CN115620559A - 一种基于智能感知的船舶安全管理方法、***及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能感知的船舶安全管理方法、***及设备，涉及船舶安全管理技术领域。本发明中，引入了基于卫星定位差分技术的船舶姿态识别技术，定位精度最高可达厘米级，显著提升了对于船舶的态势感知能力，为桥梁和靠岸防碰撞的精细化引导和自主作业提供了重要的技术基础；同时，精准的海拔高程数据配合水文等信息能高效地研判分析船舶吃水和载重情况，感知终端侧高精度位置信息的采集、处理与共享机制，配合云端侧电子航道图信息，进一步提升了云端一体的安全管理智能分析能力，引导船舶主动识别和预判潜在碰撞风险。

Description

一种基于智能感知的船舶安全管理方法、***及设备

技术领域

本发明涉及船舶安全管理技术领域，具体为一种基于智能感知的船舶安全管理方法、***及设备。

背景技术

随着社会经济发展，内河及近海航运货物吞吐量持续高速增长，航运需求带来一系列安全管理压力，迫切需要通过数字化和智能化的新兴技术解决目前的突出问题。

传统船舶管理以海事应用为主，技术路线和管理方法上并不适应内河航道和近海港口的管理特点，突出表现在船舶管理数字化程度低，航行安全保障不到位和航运数据应用生态未构建等诸多方面。现有基于AIS船舶自动识别***的体系架构有必要结合感知、通信和互联网技术的最新发展，构建更加开放和共享的生态体系，服务于航运行业各利益相关方。

传统的船舶防碰撞预警，特别是桥梁、岸基、闸机等区域，更多的是依靠人工观察和现场调度，自动化和智能化水平低，无法做到实时预警和自主避障。同时水域的态势感知信息量不足和互通受限也是导致船舶碰撞的原因之一。

现有技术中，如中国专利申请201910216259.2公开了一种基于AIS数据的船舶碰撞风险分析方法，此方法首先基于历史AIS数据，在标准船舶选取和转换的基础上，采用密度聚类算法建立船舶碰撞风险的热度图，实现船舶碰撞风险的时空可视化；然后基于实时AIS数据，在船位场、航向场和航速场的基础上，构建区域船舶碰撞风险评判模型，运用高斯核函数核密度估计算法提出动态船舶碰撞风险可视方法，实现区域船舶碰撞风险的实时更新。此发明基于历史AIS数据，实现船舶碰撞风险的时空可视化，实现了复杂的抽象的船舶交通流多属性信息进行有效挖掘融合后直观形象的呈现，便于驾营人员直观的获取船舶所处的环境的风险等级，进而提高自己的警觉性以及采取合理的操纵措施，保障了船舶的安全营运。

但现有技术中，航位数据基于AIS船舶自动识别***，未引入互联网平台技术，数据的获取和共享效率较低，信息也不够丰富，同时终端采用GPS粗略坐标，精度仅为5-10米，无法支持精细化管理需求，无法精准了解和判断船舶运行情况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能感知的船舶安全管理方法、***及设备，以解决上述背景技术提出航位数据基于AIS船舶自动识别***，未引入互联网平台技术，数据的获取和共享效率较低，信息也不够丰富，同时终端采用GPS粗略坐标，精度仅为5-10米，无法支持精细化管理需求，无法精准了解和判断船舶运行情况的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能感知的船舶安全管理方法，包括以下步骤：

