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多尺度水上目标智能感知与识别关键技术研究及应用

成果类型：: 发明专利

发布时间: 2022-11-23 17:13:34

科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 于巧婵 | 2022-11-23 17:13:34
成果简介 技术亮点 应用前景 团队概括 产生的效益 转化方式

项目面向水上安全保障，围绕基于深度学习的水上小目标视觉检测方法深入研究，提出一种基于语义分割的水上小目标数据增强方法，构建尺度均匀的增强型水上目标数据集，提出基于注意力机制的多尺度水上目标检测模型，改进对水上小目标的检测效果，结合检测模型设计并实现了一个水上目标视觉检测系统，辅助海事监管，促进了智能海事监管的发展；融合多波段图像信息的特点，融合可见光波段船舶信息和红外波段船舶烟囱信息，最终实现对船舶烟囱的检测，同时为小目标检测提供一种新的研究思路；船舶身份识别是海事监管的基础业务，通过学习和分析海事监管部门关于船名的管理规定，总结和归纳了船名各方面的特征和规律，并设计了一种基于水运行业知识的船舶名称视觉识别方法，为船舶身份识别提供了一种新的方法，促进海事监管智能化发展，以及为智能船舶的视觉感知提供了理论支撑和技术支持。

1.提出了一种基于水上目标数据库和语义分割的数据增强方法，建立了基于注意力机制的多尺度水上目标检测模型，实现了水上目标高精度检测。2.建立了基于多波段图像融合的目标检测模型，形成了改进的生成对抗网络的船舶图像生成算法，实现了高精度的船舶烟囱检测。3.建立了一种基于深度学习的船名潜在区域检测模型，设计了一种二阶段船名识别算法，研发了基于视觉的船舶身份识别系统。

项目成果已在广东、海南、江苏等地成功应用，应用单位包括交通运输部南海航海保障中心汕头航标处、交通运输部南海航海保障中心湛江航标处、广州航保科技有限公司、国投厦港海南拖轮有限公司、南京盛航海运股份有限公司等。从应用情况看，项目成果有效提升了港口和航道的智能化视觉感知水平，有力保障了船舶航行安全和水上环境安全，取得了显著的社会经济效益。9 家单位提供了经济效益证明，项目成果在上述单位推广应用过程中产生各项累计间接经济效益达到 6585 万元。

项目由交通运输部南海航海保障中心广州航标处、武汉理工大学、交通运输部水运科学研究所、长江航运发展研究中心、武汉明泽航运技术有限公司等单位联合研发。

项目研究成果的应用社会效益显著：项目系统地研究了水上小目标视觉检测、船舶烟囱检测、船舶名称识别等关键技术，开发了小目标视觉检测设备与认知系统，有效提高了水面多尺度目标的检测能力，有效解决了航行场景中船舶排放监测、身份认证等问题。研 社会效益究成果的应用和推广，有效促进了船舶通航安全监管和保障技术的发展，为智能航保、智慧海事和智能航行的发展提供了理论和技术支撑，为我国航运事业的持续健康发展和“交通强国”“海洋强国”战略的实施提供坚实的保障。

项目提出了一种基于水上目标数据库和语义分割的数据增强方法，建立了基于注意力机制的多尺度水上目标检测模型，形成了改进的生成对抗网络的船舶图像生成算法，设计了一种二阶段船名识别算法，研发了基于视觉的船舶身份识别系统，完善了水上目标视觉感知理论体系。项目获得授权发明专利 5 件、登记软件著作权 4 项，发表学术论文 30 篇，有力推动了水路交通领域智慧感知理论和技术的发展。