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基于圖像和AIS的船舶識別及侵入告警方法研究

2020-08-13 07:17:44高東
網絡安全技術與應用 2020年8期
關鍵詞:背景船舶區域

◆高東

(中國電子科技集團公司第二十八研究所 江蘇 210000)

在海事、船舶管理系統等民用領域中,視頻監控成為一種重要的信息來源,從實時視頻監控中快速有效的提取船舶目標,對船舶身份進行自動判別,對船舶異常行為進行告警,成為一個重要的應用領域。在目標檢測技術中,應用比較廣泛的有背景差分法、“幀間差分法”、光流法等,背景差分法易受環境光線變化的影響,不適用于背景變化很大的情況;“幀間差分法”為“幀間”時間間隔的選取很重要,只能提取出目標邊界;光流法對硬件要求比較高,計算較復雜,“抗噪性”差。因此,如何快速有效地檢測船舶目標,結合其他來源信息,對船舶身份和行為進行判別成為一個重要發展趨勢。

1 方法概述及流程

本文介紹一種基于視頻的船舶身份識別與侵入區域告警方法,主要包括三個過程。一是利用PTZ攝像頭采集圖像,利用平均“幀間差分法”與背景差分法將采集到的當前圖像與背景圖像進行差分,提取運動船舶目標;二是利用攝像機標定,結合圖像處理方法,提取船舶目標的位置、尺寸、顏色等參數信息;三是以AIS信息為參考基準,對船舶身份進行判別,對船舶是否侵入區域進行告警判斷。處理流程如圖1所示。

圖1船舶身份識別與告警處理流程

2 船舶識別步驟及方法

2.1 船舶目標檢測

首先利用PTZ攝像頭采集圖像,采用平均“幀間差分法”實現圖像背景的重建與自動更新。采用平均“幀間差分法”實現圖像背景更新的具體步驟為:

第1,連續采集最新的k幅圖像序列fi(x,y),(i=1,2,…,k),進行彩色圖像灰度化處理;

第2,對連續k幅灰度圖像作兩兩幀間差分處理,差分圖像的計算公式為:

式中,(x,y)表示圖像中像素坐標,fi(x,y)表示第i幀圖像中坐標(x,y)處像素的灰度值,fi-1(x,y)表示第i-1幀中坐標(x,y)處的像素灰度值;

通過下述公式對背景圖像進行重建:

式中,T為預設的“幀”差閾值,Bi(x,y)為重建的第i“幀”背景圖像,N為重建的背景圖像總數,B(x,y)為重建后的參考背景圖像。

其次,利用改進的背景差分法將采集到的當前圖像與背景圖像進行差分,提取運動船舶目標。采用改進的背景差分法實現船舶目標檢測的具體步驟為:

第1,根據采集圖像的寬度和高度取值,在圖像中設置“虛擬線圈”矩形觸發區域;

第2,對于實時輸入的圖像序列,在矩形區域內通過下述公式將采集圖像和背景圖像作差分處理:

式中,T0為預設的差分閾值,(x,y)為矩形區域內的像素,fi(x,y)為第i幀圖像,B(x,y)為背景圖像;

統計Di(x,y)中像素大于零的個數,若總數大于設定的閾值,則當前圖像被觸發,可能含有運動船舶目標,否則丟棄當前圖像,繼續處理下一幀;

第3,對于成功觸發的圖像,將圖像中的所有像素與背景圖像做差分,“差分值”大于指定閾值處的像素“灰度值”置為255,小于指定閾值置為0,從而得到二值圖像;

第4,對二值圖像進行濾波等“去噪”處理,利用圖像開閉運算等形態學方法去除二值圖像中的孔洞。

2.2 船舶參數信息提取

船舶目標檢測后,提取船舶目標的位置、尺寸、顏色等參數信息,提取船舶目標參數信息的具體步驟為:

圖2攝像機標定模型

第1,利用Canny邊緣檢測方法提取二值圖像中船舶目標的輪廓,計算外接矩形區域的重心所在處的像素坐標,結合圖2攝像機標定模型,根據攝像機的焦距、高度、姿態等參數,利用下述攝像機標定模型將像素坐標轉換為物理坐標:

式中,u-v為圖像坐標系,原點位于圖像中心;Xw-Yw-Zw為物理坐標系,原點為攝像機光軸與地面交點;f為攝像機焦距,H為攝像機高度,t為攝像機俯仰角,p為偏角,s為旋轉角。

第2,利用船舶目標的外接矩形區域計算船舶目標在圖像坐標中的長度和寬度,根據標定模型和攝像機焦距計算實際船舶目標的長度和寬度。

第3,利用船舶目標的外接矩形區域參數將采集的原始圖像中的船舶目標提取出來,根據RGB色彩空間信息提取目標的“主色彩”特征,判斷船舶目標的顏色。

2.3 船舶識別與告警處理

以AIS信息為參考基準,對船舶身份進行判別,對船舶是否侵入區域進行告警判斷。對船舶身份和侵入區域告警判斷具體步驟為:

第1,以AIS信息中的時間、位置、船舶尺寸等參數為參考基準,與基于圖像提取的船舶時間、位置、尺寸等參數進行配準、比對分析,對船舶身份進行判別,識別非合作船舶目標;

第2,根據設置的告警區域、告警門限、目標過濾等告警規則信息,結合船舶目標的物理位置判斷是否侵入預設區域并進行告警。

3 結論

與現有技術相比,本文提出的一種基于圖像的船舶身份識別與侵入區域告警方法,具有以下特點:采用平均“幀間差分法”實現圖像背景的快速重建和自動更新,采用改進的背景差分法實現目標快速有效地檢測;提取船舶目標的參數信息,同時結合AIS參數信息,進行船舶身份判別和侵入區域告警處理;計算簡單,易于實現,具有較好的工程應用前景。

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