S1：将智能感知终端的视觉模块和点云模块安装于指定船舶，完成传感器的标定和配置，数据接入边缘计算模块，传感器配置信息录入船舶安全管理平台的终端管理子模块；

S2：将智能感知终端定位模块的卫星接收天线安装于船舱上部开阔区域，并测量船舶周身边界与天线相位中心的距离，实现船舶的三维位置标定，建立船舶四元领域模型；

S3：在船舶安全管理平台的基础信息管理模块中记录船舶的台账信息；

S4：智能感知终端的互操作模块通过船舶安全管理平台的地理信息管理模块获取现有水域的电子航道图数据；

S5：智能感知终端的定位模块通过获取卫星定位差分服务数据实现对于船舶的精确定位和定向，并将位置和姿态信息实时同步至位置态势管理模块；位置态势管理模块会调取三维模型管理模块中的船舶三维模型及四元领域模型参数，建立船舶在海图中的动态三维模型；精确定位指船舶的经度、纬度和海拔，精度可达厘米级，精确定向指船舶的航向角、俯仰角和横滚角，精度可达0.05度，数据输出频率最高可达50-100Hz；

S6：基于视觉模块的图像信息，边缘计算模块对周边船舶及设施利用机器视觉算法进行目标识别和分类；

S7：基于点云模块的高分辨率4D毫米波雷达和激光雷达点云数据，边缘计算模块对识别的船舶航位、航向及航速信息做进一步校准；

S8：船舶安全管理***的碰撞预警分析模块会基于海图态势管理模块提供的周边船舶和设施的位置、航向及航速信息做综合研判；

S9：边缘计算模块会根据视觉和点云感知终端采集的数据判断船舶之间、船舶与设施之间的相对距离、航速、方向等，分析碰撞风险，相应的预警事件同步至预警通知管理模块，实现告警的及时下发；

S10：通过边缘计算模块识别出的周边船舶信息会同步至身份识别分析模块，与海图态势管理模块中的所有船舶信息做交叉比对；同时安装有智能感知终端的船舶，通过其计算预估的位置、航向和航速信息，可将识别到的周边船舶信息向船舶安全管理平台发起查询及陪陪请求，反馈区域内的船舶信息，以便更精准地掌握周边船舶态势；

S11：如船舶向船舶安全管理平台请求查询后并未查询到相关船舶信息，将感知信息及时反馈至海图态势管理模块，并将其标记为未登记船舶；在行驶过程中持续追踪其相关信息，并通过船舶安全管理平台共享至周边水域的行驶船舶，实现众包采集及跟踪的目的；

优选的，在所述S2中，卫星定位数据接入边缘计算模块，并同步至船舶安全管理平台的位置态势管理模块；天线标定数据、船舶的三维模型数据和四元领域模型参数接入船舶安全管理平台的三维模型管理模块。

优选的，在所述S3中，船舶的台账信息包括但不限于船名、呼号、船籍港、船舶种类，船舶长度、船舶型宽、船舶型深、吃水、总吨、净吨、主机功率、主机数量，航行区域、核定抗风等级，船舶所有人、最低安全配员，船舶照片、船级社、船检编号、船检日期、船检有效期等。

优选的，在所述S4中，同时调取海图态势管理模块的当前区域船舶位置及状态信息，在电子航道图上做展示和标准，并实时更新船位、航向和船速等信息；电子航道图数据包括但不限于航标管理图层、水位管理图层和航道断面管理图层；在电子航道图上显示指定水域的航道要素信息，包括水位、水深、桥梁、船舶、航标、浮标等信息。

优选的，在所述S6中，对于识别的船舶做标注和跟踪，并对船名、舷号等特征信息进行识别用以判断船舶身份；识别过程中，基于自身的位置、航向和水文数据等，对目标船舶或设施的位置做推算估计。

优选的，在所述S7中，将识别归类后的周边船舶态势数据实时更新至海图态势管理模块；成像毫米波雷达对于水雾、雨雪等有较好的穿透性，工况兼容性较强，在恶劣环境下能感知到更多信息，并能获取识别目标的多普勒速度；激光雷达点云密度较高，有更好的角分辨率，识别精细度较优；将疑似的船舶信息做类型及形状标注，作为视觉模块的重要补充；对于目标航位的校准基于D估算距离和探测角β，结合船舶自身的航向角α和经纬度，可以准确估算目标的经纬度坐标；同时，基于目标的航向差γ和航向角α可准确估算目标的航向角。

