海上船舶融合识别算法研究与改进

作     者：王小虎 WANG Xiaohu

作者机构：中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司广东广州510663 

基　　金：中电工程重大专项项目“基于物联网技术的风电控制系统研发可行性研究”(ER10381W) 

出 版 物：《南方能源建设》 (Southern Energy Construction)

年 卷 期：2023年第10卷第4期

页      码：131-137页

摘      要：[目的]目前,我国海上风电平台对于附近船舶的监控手段主要是船舶AIS(Automatic Identification System)系统以及远程摄像头,这种缺乏信息化技术的手段往往需要耗费大量的人力、物力。为了能有效预警海上风电平台附近的船舶,文章分析了目前对于海上船舶识别任务所存在的亟待解决的问题,提出一种结合改进型Faster-RCNN网络以及船舶AIS信息的海上船舶融合检测算法。[方法]首先,提出Fast-RCNN模型3个方面的改进意见,对传统Faster-RCNN模型进行特征提取网络,对主干网络以及损失函数等结构进行调整;其次,基于改进型Faster-RCNN网络对远距摄像头拍摄的图片进行船舶检测,并结合船舶AIS系统相关信息对结果进行补充与校正;最后,根据模型训练过程保存的最优模型在验证集上进行测试,采用查准率、查全率以及平均准确率指标对各个模型进行评价。[结果]不同特征提取网络、分类损失函数的Faster-RCNN模型推理速度及精度得到了较大提升;海上风电平台对于船舶的监控能力得到改善;结合船舶AIS系统对海上船舶信息进行处理并获取其航行轨迹,实现了对远程摄像头拍摄图片中的船舶的检测。[结论]实验表明,对传统Faster-RCNN进行特征提取网络以及分类损失函数的替换,能够有效提升该网络在船舶识别任务中的检测精度,并且通过融合船舶AIS系统能够有效获取船舶的运行轨迹。

主 题 词：Faster-RCNN 风电平台 海上船舶 AIS 识别 

学科分类：0810[工学-土木类] 080703[080703] 080704[080704] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 081002[081002] 

D　O　I：10.16516/j.gedi.issn2095-8676.2023.04.013

馆 藏 号：203122561...