《水域監控複雜場景下的運動目標檢測關鍵算法研究》是依託南京大學，由阮雅端擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：水域監控複雜場景下的運動目標檢測關鍵算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：阮雅端
- 依託單位：南京大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
水路運輸因其價廉，承載量大等，在我國綜輸體系中占有重要地位。然而由於船舶構造尺寸、航行操作不規範，撞橋擱淺、兩船相碰等現象時有發生。而借鑑公路交通的視頻監控技術，存在種種困難，諸如，航道沒有標線，攝像機難以標定；船舶倒影與船行同步，難以區分。本項目針對給水路交通帶來極大安全隱患的超限行駛問題，利用已有的航道攝像視頻，實時檢測水上運動目標的長寬及速度等參數，及時給出超限預警，以保障其在通過橋洞、閘道等特殊地段時的安全。涉及理論問題有：（1）水域監控視頻圖像去模糊預處理問題，為後續圖像處理提供更加高質的圖像；（2）相機抖動場景下水面區域的運動前景檢測問題；（3）基於多特徵融合判決構建水面運動目標倒影檢測模型，並構建位移、旋轉、縮放多自由度的跟蹤算法，提高目標發生相互遮擋和變形的情況下跟蹤準確率；（4）信息極度匱乏場景中攝像機的標定問題，同時結合運動目標的特性及其運行軌跡，改進長寬尺寸計算的準確度。
結題摘要
水路運輸因其價廉，承載量大等，在我國綜輸體系中占有重要地位。然而由於船舶構造尺寸、航行操作不規範，撞橋擱淺、兩船相碰等現象時有發生。課題針對給水路交通帶來極大安全隱患的超限行駛問題，利用已有的航道攝像視頻，實時檢測水上運動目標的長寬及速度等參數，及時給出超限預警，以保障其在通過橋洞、閘道等特殊地段時的安全。涉及工作如下：（1）水域監控視頻圖像去模糊預處理問題，為後續圖像處理提供更加高質的圖像；（2）相機抖動場景下水面區域的運動前景檢測；（3）融合區域紋理梯度的船舶陰影視頻去除算法，提高船舶檢測精度；（4）研究抑制船尾拖紋的船舶顯著性視頻檢測方法，消除船尾拖紋的影響；（5）結合深度學習檢測框架完成複雜場景下的船舶檢測；（6）信息極度匱乏場景中結合剛性運動目標特徵實現互動式標定，同時結合其運行軌跡，提高長寬尺寸計算的準確度。課題研究成果已構建套用演示系統，並套用於省市級成果轉換項目。
