摘要
本文提出了一种基于数据分析和机器学习的船舶智能检测和视觉AIS匹配策略.该策略能够在不同海况下使用深度学习方法对船舶进行目标检测、船体姿态识别获取关键点、深度估计预测近距离船只距离,数据分析预测远距离船只距离并结合采集的实时AIS数据分析的结果对检测到的船舶,自动匹配相关船舶数据最终融合到视频之中.数据分析模型预测结果的时效性优于人工查询检索,数据分析和深度估计对距离的预测远远优于人眼估计,船体姿态估计和关键点检测预测船只AIS天线安装位置准确度,远远优于非船舶设计工程师,AIS数据检索性能达到实时性,匹配过程的实时性能够极大地减少船员从船载雷达检索查找船只信息的精力和时间.该模型实现了对人力的部分释放,并为提高船舶辨识和信息匹配,提前预知他船信息提供了极高的便利性,有效提升船舶航行的安全性.
维普
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