。具體而言,所述的巡邏模式係由處理模組100利用該複數個船舶樣本資料以及該複數個非船舶樣本資料以一物件識別(Object recognition)分辨至少一水上物件的至少一影像類別屬於複數個船舶類別或複數個非船舶類別。
如該至少一水上物件的影像類別屬於該複數個船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一監視模式。相對地,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一輔助辨識模式。其中所述監視模式係由該水上物件資訊接收模組400掃描複數個水上物件資訊。
為能理解本實施例所述的巡邏模式、監視模式以及輔助辨識模式是如何運行的,請同時參照圖1與圖2,圖2係本發明港區海際多船監控系統的運作方法流程圖。
如圖2所示,本實施例之步驟(A)係先提供如前實施例(即圖1)所述的該港區海際多船監控系統10。接著步驟(B)係使處理模組100控制攝影機300運行巡邏模式。在本實施例中,巡邏模式即單純處理模組100控制攝影機300以其鏡頭可運動的最大角度掃視港區海際上的水上物件,並同時辨識之。
如前所述,辨識的方式即步驟(C),該處理模組100利用至少一水上物件資料集(Data Set)以物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像類別,判斷該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別或該複數個非船舶類別。
最後,在本實施例步驟(D)中,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一監視模式,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一輔助辨識模式。
具體來說,步驟(C)中所述的物件識別(Object recognition)同樣由處理模組100運行前述影像辨識人工智慧模型來達成。進一步地,本實施例所述的監視模式係初步於遠方便能以影像辨識出水上物件為船舶時才會使用的模式。
本實施例之監視模式首先會執行步驟(S100),先由水上物件資訊接收模組400掃描複數個水上物件資訊,並傳送給處理模組100。如處理模組100可以接收到該複數個水上物件資訊,則執行步驟(S101),如無接收到該複數個水上物件資訊,則執行步驟(S102)。
具體來說,步驟(S100)係用以判斷船舶是否有開啟自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)作為區別依據。進一步地,當處理模組100可以接收到該複數個水上物件資訊時,(S101)係由該處理模組100將該複數個水上物件資訊傳送給該儲存模組200進行儲存。並且,處理模組100會確認該複數個水上物件資訊是否可與儲存模組200之船舶身份資料庫中的至少一既存船舶資訊匹配。如可匹配,則執行步驟(S1011);如無法匹配,則執行步驟(S1012)。
在本實施例中,船舶身份資料庫可以是將相關港區登記為母港的船舶,抑或是船團如觀光休憩遊艇團隊的船舶資訊等。換言之,所述至少一既存船舶資訊即用以判斷目前攝影機300所捕捉到水上物件是否屬於船舶,並且該水上物件是否隸屬於港區海際多船監控系統10之系統管理者管轄的船舶。
因此,假若屬於港區海際多船監控系統10之系統管理者管轄的船舶,步驟(S1011) 即由處理模組100控制攝影機300持續運行該監視模式追蹤該水上物件。相對地,如該水上物件屬於外來的船舶,則步驟(S1012)即由處理模組100將該複數個水上物件資訊通報予系統管理者,使港區海際多船監控系統10之系統管理者決定相關處置方式。
另一方面,當水上物件資訊接收模組400無法接收到任何水上物件資訊時,代表水上物件可能不具有或未開啟自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)。因此,步驟(S102)係由處理模組100利用該複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料以該物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別或該複數個非船舶類別。
如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則處理模組100根據複數個船舶類別媒合該至少一水上物件適切之該複數個水上物件資訊後執行前述的步驟(S101)。換言之,步驟(S102)係直接以影像的方式來判斷是否水上物件是否隸屬港區海際多船監控系統10之系統管理者管轄的船舶。
相對地,如在步驟(S102)中,該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則處理模組100控制攝影機300運行輔助辨識模式。具體來說,在步驟(S102)中,如判斷水上物件的種類並非船舶時,水上物件將有可能是水上的障礙物如浮木、浮標、大型垃圾、海洋生物或是落水人員等較為緊急的狀況。因此,本實施例之輔助辨識模式係利用處理模組100控制攝影機300的光學放大方式,增加對水上物件的辨識能力。
具體來說,本實施例之輔助辨識模式係先執行步驟(S201),由處理模組100確認至少一水上物件的至少一影像類別是否屬於複數個非船舶類別中的人(即可能為落水人員)。如該至少一影像類別屬於人,則優先執行步驟(S2011),如該至少一水上物件的該至少一影像類別不屬於人,則執行步驟(S202)。
有鑑於初步判斷可能有落水人員等待救援的可能性,因此步驟(S2011)係藉由光學放大的手段來複查該至少一水上物件的影像辨識種類。具體來說,步驟(S2011)係由處理模組100控制攝影機300光學放大該至少一水上物件,並且該處理模組以該物件識別(Object recognition)複查該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別或該複數個非船舶類別。