优选的，在所述S7中，对于点云数据的处理任务包括目标3D点云分割、3D目标检测与定位、3D目标分类与识别；点云语义分割是将输入数据聚类到多个同质区域的过程，同一区域中的点具有相同属性；每个输入点都用一个语义标签进行预测，如船舶、桥梁和码头设施等；该任务大致为：给定一组有序的3D点X＝{x1,x2,xi,···,xn}，xiR以及一个候选标签集Y＝{y1,y2,···,yk}，用k个语义标签中的其中一个来分配每个输入点xi；分割结果可进一步支持目标检测和分类；目标检测是指给定任意点云数据，其可以检测和定位预先定义的类别实例，并返回其几何3D位置、方向和语义实例标签；这些信息用一个紧密包围被检测目标的3D边界框来粗略表示；该3D边界框的表示通常为，其中表示目标中心位置，表示宽度、长度和高度，θ为目标方向；方向是指将检测到的目标与场景中的实例对齐的刚性变换，是x、y和z方向的平移以及围绕这三个轴的旋转；C表示该目标的语义标签；目标分类是指给定多组点云，其可以确定该组点所属的类别；3D目标分类的任务大致为：给定一组3D有序点X＝{x1,x2,xi,···,xn}，xiR与和一个候选标签集Y＝{y1,y2,···,yk}，用k标签中的一个分配整个点集X。

优选的，在所述S8中，实时计算相对距离，结合气象信息对潜在的碰撞风险做预警，预警事件同步至预警通知管理模块；预警通知管理模块会通过智能感知终端的互操作模块向碰撞风险的船舶进行警示；对于碰撞的综合研判基于点云模块利用自有空间映射技术识别周围环境的可驾驶区域，实时判断其可通行性，可以更高效率地解决多普勒模糊度问题，减少风险误报；警示以消息方式下发至声光告警装置，同时将相应信息在显示屏上做提示；警示信息也将下发推送至预留的船员手持终端APP中。

一种基于智能感知的船舶安全管理***，包括船舶安全管理平台，所述船舶安全管理平台内设置有船舶管理模块、海图态势管理模块和智能分析模块；

所述船舶管理模块包括基础信息管理模块、三维模型管理模块和感知终端管理模块；

所述海图态势管理模块包括地理信息管理模块和位置态势管理模块；

所述智能分析模块包括碰撞预警分析模块、身份识别分析模块和预警通知管理模块。

一种基于智能感知的船舶安全管理设备，包括互操作模块、通信模块、定位模块、视觉模块、点云模块和边缘计算模块；

所述通信模块连接至船舶安全管理平台，所述通信模块与所述边缘计算模块相连，所述边缘计算模块均与所述互操作模块、所述定位模块、所述视觉模块和所述点云模块相连；

所述互操作模块集成包括但不限于显示屏、触控按键、对讲***和声光告警装置；

所述通信模块使用包括但不限于移动通信、卫星通信、蓝牙和WiFi等通信技术；

所述定位模块支持包括但不限于卫星定位，蓝牙定位，超宽带定位和移动通信定位，支持通过卫星差分定位技术获取高精度的经纬度、海拔和航向信息；

所述视觉模块包括对船舶周边环境、船舱内环境和作业人员的高清摄像头，支持兼容红外和热成像等功能；

所述点云模块包括布置于船舱周边的多个高清晰度4D成像雷达或激光雷达，支持高达数千通道的毫米波雷达或上百万通道的激光雷达点云数据输出，点云数据包括但不限于位置、航速和反射强度等信息；

所述边缘计算模块集成包括但不限于中央处理器CPU、图像处理器GPU和神经网络处理器NPU计算单元。

与现有技术相比，本***的有益效果是：

1、本发明中，引入了基于卫星定位差分技术的船舶姿态识别技术，定位精度最高可达厘米级，显著提升了对于船舶的态势感知能力，对于桥梁和靠岸防碰撞的精细化引导和自主作业提供了重要的技术基础；同时，精准的海拔数据配合水文等信息能高效地研判分析船舶吃水和载重情况，感知终端侧高精度位置信息的采集、处理与共享机制，配合云端侧电子航道图信息，进一步提升了云端一体的安全管理智能分析能力，引导船舶主动识别和预判潜在碰撞风险。

