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原文传递内河船舶干舷高度检测与预警

论文题名：	内河船舶干舷高度检测与预警
关键词：	内河船舶;干舷高度;自动检测;K-means聚类;霍夫变换;双目视觉
摘要：	随着国家一系列内河航运发展战略规划的实施，内河航运量呈现不断上升的趋势。内河航运因其具有能耗低、运能大、占地少、污染小等优势，成为重要的运输方式。为了减少成本、谋取最大利益，一些船舶经营人员不顾安全，进行内河船舶超载、超吃水运输，给水上交通安全及生态环境带来严重的威胁。我国海事部门很长时间以来对船舶实际吃水的检查，都是采用人工观测来实现，这种方式耗时，效率低。因此对内河航运中超载超吃水现象的管理成为研究的热点问题。为有效保障内河船舶航行安全，提出一种不需特写船舶水尺标志，检测船舶干舷线、吃水线的方法。本文研究内容从以下两个方面展开：　　（1）提出基于分割的K-means聚类算法和霍夫变换的干舷视觉检测算法。此算法不需特写船舶水尺部位图像，不接触检测船舶船舷线、吃水线。在图像分布特征中，以船舶位置作为中心分界出，以上为天空，以下为水面。然后，依据颜色像素的规律性，利用Lab色彩空间自适应K-means聚类定位到图像中的船舶区域，以消除水波对边缘检测的影响；最后，利用形态学的膨胀操作处理Canny边缘检测后的二值图像，并进行霍夫变换直线检测，有效减少了“假”直线的出现，最终比较准确地检测出船舷线、吃水线。　　（2）利用单双目相机进行干舷高度测量。单目相机利用参照物比例思想计算干舷高度值，对相机进行张氏标定及固定，使相机每次成像大小一定，且根据参照物求得每个像素的实际大小；双目相机利用三维重建技术，建立世界坐标系与实用的水面坐标系之间的关系，计算干舷高度值。首先，标定棋盘网格，得到相机的内、外参矩阵；然后利用单目相机的对极几何、三角化原理，得到物体深度信息；其次，根据参照物比例，求得图片中每个像素的实际大小；最后，根据检测出的干舷高度像素值，计算干舷高度。其实际意义是将求得的船舶干舷高度与标准干舷高度进行比较，若小于标准高度，则发出预警并进行监管。　　船舶干舷高度的自动检测，不仅帮助海事部门减少管理成本，代替人工检测；还有效遏制了船舶违法行为的发生，保障航行安全；在减少生命和财产损失，保护环境方面都具有重要意义。
作者：	姜苗苗
专业：	交通运输工程
导师：	史国友
授予学位：	硕士
授予学位单位：	大连海事大学
学位年度：	2021