CN109191916A - 一种基于图像的船舶防碰撞预警*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像的船舶防碰撞预警***，包括：摄像模块，包括多个架设在船舶上的网络摄像机，用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录；船舶识别模块，通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化，将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来，并识别监测船舶和自身船舶；距离判断模块，根据网络摄像机的拍摄角度，计算监测船舶与自身船舶的距离；报警模块，用于警示船舶驾驶人员，当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时，发出预警；其优点在于，能够自主监测、实时检测、自主预警，提高了船舶的水上工作效率以及安全系数，建造成本低，使船舶能够在无人监测的情况下安全工作。

Description

一种基于图像的船舶防碰撞预警***

技术领域

本发明属于监测预警技术领域，尤其是一种基于图像的船舶防碰撞预警***。

背景技术

随着社会的进步与科技的发展，越来越多的船舶被投入到水面作业当中，使得水上工作的效率不断提升。在船舶工作时，驾驶人员需要自身监视周围是否存在其他船舶，如果存在，再进一步判断是否需要操作自身船舶躲避。这种人为监督的方式会因驾驶员疲劳、注意力不集中发生事故，难以时刻确保水面作业的安全性。因此，水面监测预警技术领域的发展需求持续加大。

针对上述问题现有已公开文献《港口清淤船防碰撞预警网络平台研究》一文中，使用GPS技术对各艘船的位置信息进行采集，并将采集的数据信息通过无线网络传送到防碰撞预警网络平台，从网络平台进行分析再对可能碰撞的各艘船给出相应的预警。这一***分服务器和客户端两部分组成，通过无线网络进行连接。在气候、距离、环境等因素影响下，无线网络的质量有时会受到相应的干扰，可能造成数据发送延迟、预警不及时等情况的发生；同时，船舶的数学模型需要简化，因此可能会造成相应的误差，对船舶的形状大小判断失误，导致进一步的预警错误。

针对上述问题现有已公开专利号:201520006602.8、专利名称：一种船舶防撞测距装置中，该装置由探测距离的激光传感器和两自由度电动载台组成。激光测距传感器通过激光发射光学镜发射光脉冲信号，再通过接受光学镜接收反射回来的微弱光信号，通过计算这一时间得出距离。电动载台由一个直流电机和步进电机组成，其中直流电机在水平方向进行转动，检测周围的障碍物；步进电机在垂直方向转动，对大桥的横梁高度进行测量。在雨天的影响下，激光传感器的精确度会下降。同时随着激光传感器测量距离的增加，价格上升较大，使得测量远距离物体成本高。

综上所述在利用无线网络通信的***中，由于气候、距离、环境等因素影响，无线网络的质量有时会受到相应的干扰，可能造成数据发送延迟、预警不及时等情况的发生；同时，船舶的数学模型需要简化，因此可能会造成相应的误差，对船舶的形状大小判断失误，导致进一步的预警错误。

另一方面，激光测距传感器在雨天的抗干扰能力弱，计算精度会有所下降。同时随着测量距离的增加，价格也会相应上升许多，使得***造价成本较高。

发明内容

本发明目的是：提供一种基于图像的船舶防碰撞预警***，能够自主监测、实时检测、自主预警，提高了船舶的水上工作效率以及安全系数，建造成本低，使船舶能够在无人监测的情况下安全工作。

本发明的技术方案是：一种基于图像的船舶防碰撞预警***，包括：

摄像模块，包括多个架设在船舶上的网络摄像机，用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录；

船舶识别模块，通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化，将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来，并识别监测船舶和自身船舶；

距离判断模块，根据网络摄像机的拍摄角度，计算监测船舶与自身船舶的距离；

报警模块，用于警示船舶驾驶人员，当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时，发出预警。

作为优选的技术方案，所述网络摄像机的可探测范围包括自身船舶的船头部分区域、监测船舶的船尾部份区域以及自身船舶与监测船舶的中间水域。

作为优选的技术方案，其预警方法包括以下步骤：

步骤1)在船舶的各方位安装多个网络摄像机并设置预警阈值，对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录；

步骤2)通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化，将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来，并识别监测船舶和自身船舶；

步骤3)根据网络摄像机的拍摄角度，计算监测船舶与自身船舶的距离；

步骤4)当检测到监测船舶与自身船舶的距离小于所设的预警阈值时，对船舶的驾驶人员做出警示。

作为优选的技术方案，步骤3)中计算监测船舶与自身船舶的距离方法如下：

所述网络摄像机安装在船舶的各个方位，并设置一个固定的摄像头安装角度θ；网络摄像机的摄像头探测最大距离为y；假设网络摄像机的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头距离为y1，y1在摄像头上对应的成像角度设为α，则有

α＝(y1/y)×(90°-θ)；

假设网络摄像机的摄像头所测最近范围到监测船舶的船尾距离为y2；y1至y2在摄像头上对应的成像角度设为β，则有

β＝(y2/y)×(90°-θ)-α；

因此可以得到L1/H＝tan(θ+α)，L2/H＝tan(θ+α+β)，其中L1为摄像头与自身船舶的船头水平距离，L2为摄像头与监测船舶的船尾水平距离，H为摄像头距离水面的竖直距离，L2-L1即为监测船舶与自身船舶的距离。