2、本发明中，将视觉技术与毫米波雷达/激光雷达技术做感知融合，提升复杂工况下的感知能力，特别是高清晰度成像4D毫米波雷达的引入提升了雨雾、雨雪天气下对于周围环境的感知能力，弥补视觉和激光雷达感知技术的不足，进而通过防碰撞***改善船舶航行的安全性。

3、本发明中，通过感知数据的上报，可以有效甄别未登记船舶，以众包的方式更新水域的船舶态势信息，提升了对于潜在违规作业船舶的精准识别能力，及时引导执法船前往查证，提升执法效率。

4、本发明中，结合智能感知终端和船舶安全管理平台提升了航运行业的数字化和智能化水平，以互联网开放平台的方式共享和挖掘数据价值，能有效推动产业发展，满足快速增长的航运物流需求。

附图说明

图1为本发明一种基于智能感知的船舶安全管理方法的流程框图；

图2为本发明一种基于智能感知的船舶安全管理***的框图；

图3为本发明一种基于智能感知的船舶安全管理设备的流程框图。

图中：1、船舶安全管理平台；11、船舶管理模块；111、基础信息管理模块；112、三维模型管理模块；113、感知终端管理模块；12、海图态势管理模块；121、地理信息管理模块；122、位置态势管理模块；13、智能分析模块；131、碰撞预警分析模块；132、身份识别分析模块；133、预警通知管理模块；2、互操作模块；21、显示屏；22、触控按键；23、对讲***；24、声光告警装置；3、通信模块；31、移动通信；32、卫星通信；33、蓝牙；34、WiFi；4、定位模块；41、卫星定位；42、蓝牙定位；43、超宽带定位；44、移动通信定位；5、视觉模块；51、高清摄像头；6、点云模块；61、4D成像雷达；62、激光雷达；7、边缘计算模块；71、中央处理器CPU；72、图像处理器GPU；73、神经网络处理器NPU计算单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施条例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参照图1-3所示：一种基于智能感知的船舶安全管理方法，包括以下步骤：

步骤一、将智能感知终端的视觉模块5和点云模块6安装于指定船舶，完成传感器的标定和配置，数据接入边缘计算模块7，传感器配置信息录入船舶安全管理平台1的终端管理子模块；

步骤二、将智能感知终端定位模块4的卫星接收天线安装于船舱上部开阔区域，并测量船舶周身边界与天线相位中心的距离，实现船舶的三维位置标定，建立船舶四元领域模型；卫星定位数据接入边缘计算模块7，并同步至船舶安全管理平台1的位置态势管理模块122；天线标定数据、船舶的三维模型数据和四元领域模型参数接入船舶安全管理平台1的三维模型管理模块112；

步骤三、在船舶安全管理平台1的基础信息管理模块111中记录船舶的台账信息；船舶的台账信息包括但不限于船名、呼号、船籍港、船舶种类，船舶长度、船舶型宽、船舶型深、吃水、总吨、净吨、主机功率、主机数量，航行区域、核定抗风等级，船舶所有人、最低安全配员，船舶照片、船级社、船检编号、船检日期、船检有效期等；

步骤四、智能感知终端的互操作模块2通过船舶安全管理平台1的地理信息管理模块121获取现有水域的电子航道图数据；同时调取海图态势管理模块12的当前区域船舶位置及状态信息，在电子航道图上做展示和标准，并实时更新船位、航向和船速等信息；电子航道图数据包括但不限于航标管理图层、水位管理图层和航道断面管理图层；在电子航道图上显示指定水域的航道要素信息，包括水位、水深、桥梁、船舶、航标、浮标等信息；