如該至少一水上物件的該至少一影像類別因誤判而屬於該複數個船舶類別時,則回去執行前述監視模式之步驟(S102);相對地,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則執行步驟(S2012)進一步複查是否為落水人員等待救援對象。
而步驟(S2012)則由處理模組100以該物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像類別是否為屬於複數個非船舶類別中的人,如該至少一影像類別屬於人則執行前述的步驟(S1012),如該至少一影像類別不屬於人則執行步驟(S202)。其中,步驟(S1012)係由處理模組100將複數個水上物件資訊通報予系統管理者。在本實施例中,如先經過步驟(S2012)後再執行步驟(1012)者,該水上物件資訊即為人員救援警示訊息,並非前述的自動識別系統(Automatic Identification System, AIS)訊號。
相對地,經步驟(S201)或步驟(S2012)複查後發現水上物件確實非為落水人員時,所執行的步驟(S202)即由處理模組100控制攝影機300確認至少一水上物件的該至少一影像類別是否屬該複數個非船舶類別。如屬於該複數個非船舶類別則執行步驟(S203),如無法辨識則執行步驟(S2021)。
在本實施例中,步驟(S2021)係由處理模組100將該至少一水上物件定義為至少一新物件後通報予系統管理者。其原因在於,目前本實施例之港區海際多船監控系統10在排除有緊急情況的前提下並無法辨識至少一水上物件的類別,因此需由港區海際多船監控系統10的系統管理者進行處理或判斷。相對地,步驟(S203)則是由處理模組100將該至少一水上物件辨識完成之該複數個非船舶類別傳送給該儲存模組200進行儲存。
步驟(S203)即本實施例之港區海際多船監控系統10可以辨識但並不具有立即危險的可辨識水上物件(如障礙物)出現在視野範圍內的情況。因此,本實施例之港區海際多船監控系統10僅記錄相關水上物件的類別。
惟以上所述者,僅為本發明之較佳實施例而已,當不能以此限定本發明實施之範圍,即依本發明申請專利範圍及說明內容所作之簡單變化與修飾,皆仍屬本發明涵蓋之範圍內。
10:港區海際多船監控系統
100:處理模組
200:儲存模組
300:攝影機
400:水上物件資訊接收模組
(A)~(D):步驟
圖1係本發明港區海際多船監控系統實施例的架構圖。
圖2係本發明港區海際多船監控系統的運作方法流程圖。
(A)~(D):步驟
Claims (18)
- 一種港區海際多船監控系統,包括:一處理模組;一儲存模組,與該處理模組連接,該儲存模組包含一船舶身份資料庫以及至少一水上物件資料集(Data Set),該至少一水上物件資料集(Data Set)包含複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料;一攝影機,與該處理模組連接,該攝影機擷取包含至少一水上物件的一監視畫面;以及一水上物件資訊接收模組,與該處理模組連接;其中,該處理模組控制該攝影機運行一巡邏模式,該巡邏模式係由該處理模組利用該複數個船舶樣本資料以及該複數個非船舶樣本資料以一物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的至少一影像類別屬於複數個船舶類別或複數個非船舶類別,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一監視模式,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一輔助辨識模式;其中,該輔助辨識模式利用該處理模組可選地控制該攝影機透過光學放大增加對該至少一水上物件的辨識能力。
- 如請求項1所述的港區海際多船監控系統,其中該處理模組包含一中央處理器(Central Processing Unit,CPU)。
- 如請求項2所述的港區海際多船監控系統,其中該處理模組更包含一圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)。
- 如請求項1所述的港區海際多船監控系統,其中該攝影機為可見光攝影機或不可見光攝影機。
- 如請求項1所述的港區海際多船監控系統,其中該監視模式係由該水上物件資訊接收模組掃描複數個水上物件資訊。
- 如請求項1所述的港區海際多船監控系統,其中該水上物件資訊接收模組為自動識別系統(Automatic Identification System,AIS)接收器、雷達或其組合。
- 如請求項5所述的港區海際多船監控系統,其中該複數個水上物件資訊為自動識別系統(Automatic Identification System,AIS)訊號,且該複數個水上物件資訊包含全球定位系統(Global Positioning System,GPS)座標、船種及海上移動通信業務標識碼(MMSI)。
- 如請求項7所述的港區海際多船監控系統,其中該複數個水上物件資訊更包含船名、船速、航艏向或其組合。
- 如請求項1所述的港區海際多船監控系統,其中該複數個船舶類別包含飛翼船(Wing In Grnd,airfoil)、水翼船(Hydrofoil)、巡邏船(Patrol Vessel)、在地船(Local vessel)、漁船(Fishing)、拖船(Tug)、渡輪(Ferry)、挖泥船(Dredger)、郵輪(Cruise ship)、軍艦(Naval ship)、貨櫃船(Container ship)、帆船(Sailing vessel)、散貨船(Bulk carrier)、遊艇(Pleasure Craft)、 油輪(Tanker)、氣墊船(Hovercraft)、潛水船(Submarine)、搜救船(Search and rescue vessel)、港口補給船(Port Tender)、汙染控制船(Pollution control vessel)、醫療船(Hospital ship)、特種船(Special vessel)、引航船(Pilot Vessel)、橡皮艇、木船、漁筏、舢舨或其組合;該複數個非船舶類別包含人、浮標、浮木或其組合。
