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复杂水域主动式智能感知方法研究

批准号:
51679181
项目类别:
面上项目
资助金额:
62.0 万元
负责人:
胡钊政
依托单位:
学科分类:
航海与海事技术
结题年份:
2020
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
谢磊、郑林、陈德山、李娜、李祎承、王相龙、黄刚、胡月志、杨哲

项目摘要

结项摘要

项目成果

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中文摘要
对复杂水域进行感知是实现智能化海事监管系统的必要条件。传统的被动式监控感知系统一般基于固定传感器,其成像范围有限,数据分辨率低。针对目前主动式感知系统存在的传感器最佳成像参数实时计算、内外参数实时标定以及多传感器协作等难题,本项目提出基于Cell的主动式感知方法。首先研究基于综合性约束条件的复杂水域最优Cell分割问题,将感知水域分割成一个个Cell单元。在此基础上,研究通过离线的方法计算每个传感器单元针对每个Cell单元的最优成像参数,进而对每个传感器单元的内外参数进行精确标定。通过引入Cell概念,系统采用离线的方法解决传感器最优成像参数在线实时计算以及内外参数在线实时标定等难题。此外,通过Cell单元与传感器单元的状态关系,研究多传感器交互与协作算法,完成对水上目标的主动式检测、识别与跟踪,实现对复杂水域的主动式智能感知。研究工作将有助于推进内河海事监管系统的智能化与信息化水平。
英文摘要
Intelligent surveillance and sensing of complex waterway areas are crucial to develop intelligent maritime management systems. Traditional surveillance or sensing systems usually work in a passive way by using fixed sensors with limited surveillance areas and low data resolutions. Hence, these systems are not applicable for large-scale waterway areas. Existing active surveillance or sensing systems suffer from the problems of online configuration of sensor parameters, sensor online calibration, and the interaction and cooperation between multiple sensors. This project proposes a cell-based active sensing system for complex waterway areas. In this system, optimized partition of the waterway area with cells is the first problem that we need to address. Based on cell partition, we can offline compute the optimal parameters of each sensor for each cell unit. Afterwards, we can accurately calibrate both intrinsic and extrinsic parameters of the sensors to different cell units offline. By introducing cell partition conception, we can successfully solve the problem of online optimal configuration of sensor parameters and online sensor calibration by using an offline approach. In addition, we can develop a mechanism for interaction and cooperation of multiple sensors based on the states of cell and sensor units. Hence, the developed system can actively detect, recognize, and tracking waterway objects for active and intelligent sensing of complex waterway areas. The researches of this project are expected to help promote the intelligent maritime management systems.
对复杂水域进行感知是实现智能化海事监管系统的必要条件。传统的被动式监控感知系统一般基于固定传感器,其成像范围有限,数据分辨率低。本项目提出基于Cell的多传感融合的主动式海事感知与监控方法,针对三个方面研究内容开展研究工作:1)提出基于Cell的复杂水域监控区域划分与多传感器标定与融合方法。该方法从监控需求出发,并结合主动摄像机的成像指标,通过多尺度金字塔分解完成对区域Cell分割;完成了AIS与海事雷达轨迹配准与融合,实现了船舶轨迹的精准计算;针对多激光雷达系统,提出了基于虚拟二面体和三面体的多台分布式激光雷达的标定方法,实现了大场景、大视角的场景监控;完成了摄像机、AIS、激光雷达等多传感器的时空标定;2)研究基于Cell的主动摄像机智能控制、成像与交互技术。完成了主动摄像机的实时标定、场景重建、目标测量等方法,并提出了面向主动监控的最小视觉系统概念(Minimal Vision System);完成了基于Cell的主动摄像机智能控制算法,能够针对监控目标进行最优成像。3)研究监控目标智能检测、识别与跟踪研究等方法。项目组提出了基于虚拟-仿真船舶混合数据的深度学习训练方法,实现了内河典型船只的智能检测与识别,并公开了高质量标注的智能船舶数据集(V2T_Ship船舶数据库);实现了基于激光高斯模型(LGM)的监控背景建模方法,实现动态监控目标的精确检测与跟踪;提出了基于全局描述子的目标快速识别算法;提出了基于深度学习网络的物袋模型(Bag of Objects),与传统的词袋模型相比,具有更高的计算效率与更鲁棒的识别性能;提出了基于Voxel金字塔的三维点云数据的目标检测算法。项目组搭建了包括差分GPS、AIS、激光雷达、主动摄像机以及海事雷达等多种传感器的移动式主动海事监控软硬件系统平台,并在长江各段采集了大量的海事数据,对项目的算法与模型进行了测试验证。项目开展过程中发表论文14篇,其中SCI国际期刊论文7篇,EI/ISTP论文12篇;申请发明专利5项,获得软件著作权2件;培养博士生3名,硕士生5名;完成了项目预定的研究目标。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Image Sequence Matching Using Both Holistic and Local Features for Loop Closure Detection
使用整体和局部特征进行环路闭合检测的图像序列匹配
DOI: 10.1109/access.2017.2725387
发表时间: 2017-01-01
期刊: IEEE ACCESS
影响因子: 3.9
作者: [Li, Yicheng, Hu, Zhaozheng, Angel Sotelo, Miguel]
通讯作者: Angel Sotelo, Miguel
Minimal Vision System for Linear Camera Self-Calibration and 3D Reconstruction Using Translation Platform
使用平移平台进行线性相机自校准和 3D 重建的最小视觉系统
DOI: 10.1007/s11042-019-7666-5
发表时间: 2019-05
期刊: Multimedia Tools and Applications
影响因子: 3.6
作者: [胡钊政, 赵斌]
通讯作者: 赵斌
Planar object detection from 3D point clouds based on pyramid voxel representation
基于金字塔体素表示的 3D 点云平面物体检测
DOI: 10.1007/s11042-016-4192-6
发表时间: 2017-11-01
期刊: MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS
影响因子: 3.6
作者: [Hu, Zhaozheng, Bai, Dongfang]
通讯作者: Bai, Dongfang
A single-shot pose estimation approach for a 2D laser rangefinder
二维激光测距仪的单次姿态估计方法
DOI: 10.1088/1361-6501/ab455a
发表时间: 2020
期刊: Measurement Science and Technology
影响因子: 2.4
作者: [李祎承, 胡钊政, Li Zhixiong, Cai Yingfeng, Sun Shuaishuai, Zhou Junjie]
通讯作者: Zhou Junjie
共 12 条
    面向协同式自适应巡航的自动驾驶车队BEV感知研究
    • 批准号:
      52472453
    • 项目类别:
      面上项目
    • 资助金额:
      48.00万元
    • 批准年份:
      2024
    • 负责人:
      胡钊政
    • 依托单位:
    国内基金
    海外基金