步骤五、智能感知终端的定位模块4通过获取卫星定位差分服务数据实现对于船舶的精确定位和定向，并将位置和姿态信息实时同步至位置态势管理模块122；位置态势管理模块122会调取三维模型管理模块112中的船舶三维模型及四元领域模型参数，建立船舶在海图中的动态三维模型；精确定位指船舶的经度、纬度和海拔，精度可达厘米级，精确定向指船舶的航向角、俯仰角和横滚角，精度可达0.05度，数据输出频率最高可达50-100Hz；

步骤六、基于视觉模块的图像信息，边缘计算模块7对周边船舶及设施利用机器视觉算法进行目标识别和分类；对于识别的船舶做标注和跟踪，并对船名、舷号等特征信息进行识别用以判断船舶身份；识别过程中，基于自身的位置、航向和水文数据等，对目标船舶或设施的位置做推算估计；

步骤七、基于点云模块6的高分辨率4D毫米波雷达和激光雷达点云数据，边缘计算模块7对识别的船舶航位、航向及航速信息做进一步校准；将识别归类后的周边船舶态势数据实时更新至海图态势管理模块12；成像毫米波雷达对于水雾、雨雪等有较好的穿透性，工况兼容性较强，在恶劣环境下能感知到更多信息，并能获取识别目标的多普勒速度；激光雷达点云密度较高，有更好的角分辨率，识别精细度较优；将疑似的船舶信息做类型及形状标注，作为视觉模块5的重要补充；对于目标航位的校准基于D估算距离和探测角β，结合船舶自身的航向角α和经纬度，可以准确估算目标的经纬度坐标；同时，基于目标的航向差γ和航向角α可准确估算目标的航向角；

对于点云数据的处理任务包括目标3D点云分割、3D目标检测与定位、3D目标分类与识别；点云语义分割是将输入数据聚类到多个同质区域的过程，同一区域中的点具有相同属性；每个输入点都用一个语义标签进行预测，如船舶、桥梁和码头设施等；该任务大致为：给定一组有序的3D点X＝{x1,x2,xi,···,xn}，xiR以及一个候选标签集Y＝{y1,y2,···,yk}，用k个语义标签中的其中一个来分配每个输入点xi；分割结果可进一步支持目标检测和分类；目标检测是指给定任意点云数据，其可以检测和定位预先定义的类别实例，并返回其几何3D位置、方向和语义实例标签；这些信息用一个紧密包围被检测目标的3D边界框来粗略表示；该3D边界框的表示通常为x,y,z,h,w,l,θ,c，其中x,y,z表示目标边界框中心位置，h,w,l表示宽度、长度和高度，θ为目标方向；方向是指将检测到的目标与场景中的实例对齐的刚性变换，是x、y和z方向的平移以及围绕这三个轴的旋转；C表示该目标边界框的语义标签；目标分类是指给定多组点云，其可以确定该组点所属的类别；3D目标分类的任务大致为：给定一组3D有序点X＝{x1,x2,xi,···,xn}，xiR与和一个候选标签集Y＝{y1,y2,···,yk}，用k标签中的一个分配整个点集X；

步骤八、船舶安全管理***的碰撞预警分析模块131会基于海图态势管理模块12提供的周边船舶和设施的位置、航向及航速信息做综合研判；实时计算相对距离，结合气象信息对潜在的碰撞风险做预警，预警事件同步至预警通知管理模块133；预警通知管理模块133会通过智能感知终端的互操作模块2向碰撞风险的船舶进行警示；对于碰撞的综合研判基于点云模块6利用自有空间映射技术识别周围环境的可驾驶区域，实时判断其可通行性，可以更高效率地解决多普勒模糊度问题，减少风险误报；警示以消息方式下发至声光告警装置，同时将相应信息在显示屏上做提示；警示信息也将下发推送至预留的船员手持终端APP中；