- 如請求項1所述的港區海際多船監控系統,其中該複數個船舶樣本資料包含飛翼船(Wing In Grnd,airfoil)、水翼船(Hydrofoil)、巡邏船(Patrol Vessel)、在地船(Local vessel)、漁船(Fishing)、拖船(Tug)、渡輪(Ferry)、挖泥船(Dredger)、郵輪(Cruise ship)、軍艦(Naval ship)、貨櫃船(Container ship)、帆船(Sailing vessel)、散貨船(Bulk carrier)、遊艇(Pleasure Craft)、油輪(Tanker)、氣墊船(Hovercraft)、潛水船(Submarine)、搜救船(Search and rescue vessel)、港口補給船(Port Tender)、汙染控制船(Pollution control vessel)、醫療船(Hospital ship)、特種船(Special vessel)、引航船(Pilot Vessel)、橡皮艇、木船、漁筏、舢舨或其組合;其中,該複數個非船舶樣本資料包含人、浮標、浮木或其組合。
- 如請求項1所述的港區海際多船監控系統,其中該處理模組更與一顯示模組連接。
- 一種港區海際多船監控系統的運作方法,包括:(A)提供如請求項1所述的該港區海際多船監控系統;(B)該處理模組控制該攝影機運行一巡邏模式;(C)該處理模組利用該至少一水上物件資料集(Data Set)以該物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像類別,判斷該 至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別或該複數個非船舶類別;以及(D)如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一監視模式,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行一輔助辨識模式;其中,該至少一水上物件資料集(Data Set)包含複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料。
- 如請求項12所述的港區海際多船監控系統的運作方法,其中該監視模式包含:(S100)該水上物件資訊接收模組掃描複數個水上物件資訊,並傳送給該處理模組,如接收到該複數個水上物件資訊,則執行步驟(S101),如無接收到該複數個水上物件資訊,則執行步驟(S102);(S101)該處理模組將該複數個水上物件資訊傳送給該儲存模組進行儲存,並且該處理模組確認該複數個水上物件資訊是否可與該船舶身份資料庫中的至少一既存船舶資訊匹配,如可匹配,則執行步驟(S1011),如無法匹配,則執行步驟(S1012);(S1011)該處理模組控制該攝影機持續運行該監視模式追蹤該至少一水上物件;(S1012)該處理模組將該複數個水上物件資訊通報予系統管理者;以及(S102)該處理模組利用該複數個船舶樣本資料以及複數個非船舶樣本資料以該物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像 類別屬於該複數個船舶類別或該複數個非船舶類別,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則該處理模組根據該複數個船舶類別媒合該至少一水上物件適切之該複數個水上物件資訊後執行步驟(S101),如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則該處理模組控制該攝影機運行該輔助辨識模式。
- 如請求項13所述的港區海際多船監控系統的運作方法,其中該輔助辨識模式包含:(S201)該處理模組確認該至少一水上物件的該至少一影像類別是否屬於複數個非船舶類別中的人,如該至少一影像類別屬於人則優先執行步驟(S2011),如該至少一水上物件的該至少一影像類別不屬於人,則執行步驟(S202);(S2011)該處理模組控制該攝影機光學放大該至少一水上物件,並且該處理模組以該物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別或該複數個非船舶類別,如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個船舶類別,則執行(S102),如該至少一水上物件的該至少一影像類別屬於該複數個非船舶類別,則執行步驟(S2012);(S2012)該處理模組以該物件識別(Object recognition)分辨該至少一水上物件的該至少一影像類別是否為屬於複數個非船舶類別中的人,如該至少一影像類別屬於人則執行步驟(S1012),如該至少一影像類別不屬於人則執行步驟(S202); (S202)該處理模組控制該攝影機確認該至少一水上物件的該至少一影像類別是否屬該複數個非船舶類別,如屬於該複數個非船舶類別則執行步驟(S203),如無法辨識則執行步驟(S2021);(S2021)該處理模組將該至少一水上物件定義為至少一新物件後通報予系統管理者;以及(S203)該處理模組將該至少一水上物件辨識完成之該複數個非船舶類別傳送給該儲存模組進行儲存。
