视频测量用于多源船舶航迹融合的若干关键问题研究

Track fusion is one of the hot research issues about obtaining accurate position information of ship. Existing methods mainly use radar and automatic identification system (AIS) data while are hard to obtain the high-precision track information within complex waterway environments. This project aims to measure and position ships in real time with video data and then measurement fusion with track data derived from radar and AIS. The research contents are given below. (1)Design a binocular-stereo-vision ship location system, and then improve a one-dimensional calibration method with restrictive constraints to calibrate the elements of interior orientation. Subsequently, use multiple geometric features and priori knowledge to calibrate the elements of exterior orientation. (2)Detect target ships by introducing the Tracking-Learning-Detection method, and then extract multiple geometric features for gradual stereo matching. Subsequently, calculate ship location in high precision based on the basis of bundle adjustment. (3)Let location, course, and speed of the target ships be parameters to construct hidden Markov models, and then estimate track correlation for real-time measurement of radar, AIS, and video. (4)Carry out weighted-fusion computation of covariance for measurement values from different sensors and then eliminate the influence of system errors with posteriori compensation. Realization the track measurement fusion of radar, AIS, and video with this research, one can get higher track position accuracy and stability. Finally, this project can provide new theoretical methods and technical ways for maritime regulation.

航迹融合是获得船舶准确位置信息的热点研究问题之一，现有方法主要使用雷达与船舶自动识别系统(AIS)数据，难以获得复杂水域环境中的高精度航迹信息。本项目拟从视频中实时测量定位船舶，再与雷达和AIS中的航迹数据进行量测融合。主要研究内容包括：(1)设计双目立体视觉的船舶目标定位系统，使用附约束条件的一维标定法标定相机内方位元素，综合运用多种几何特征及先验知识标定相机外方位元素。(2)引入“跟踪-学习-检测”算法跟踪船舶目标，提取多种几何特征分步立体匹配，基于光束法对船舶目标进行高精度定位计算。(3)以位置、航向和速度作为参数构建隐马尔科夫模型，对雷达、AIS与视频中的实时量测值进行航迹关联估计。(4)将各传感器量测值进行协方差加权融合计算，使用验后补偿法消除系统误差的影响。通过本项目的研究，实现雷达、AIS与视频的航迹量测融合，具有更高的定位精度与稳定性，为海事监管提供新的理论方法与技术手段。

航迹融合是获得船舶准确位置信息的热点研究问题之一，现有方法主要使用雷达与船舶自动识别系统(AIS)数据，难以获得复杂水域环境中的高精度航迹信息。本项目从视频中实时测量定位船舶，再与雷达和AIS中的航迹数据进行量测融合。研究内容包括：(1)使用少量的岸边控制点或浮标、灯塔等作为控制条件，在利用像对对极几何关系的基础上，提高一维标定法对立体相机内方位元素标定结果的精度和稳定性。同时，基于广义点摄影测量理论研究使用多种控制条件进行相机外方位元素标定的方法。实验结果表明，这种相机标定的方法能够适用于海事监控环境。(2)根据船舶的几何特征，引入改进的ViBe算法检测跟踪船舶目标，通过连通域标记有效地抑制背景杂波对目标识别的影响。在考虑立体匹配约束的条件下，将船舶的形状特征与“船舶领域”转换为特殊的约束条件，进行多种几何特征的分步匹配，建立多种几何特征的船舶目标定位计算模型。(3)对雷达、AIS和视频三种数据源进行空间对准和时间对准，以统一多种数据源的时空坐标系。根据立体视频相机的标定结果确定监控区域和航迹关联的目标范围，结合船舶运动的特点，确定航迹关联的备选对象。将船舶目标的位置、速度和航向作为参数，构建隐马尔科夫模型对备选对象进行航迹关联估计。(4)以公共的目标动态方程为基础，建立多种数据源的观测方程和各种先验知识的平差计算模型。将各传感器量测值进行协方差加权融合计算，使用验后补偿法消除系统误差的影响，提高航迹关联和航迹融合的准确性。通过本项目的研究，实现了雷达、AIS与视频的航迹量测融合，具有更高的定位精度与稳定性，为海事监管提供了新的理论方法与技术手段。项目成果已在浦东海事局、黄浦海事局和东海海巡执法总队等海事部门进行了实验和应用。