基于摄像机标定及深度学习算法的船舶身份识别系统
基本信息
| 申请号 | CN202010326181.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111523465A | 公开（公告）日 | 2020-08-11 |
| 申请公布号 | CN111523465A | 申请公布日 | 2020-08-11 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 龚昊;乔婷婷;夏金锋;石志国;张灿;刘淑 | 申请（专利权）人 | 中船鹏力（南京）科技集团有限公司 |
| 代理机构 | 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人 | 中船重工鹏力（南京）大气海洋信息系统有限公司;中国船舶重工集团南京鹏力科技集团有限公司 |
| 地址 | 211153江苏省南京市江宁开发区长青街32号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 基于摄像机标定及深度学习算法的船舶身份识别系统，包括步骤为：训练YOLO图像检测器，对实时视频流每帧图像进行船舶检测；设计KCF多目标跟踪器，实时获取其在图像中准确位置；通过摄像机标定算法将AIS信号与图像检测跟踪结果进行关联，对未关联上船舶采用深度特征匹配的方法进行识别。本发明由于采用摄像机标定算法，相较于传统身份识别方式，AIS关联成功率大大提高；另外由于采用了3D定位方法进行标定，避免了繁琐的棋盘格标定方法带来的误差；同时，相对于传统的基于sift、lbp等特征的图像检索，本发明对未关联AIS船舶采用深度特征匹配的方法，相似度检索成功率大大提高。 |