- 如請求項13所述的港區海際多船監控系統的運作方法,其中該複數個水上物件資訊為自動識別系統(Automatic Identification System,AIS)訊號,且該複數個水上物件資訊包含全球定位系統(Global Positioning System,GPS)座標、船種及海上移動通信業務標識碼(MMSI)。
- 如請求項15所述的港區海際多船監控系統的運作方法,其中該複數個水上物件資訊更包含船名、船速、航艏向或其組合。
- 如請求項12所述的港區海際多船監控系統的運作方法,其中該複數個船舶類別包含飛翼船(Wing In Grnd,airfoil)、水翼船(Hydrofoil)、巡邏船(Patrol Vessel)、在地船(Local vessel)、漁船(Fishing)、拖船(Tug)、渡輪(Ferry)、挖泥船(Dredger)、郵輪(Cruise ship)、軍艦(Naval ship)、貨櫃船(Container ship)、帆船(Sailing vessel)、散貨船(Bulk carrier)、遊艇(Pleasure Craft)、油輪(Tanker)、氣墊船(Hovercraft)、潛水船(Submarine)、搜救船(Search and rescue vessel)、港口補給船(Port Tender)、汙染控制船(Pollution control vessel)、醫療船(Hospital ship)、特種船(Special vessel)、 引航船(Pilot Vessel)、橡皮艇、木船、漁筏、舢舨或其組合;該複數個非船舶類別包含人、浮標、浮木或其組合。
- 如請求項12所述的港區海際多船監控系統的運作方法,其中該複數個船舶樣本資料包含飛翼船(Wing In Grnd,airfoil)、水翼船(Hydrofoil)、巡邏船(Patrol Vessel)、在地船(Local vessel)、漁船(Fishing)、拖船(Tug)、渡輪(Ferry)、挖泥船(Dredger)、郵輪(Cruise ship)、軍艦(Naval ship)、貨櫃船(Container ship)、帆船(Sailing vessel)、散貨船(Bulk carrier)、遊艇(Pleasure Craft)、油輪(Tanker)、氣墊船(Hovercraft)、潛水船(Submarine)、搜救船(Search and rescue vessel)、港口補給船(Port Tender)、汙染控制船(Pollution control vessel)、醫療船(Hospital ship)、特種船(Special vessel)、引航船(Pilot Vessel)、橡皮艇、木船、漁筏、舢舨或其組合;其中,該複數個非船舶樣本資料包含人、浮標、浮木或其組合。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111145338A TWI837969B (zh) | 2022-11-26 | 2022-11-26 | 港區海際多船監控系統及其運作方法 |
GB2316343.9A GB2625429A (en) | 2022-11-26 | 2023-10-25 | Port district sea line multiple vessel monitoring system and operating method thereof |
US18/518,987 US20240177503A1 (en) | 2022-11-26 | 2023-11-25 | Port district sea line multiple vessel monitoring system and operating method thereof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111145338A TWI837969B (zh) | 2022-11-26 | 2022-11-26 | 港區海際多船監控系統及其運作方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TWI837969B true TWI837969B (zh) | 2024-04-01 |
TW202422491A TW202422491A (zh) | 2024-06-01 |
Family
ID=88970248
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW111145338A TWI837969B (zh) | 2022-11-26 | 2022-11-26 | 港區海際多船監控系統及其運作方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240177503A1 (zh) |
GB (1) | GB2625429A (zh) |
TW (1) | TWI837969B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190272442A1 (en) * | 2016-11-14 | 2019-09-05 | Nederlandse Organisatie Voor Toegepast-Natuurwetenschappelijk Onderzoek Tno | Ship identification system and method |
TWM628858U (zh) * | 2022-03-22 | 2022-06-21 | 中興保全科技股份有限公司 | 智慧船舶追蹤系統 |
