基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述

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1、基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述摘要：介绍了船舶图像自动识别相关概念、历史背景，分析了传统船舶识别系统的不足之处，在此基础上阐述了基于计算机视觉的船舶图像自动识别发展现状，从静态和复杂环境等不同维度，总结和归纳了各种船舶图像自动识别方法的基本思想和主要工作，并对不同方法的优缺点进行了分析和对比。对基于深度学习的船舶图像识别、基于内容的船舶图像识别与标注以及基于多分类器融合的SAR船舶图像识别等船舶图像识别方法进行了介绍，并对船舶自动识别的未来趋势进行了展望。关键词:图像识别；船舶识别；船舶分类;计算

2、机视觉DOI：10.11907/rjdk.173037中图分类号:TP301文献标识码：A文章编号:1672-7800(2018)007-0005-04Abstract：Thispaperintroducestherelatedconceptsandhistoricalbackgroundofautomaticidentificationofshipimagesandevaluatestheshortcomingsoftraditionalshipidentificationsystem.Byintroduci

3、ngthedevelopmentoftheshipimageautomaticrecognitionbasedoncomputervision,thepapersummarizesthemainworkandthebasicideasofdifferentautomaticrecognitionalgorithmsindifferentdimensionsofstaticandcomplexenvironmentbyanalysisandcomparison.Moreover,thepaperdiscusses

4、thecurrentpopularmethods，includingshipimagesrecognitionbasedondeeplearningalgorithm,shipimagerecognitionandannotationbasedoncontentandshiprecognitioninSARimagesbasedonmultipleclassifiercombina.tion.Also,futureresearchprospectsarediscussed.KeyWords：imagerecog

5、nition；shiprecognition；shipclassification；computervision0引言随着海上贸易的增加，各类船舶事故时有发生，提升船舶运输安全水平成为研究热点。船舶识别技术一定程度上解决了船舶间、船岸间信息交流不准确问题，极大降低了各类船舶碰撞事故发生率，提升了船舶监管效率。船舶识别技术经历了由传统到现代、由人工识别信息到机器识别信息的转变。传统的船舶识别以船舶定位识别为主，如雷达识别系统和自动雷达标绘仪（ARPA）,通过识别船舶所处方位与船舶间的距离降低船舶间碰撞风险。但单一

6、的雷达识别系统存在一些弊端，如无法识别轮船的类型，在一定环境下存在识别盲区，无法满足船舶监管对高精确度与信息多元化的要求。船舶自动识别系统（AIS）逐渐在船舶领域起主导作用，各类船只开始安装精确度更高、灵活性更好的AIS设备。2011年，中国海事局对200t以上的沿海船舶提出了必须安装AIS设备的要求。内河流域以及相应海岸监管部门配备了视频监控技术（CCTV）,通过人工监控的方式加大了船舶识别监管力度。但是，无论是AIS系统还是CCTV系统，都是通过视觉获取信息，而人脑处理信息的方式往往会因为决策人自身的疏忽甚

7、至违反相关船舶运输规则而造成船舶事故发生。为解决AIS存在的缺陷，基于计算机视觉技术的船舶图像识别成为研究重点。配备在船舶上的图像自动识别系统，直接获取船舶间的距离与会遇船只的信息并采取相应的避碰措施，而岸边配备的监管系统也可自动识别出流域船只信息并对其发出相应通告。本文对相关文献进行收集整理，在分析与归纳的基础上，对基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法进行论述,以推动船舶自动识别系统进一步发展。1静态船舶图像处理与识别1.1基于特征知识库的船舶图像识别如图1所示，船舶图像识别过程主要包括船舶图像特征分割与抽取

8、、特征知识库构建。其中，特征提取在像识别中起着关键性作用，特征应该满足鲁棒性、可拓展性、可区分性和不变性要求。在特征提取阶段，优化算法性能可提高图像识别准确度。为达到识别轮船目的，汪成亮等［1］基于专家知识库的特征抽取算法，提出了FE(featureextract)算法，从不同静态船舶图像中提取4个符合基本条件的特征值，将其收集起来构建船舶类型知识库。知识库主要考虑轮船的大小、长宽比、