步骤九、边缘计算模块7会根据视觉和点云感知终端采集的数据判断船舶之间、船舶与设施之间的相对距离、航速、方向等，分析碰撞风险，相应的预警事件同步至预警通知管理模块133，实现告警的及时下发；

步骤十、通过边缘计算模块7识别出的周边船舶信息会同步至身份识别分析模块132，与海图态势管理模块12中的所有船舶信息做交叉比对；同时安装有智能感知终端的船舶，通过其计算预估的位置、航向和航速信息，可将识别到的周边船舶信息向船舶安全管理平台1发起查询及匹配请求，反馈区域内的船舶信息，以便更精准地掌握周边船舶态势；

步骤十一、如船舶向船舶安全管理平台1请求查询后并未查询到相关船舶信息，将感知信息及时反馈至海图态势管理模块12，并将其标记为未登记船舶；在行驶过程中持续追踪其相关信息，并通过船舶安全管理平台1共享至周边水域的行驶船舶，实现众包采集和跟踪的目的。

根据图2所示，一种基于智能感知的船舶安全管理***，包括船舶安全管理平台1，船舶安全管理平台1内设置有船舶管理模块11、海图态势管理模块12和智能分析模块13；

船舶管理模块11包括基础信息管理模块111、三维模型管理模块112和感知终端管理模块113；

海图态势管理模块12包括地理信息管理模块121和位置态势管理模块122；

智能分析模块13包括碰撞预警分析模块131、身份识别分析模块132和预警通知管理模块133。

根据图3所示，一种基于智能感知的船舶安全管理设备，包括互操作模块2、通信模块3、定位模块4、视觉模块5、点云模块6和边缘计算模块7；

通信模块3连接至船舶安全管理平台1，通信模块3与边缘计算模块7相连，边缘计算模块7均与互操作模块2、定位模块4、视觉模块5和点云模块6相连；

互操作模块2集成包括但不限于显示屏21、触控按键22、对讲***23和声光告警装置24；

通信模块3使用包括但不限于移动通信31、卫星通信32、蓝牙33和WiFi34等通信技术；

定位模块4支持包括但不限于卫星定位41，蓝牙定位42，超宽带定位43和移动通信定位44，支持通过卫星差分定位技术获取高精度的经纬度、海拔和航向信息；

视觉模块5包括对船舶周边环境、船舱内环境和作业人员的高清摄像头51，支持兼容红外和热成像等功能；

点云模块6包括布置于船舱周边的多个高清晰度4D成像雷达61或激光雷达62，支持高达数千通道的毫米波雷达或上百万通道的激光雷达点云数据输出，点云数据包括但不限于位置、航速和反射强度等信息；

边缘计算模块7集成包括但不限于中央处理器CPU71、图像处理器GPU72和神经网络处理器NPU计算单元73。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将智能感知终端的视觉模块(5)和点云模块(6)安装于指定船舶，完成传感器的标定和配置，数据接入边缘计算模块(7)，传感器配置信息录入船舶安全管理平台(1)的终端管理子模块；

S2：将智能感知终端定位模块(4)的卫星接收天线安装于船舱上部开阔区域，并测量船舶周身边界与天线相位中心的距离，实现船舶的三维位置标定，建立船舶四元领域模型；

S3：在船舶安全管理平台(1)的基础信息管理模块(111)中记录船舶的台账信息；

S4：智能感知终端的互操作模块(2)通过船舶安全管理平台(1)的地理信息管理模块(121)获取现有水域的电子航道图数据；

S5：智能感知终端的定位模块(4)通过获取卫星定位差分服务数据实现对于船舶的精确定位和定向，并将位置和姿态信息实时同步至位置态势管理模块(122)；位置态势管理模块(122)会调取三维模型管理模块(112)中的船舶三维模型及四元领域模型参数，建立船舶在海图中的动态三维模型；精确定位指船舶的经度、纬度和海拔，精度可达厘米级，精确定向指船舶的航向角、俯仰角和横滚角，精度可达0.05度，数据输出频率最高可达50-100Hz；