作为优选的技术方案，所述网络摄像机的摄像头安装角度θ为30°。

本发明的优点是：

1.本发明基于图像的船舶防碰撞预警***，采用多个架设在船舶上的网络摄像机进行水面实时监测，获取水面各方位的水上情况，若存在其他船舶，则采用图像加权灰度化算法对两船距离进行计算，判断其是否小于预警阈值，使得船舶在水面行驶时，能够自主监测、实时检测、自主预警，提高了船舶的水上工作效率以及安全系数，建造成本低，使船舶能够在无人监测的情况下安全工作。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为本发明的摄像模块与监测船舶和自身船舶的示意图；

图2为本发明的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头和监测船舶的船尾的距离示意图；

图3为本发明基于图像的船舶防碰撞预警***的流程图。

具体实施方式

实施例：参照图1至3所示，基于图像的船舶防碰撞预警***，包括：

摄像模块，包括多个架设在船舶上的网络摄像机，用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录，该网络摄像机的可探测范围包括自身船舶的船头部分区域、监测船舶的船尾部份区域以及自身船舶与监测船舶的中间水域；

船舶识别模块，通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化，将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来，并识别监测船舶和自身船舶；

距离判断模块，根据网络摄像机的拍摄角度，计算监测船舶与自身船舶的距离；

报警模块，用于警示船舶驾驶人员，当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时，发出预警。

如上所述基于图像的船舶防碰撞预警***的预警方法包括以下步骤：

步骤1)在船舶的各方位安装多个网络摄像机并设置预警阈值，对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录；

步骤2)通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化，将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来，并识别监测船舶和自身船舶，实现水面船舶与周围参照物存在明显对比，以便在识别监测船舶并计算其与自身自身船舶距离时更加精确；

步骤3)根据网络摄像机的拍摄角度，计算监测船舶与自身船舶的距离，其中计算监测船舶与自身船舶的距离方法如下：

所述网络摄像机安装在船舶的各个方位，并设置一个固定的摄像头安装角度θ；网络摄像机的摄像头探测最大距离为y；假设网络摄像机的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头距离为y1，y1在摄像头上对应的成像角度设为α，则有

α＝(y1/y)×(90°-θ)；

假设网络摄像机的摄像头所测最近范围到监测船舶的船尾距离为y2；y1至y2在摄像头上对应的成像角度设为β，则有

β＝(y2/y)×(90°-θ)-α；

因此可以得到L1/H＝tan(θ+α)，L2/H＝tan(θ+α+β)，其中L1为摄像头与自身船舶的船头水平距离，L2为摄像头与监测船舶的船尾水平距离，H为摄像头距离水面的竖直距离，L2-L1即为监测船舶与自身船舶的距离。

步骤4)当检测到监测船舶与自身船舶的距离小于所设的预警阈值时，对船舶的驾驶人员做出警示。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (5)

1.一种基于图像的船舶防碰撞预警***，其特征在于，包括：

摄像模块，包括多个架设在船舶上的网络摄像机，用于对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录；

船舶识别模块，通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化，将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来，并识别监测船舶和自身船舶；

距离判断模块，根据网络摄像机的拍摄角度，计算监测船舶与自身船舶的距离；

报警模块，用于警示船舶驾驶人员，当检测到的船舶距离小于所设阈值范围时，发出预警。

2.根据权利要求1所述的基于图像的船舶防碰撞预警***，其特征在于，所述网络摄像机的可探测范围包括自身船舶的船头部分区域、监测船舶的船尾部份区域以及自身船舶与监测船舶的中间水域。

3.根据权利要求1所述的基于图像的船舶防碰撞预警***，其特征在于，其预警方法包括以下步骤：

步骤1)在船舶的各方位安装多个网络摄像机并设置预警阈值，对各方位的水面情况、水上船舶信息进行视频实时记录；

步骤2)通过图像加权灰度化算法将视频加权灰度化，将监测船舶、自身船舶与周围参考物区分开来，并识别监测船舶和自身船舶；

步骤3)根据网络摄像机的拍摄角度，计算监测船舶与自身船舶的距离；

步骤4)当检测到监测船舶与自身船舶的距离小于所设的预警阈值时，对船舶的驾驶人员做出警示。

4.根据权利要求3所述的基于图像的船舶防碰撞预警***，其特征在于，步骤3)中计算监测船舶与自身船舶的距离方法如下：

所述网络摄像机安装在船舶的各个方位，并设置一个固定的摄像头安装角度θ；网络摄像机的摄像头探测最大距离为y；假设网络摄像机的摄像头所测最近范围与自身船舶的船头距离为y1，y1在摄像头上对应的成像角度设为α，则有

α＝(y1/y)×(90°-θ)；

假设网络摄像机的摄像头所测最近范围到监测船舶的船尾距离为y2；y1至y2在摄像头上对应的成像角度设为β，则有

β＝(y2/y)×(90°-θ)-α；

因此可以得到L1/H＝tan(θ+α)，L2/H＝tan(θ+α+β)，其中L1为摄像头与自身船舶的船头水平距离，L2为摄像头与监测船舶的船尾水平距离，H为摄像头距离水面的竖直距离，L2-L1即为监测船舶与自身船舶的距离。

5.根据权利要求4所述的基于图像的船舶防碰撞预警***，其特征在于，所述网络摄像机的摄像头安装角度θ为30°。