CN115017246A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-06 | 武汉理工大学 | 一种面向船舶智能航行的全息航行场景图系统和构建方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102113955B1 (ko) * | 2018-10-04 | 2020-05-22 | 씨드로닉스(주) | 선박 및 항만 모니터링 장치 및 방법 |
CN109725310B (zh) * | 2018-11-30 | 2022-11-15 | 中船(浙江)海洋科技有限公司 | 一种基于yolo算法以及岸基雷达系统的船舶定位监管系统 |
WO2021030477A1 (en) * | 2019-08-13 | 2021-02-18 | Buffalo Automation Group, Inc. | Support structure mounting sensing devices for sensing port operations |
WO2021141338A1 (ko) * | 2020-01-09 | 2021-07-15 | 씨드로닉스 주식회사 | 선박 및 항만 모니터링 장치 및 방법 |
-
2022
- 2022-11-26 TW TW111145338A patent/TWI837969B/zh active
-
2023
- 2023-10-25 GB GB2316343.9A patent/GB2625429A/en active Pending
- 2023-11-25 US US18/518,987 patent/US20240177503A1/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190272442A1 (en) * | 2016-11-14 | 2019-09-05 | Nederlandse Organisatie Voor Toegepast-Natuurwetenschappelijk Onderzoek Tno | Ship identification system and method |
TWM628858U (zh) * | 2022-03-22 | 2022-06-21 | 中興保全科技股份有限公司 | 智慧船舶追蹤系統 |
CN115017246A (zh) * | 2022-05-30 | 2022-09-06 | 武汉理工大学 | 一种面向船舶智能航行的全息航行场景图系统和构建方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW202422491A (zh) | 2024-06-01 |
GB2625429A (en) | 2024-06-19 |
US20240177503A1 (en) | 2024-05-30 |
GB202316343D0 (en) | 2023-12-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109803076A (zh) | 一种内河水上交通卡口船舶图像抓拍及船名识别的方法 | |
KR20140099386A (ko) | 모바일 단말과 전자해도 서버 및 그의 크라우드소싱 기반의 전자해도 갱신 방법 | |
CN113505676B (zh) | 一种监控船舶海上安全作业的智能检测方法及装置 | |
CN113342019B (zh) | 一种基于无人机的海上搜救方法、系统、设备及介质 | |
CN109878657A (zh) | 一种船舶安全监控系统及其使用方法 | |
CA2282064A1 (en) | A system and method for use with a moveable platform | |
TWI837969B (zh) | 港區海際多船監控系統及其運作方法 | |
KR101186952B1 (ko) | Vts와 연계한 지능형 영상 객체 인식 선박 관제 정보시스템 | |
CN208284101U (zh) | 一种用于船舶靠泊管理的航拍测距系统 | |
CA2279165A1 (en) | A system and method for use with a moveable platform | |
CN105894642B (zh) | 渔港外沿海停泊渔船远程无人值守自动签证管理系统及方法 | |
CN109814589A (zh) | 基于无人机航摄技术航道事故处理系统及方法 | |
CN116691967A (zh) | 水域救援方法、系统及存储介质 | |
WO2010117278A1 (en) | Improved integrated marine search system | |
TWM628858U (zh) | 智慧船舶追蹤系統 | |
CN102842196B (zh) | 红外热成像全天候防海盗登船告警系统 | |
CN210924849U (zh) | 一种船舶人员落水监控系统 | |
US20240104746A1 (en) | Vessel tracking and monitoring system and operating method thereof | |
CN113353211A (zh) | 基于无人机的海上搜救定位方法、系统、设备及存储介质 | |
CN113518203A (zh) | 一种近海海洋小型船舶非法捕捞识别方法 | |
TWM603177U (zh) | 基於深度學習之船舶識別邊緣運算裝置 | |
CN205665759U (zh) | 一种渔港外沿海停泊渔船远程无人值守自动签证管理系统 | |
CN218896414U (zh) | 雷达ais激光测距的船只水路卡口监控系统 | |
TW202414247A (zh) | 船舶身份影像即時辨識疊合系統及其運作方法 | |
CN215450455U (zh) | 多发动机快艇预警系统 |