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内河船舶多源数据感知与航迹融合方法研究
| 论文题名： | 内河船舶多源数据感知与航迹融合方法研究 |
| 关键词： | 水域实时监控;航行安全;态势智能感知;多传感器数据融合;目标检测;航迹关联 |
| 摘要： | 为解决内河船舶数量多，航行场景复杂，船舶监控与感知难度大的问题，对船舶态势智能感知展开研究，以多传感器数据融合为切入点，设计并开发了多源数据采集与融合系统，基于实测数据对船舶目标检测与跟踪、航迹关联、数据融合估计等方法进行了深入研究，并在长江武汉段与福州马尾港进行了实验验证。具体研究如下所示： （1）提出了船舶目标检测与跟踪算法，分别对AIS、雷达、视频三种传感器进行目标的检测与跟踪，对AIS数据进行解析与分包处理，进行AIS数据消噪、AIS轨迹预测和航行轨迹分包等操作；雷达图像数据进行预处理，剔除岸线后进行连通域检测获取船舶目标，采用卡尔曼滤波与匈牙利匹配的方法进行目标跟踪；视频采用基于YOLOv5的船舶目标检测算法，采集图片数据训练图像检测模型，跟踪则主要采用改进卡尔曼滤波与匈牙利匹配结合图像HOG特征的方法。并采集长江段船舶航行实际数据对上述算法进行验证。 （2）提出了多源数据航迹关联算法，首先，为使各传感器数据处于同一坐标系下，对来自不同传感器的航迹数据进行时空间匹配，对各数据进行时间线上的差值，统一数据频率，并研究各数据间空间坐标转换；其次介绍了近邻法航迹关联算法、模糊航迹关联算法、证据理论航迹关联算法，通过实际数据进行验证，对比三种算法航迹关联效果。 （3）提出了多源数据估计融合算法，首先，研究各传感器数据特点，确定分布式融合框架及AIS、雷达、摄像头三种传感器数据冗余性；其次，对凸组合与协方差交叉融合进行仿真实验对比两种算法；最后，设计实船实验，通过高精度差分基站采集轮渡航行真实数据与算法融合数据对比验证融合算法有效性。 （4）构建了多源数据融合系统，对硬件系统及软件平台进行集成，对内河船舶航迹多源数据融合应用进行研究，实现内河水域实时监控及历史航迹分析应用，对系统在实际场景中的应用进行了验证。 本文采用内河船舶航迹多源数据融合方法使得航迹正确关联率较高，数据融合精度量级为10―5°。本文研究能实现水域实时监控，监测过往船只航行状态，保障船舶航行安全，所搭建内河多源数据融合系统也具备较好的应用前景。 |
| 作者： | 田国昊 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 谢磊 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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