基于机器视觉的航区船舶轨迹识别研究

### 基于机器视觉的航区船舶轨迹识别研究 #### 研究背景与意义 随着海上交通流量的增长，提高航行安全性成为重要课题之一。传统的AIS（Automatic Identification System）虽然能够提供基本的位置信息，但在某些情况下存在局限性，如信号丢失或故意关闭等问题。因此，利用机器视觉技术来辅助监测和管理海域内的船只活动变得尤为重要。 #### 方法概述 为了实现基于机器视觉的船舶轨迹识别，通常会涉及到以下几个关键技术环节： - **图像获取**：通过安装在海岸线上的摄像头或者其他高空平台设备定期拍摄海面上的情况； - **预处理阶段**：对原始图片进行去噪、增强对比度等一系列操作以便后续分析更加精准有效； - **目标检测与跟踪**：应用先进的计算机视觉算法如YOLOv5, Faster R-CNN等神经网络模型定位并持续追踪每一艘船只； - **特征提取**：从连续帧之间变化中抽取运动模式作为个体身份验证依据； - **路径重建**：根据时间序列下的坐标点集合构建完整的行驶路线图谱； - **异常行为判断**：当发现偏离正常范围较大时发出警报提示相关部门采取措施。 ```python import cv2 from yolov5 import YOLOv5 def detect_ships(image_path): model = YOLOv5('yolov5s.pt') # 加载预训练好的YOLOv5模型 img = cv2.imread(image_path) results = model(img) ships = [] for result in results.xyxy[0]: if int(result[-1]) == 8: # 类别索引8代表'boat' x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, result[:4]) confidence = float(result[4]) ship_info = { 'bbox': (x_min, y_min, x_max, y_max), 'confidence': confidence, } ships.append(ship_info) return ships ``` 上述代码展示了如何使用YOLOv5对象检测库来识别人像中的船只，并返回其边界框位置及置信度得分[^1]。 #### 数据集准备 对于此类项目而言，高质量标注过的视频片段不可或缺。这些素材应该覆盖不同天气条件、光照强度以及复杂背景下可能出现的各种情形，从而确保所开发系统的鲁棒性和泛化能力。 #### 性能评估指标 常用的评价标准包括但不限于精度(Precision)，召回率(Recall), F1分数(F1 Score)还有平均绝对误差(Mean Absolute Error)用于衡量预测轨迹同实际轨迹之间的差距大小。