S6：基于视觉模块的图像信息，边缘计算模块(7)对周边船舶及设施利用机器视觉算法进行目标识别和分类；

S7：基于点云模块(6)的高分辨率4D毫米波雷达和激光雷达点云数据，边缘计算模块(7)对识别的船舶航位、航向及航速信息做进一步校准；

S8：船舶安全管理***的碰撞预警分析模块(131)会基于海图态势管理模块(12)提供的周边船舶和设施的位置、航向及航速信息做综合研判；

S9：边缘计算模块(7)会根据视觉和点云感知终端采集的数据判断船舶之间、船舶与设施之间的相对距离、航速、方向等，分析碰撞风险，相应的预警事件同步至预警通知管理模块(133)，实现告警的及时下发；

S10：通过边缘计算模块(7)识别出的周边船舶信息会同步至身份识别分析模块(132)，与海图态势管理模块(12)中的所有船舶信息做交叉比对；同时，安装有智能感知终端的船舶，通过其计算预估的位置、航向和航速信息，可将识别到的周边船舶信息向船舶安全管理平台(1)发起查询及匹配请求，反馈区域内的船舶信息，以便更精准地掌握周边船舶态势；

S11：如船舶向船舶安全管理平台(1)请求查询后并未查询到相关船舶信息，将感知信息及时反馈至海图态势管理模块(12)，并将其标记为未登记船舶；在行驶过程中持续追踪其相关信息，并通过船舶安全管理平台(1)共享至周边水域的行驶船舶，实现众包采集及跟踪的目的。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，在所述S2中，卫星定位数据接入边缘计算模块(7)，并同步至船舶安全管理平台(1)的位置态势管理模块(122)；天线标定数据、船舶的三维模型数据和四元领域模型参数接入船舶安全管理平台(1)的三维模型管理模块(112)。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，在所述S3中，船舶的台账信息包括但不限于船名、呼号、船籍港、船舶种类，船舶长度、船舶型宽、船舶型深、吃水、总吨、净吨、主机功率、主机数量，航行区域、核定抗风等级，船舶所有人、最低安全配员，船舶照片、船级社、船检编号、船检日期、船检有效期等。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，在所述S4中，同时调取海图态势管理模块(12)的当前区域船舶位置及状态信息，在电子航道图上做展示和标准，并实时更新船位、航向和船速等信息；电子航道图数据包括但不限于航标管理图层、水位管理图层和航道断面管理图层；在电子航道图上显示指定水域的航道要素信息，包括水位、水深、桥梁、船舶、航标、浮标等信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，在所述S6中，对于识别的船舶做标注和跟踪，并对船名、舷号等特征信息进行识别用以判断船舶身份；识别过程中，基于自身的位置、航向和水文数据等，对目标船舶或设施的位置做推算估计。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，在所述S7中，将识别归类后的周边船舶态势数据实时更新至海图态势管理模块(12)；成像毫米波雷达对于水雾、雨雪等有较好的穿透性，工况兼容性较强，在恶劣环境下能感知到更多信息，并能获取识别目标的多普勒速度；激光雷达点云密度较高，有更好的角分辨率，识别精细度较优；将疑似的船舶信息做类型及形状标注，作为视觉模块(5)的重要补充；对于目标航位的校准基于D估算距离和探测角β，结合船舶自身的航向角α和经纬度，可以准确估算目标的经纬度坐标；同时，基于目标的航向差γ和航向角α可准确估算目标的航向角。

7.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，在所述S7中，对于点云数据的处理任务包括目标3D点云分割、3D目标检测与定位、3D目标分类与识别；点云语义分割是将输入数据聚类到多个同质区域的过程，同一区域中的点具有相同属性；每个输入点都用一个语义标签进行预测，如船舶、桥梁和码头设施等；该任务大致为：给定一组有序的3D点X＝{x1,x2,xi,···,xn}，xi R以及一个候选标签集Y＝{y1,y2,···,yk}，用k个语义标签中的其中一个来分配每个输入点xi；分割结果可进一步支持目标检测和分类；目标检测是指给定任意点云数据，其可以检测和定位预先定义的类别实例，并返回其几何3D位置、方向和语义实例标签；这些信息用一个紧密包围被检测目标的3D边界框来粗略表示；该3D边界框的表示通常为(x,y,z,h,w,l,θ,c)，其中(x,y,z)表示目标(边界框)中心位置，(h,w,l)表示宽度、长度和高度，θ为目标方向；方向是指将检测到的目标与场景中的实例对齐的刚性变换，是x、y和z方向的平移以及围绕这三个轴的旋转；C表示该目标(边界框)的语义标签；目标分类是指给定多组点云，其可以确定该组点所属的类别；3D目标分类的任务大致为：给定一组3D有序点X＝{x1,x2,xi,···,xn}，xiR与和一个候选标签集Y＝{y1,y2,···,yk}，用k标签中的一个分配整个点集X。

8.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的船舶安全管理方法，其特征在于，在所述S8中，实时计算相对距离，结合气象信息对潜在的碰撞风险做预警，预警事件同步至预警通知管理模块(133)；预警通知管理模块(133)会通过智能感知终端的互操作模块(2)向碰撞风险的船舶进行警示；对于碰撞的综合研判基于点云模块(6)利用自有空间映射技术识别周围环境的可驾驶区域，实时判断其可通行性，可以更高效率地解决多普勒模糊度问题，减少风险误报；警示以消息方式下发至声光告警装置，同时将相应信息在显示屏上做提示；警示信息也将下发推送至预留的船员手持终端APP中。

9.一种基于智能感知的船舶安全管理***，其特征在于，包括船舶安全管理平台(1)，所述船舶安全管理平台(1)内设置有船舶管理模块(11)、海图态势管理模块(12)和智能分析模块(13)；

所述船舶管理模块(11)包括基础信息管理模块(111)、三维模型管理模块(112)和感知终端管理模块(113)；

所述海图态势管理模块(12)包括地理信息管理模块(121)和位置态势管理模块(122)；

所述智能分析模块(13)包括碰撞预警分析模块(131)、身份识别分析模块(132)和预警通知管理模块(133)。

10.一种基于智能感知的船舶安全管理设备，其特征在于，包括互操作模块(2)、通信模块(3)、定位模块(4)、视觉模块(5)、点云模块(6)和边缘计算模块(7)；

所述通信模块(3)连接至船舶安全管理平台(1)，所述通信模块(3)与所述边缘计算模块(7)相连，所述边缘计算模块(7)均与所述互操作模块(2)、所述定位模块(4)、所述视觉模块(5)和所述点云模块(6)相连；

所述互操作模块(2)集成包括但不限于显示屏(21)、触控按键(22)、对讲***(23)和声光告警装置(24)；

所述通信模块(3)使用包括但不限于移动通信(31)、卫星通信(32)、蓝牙(33)和WiFi(34)等通信技术；

所述定位模块(4)支持包括但不限于卫星定位(41)，蓝牙定位(42)，超宽带定位(43)和移动通信定位(44)，支持通过卫星差分定位技术获取高精度的经纬度、海拔和航向信息；

所述视觉模块(5)包括对船舶周边环境、船舱内环境和作业人员的高清摄像头(51)，支持兼容红外和热成像等功能；

所述点云模块(6)包括布置于船舱周边的多个高清晰度4D成像雷达(61)或激光雷达(62)，支持高达数千通道的毫米波雷达或上百万通道的激光雷达点云数据输出，点云数据包括但不限于位置、航速和反射强度等信息；

所述边缘计算模块(7)集成包括但不限于中央处理器CPU(71)、图像处理器GPU(72)和神经网络处理器NPU计算单元(73)。

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