(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210500006.X (22)申请日 2022.05.06 (71)申请人 深圳英飞拓智能技 术有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙华区观湖街 道鹭湖社区观宝路12 号英飞拓科技股 份有限公司厂房3 01 (72)发明人 王维治　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 冯筠 (51)Int.Cl. G06V 20/54(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 40/70(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/62(2022.01) G06T 7/292(2017.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G01S 13/66(2006.01) G01S 13/86(2006.01) (54)发明名称 海上钻井平台智能化系统的实现方法、 系统 及相关组件 (57)摘要 本发明公开了海上钻井平台智能化系统的 实现方法、 系统及相关组件， 该方法包括： 对不同 类型的已标注的图像样本进行预处理， 得到图像 样本集， 利用图像样本集对深度学习模型进行训 练， 得到目标神经网络模型； 通过毫米波雷达扫 描监控区域内的船只， 获取船只的基本信息， 获 取监控区域的海面图像并输入至目标神经网络 模型内进行识别， 得到船只识别结果； 基于船只 识别结果和船只的基本信息对监控区域内的船 只进行实时跟踪， 判断船只的距离和速度是否超 过距离阈值和速度阈值； 若超 过距离阈值或速度 阈值， 则向外发出船只报警信号。 本发明通过雷 达与目标神经网络模型相搭配的形式， 有效地对 周边海域的船只进行实时跟踪， 提升了船只检测 率， 降低了误报率。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 114998846 A 2022.09.02 CN 114998846 A 1.一种海上钻井平台智能化系统的实现方法， 其特 征在于， 包括： 获取不同类型的已标注的图像样本， 并对所述图像样本进行预处理， 得到图像样本集， 并利用所述图像样本集对深度学习模型进行训练， 得到目标神经网络模型； 通过毫米波雷达扫描船只摄像机的监控区域内的船只， 获取船只的基本信息， 并根据 船只的基本信息获取监控区域的海面图像； 将所述海面图像输入至所述目标神经网络模型内进行识别， 得到所述海面图像的船只 识别结果； 其中， 所述船只识别结果包括船只类型、 船只编号； 基于所述船只识别结果和船只的基本信 息对监控区域内的船只进行实时跟踪， 并判断 船只的距离是否超过距离阈值或船只的速度是否超过速度阈值； 若船只的距离超过距离阈 值或船只的速度超过速度阈值， 则向外发出 船只报警信号。 2.根据权利要求1所述的海上钻井平台智能化系统的实现方法， 其特征在于， 所述通过 毫米波雷达扫描船只摄像机的监控区域内的船只， 获取船只的基本信息， 并根据船只的基 本信息获取监控区域的海面图像之前， 包括： 按照预设的部署规则在海上钻井平台上部署船只摄像机， 并在每个船只摄像机的安装 位置部署所述毫米波雷达； 以及， 按照预设的部署规则在所述海上钻井平台上部署生活区摄 像机； 以及， 按照预设的部署规则在所述海上钻井平台上部署工作区摄 像机； 以及， 按照预设的部署规则在所述海上钻井平台的边界处部署边界摄 像机。 3.根据权利要求1所述的海上钻井平台智能化系统的实现方法， 其特征在于， 所述通过 毫米波雷达扫描船只摄像机的监控区域内的船只， 获取船只的基本信息， 并根据船只的基 本信息获取监控区域的海面图像， 包括： 通过毫米波雷达扫描船只摄像机的监控区域内的船只， 获取船只的基本信息， 根据所 述基本信息获取 船只在雷达坐标系下的坐标位置； 根据预先设置的标定规则将船只在雷达坐标系下的坐标位置转换成船只摄像机PTZ坐 标系下的坐标位置； 根据船只摄像机PTZ坐标系下的坐标位置调整所述船只摄像机的拍摄位置以及拍摄倍 数并进行拍摄， 得到海面图像。 4.根据权利要求1所述的海上钻井平台智能化系统的实现方法， 其特征在于， 所述将所 述海面图像输入至所述目标神经网络模型内进 行识别， 得到所述海面图像的船只识别结果 之后， 包括 判断所述船只的船只类型 是否为支持型号； 若所述船只的船只类型为支持型号， 则判断所述船只的船只编号是否存在于白名单 内； 若所述船只的船只编号 不存在白名单内， 则向外发出 船只报警信号。 5.根据权利要求2所述的海上钻井平台智能化系统的实现方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取生活区摄像机和工作区摄像机拍摄的生活区图像和工作区图像， 并将所述生活区 图像和工作区图像输入至目标神经网络模型内进行火焰识别， 得到火焰识别结果； 根据火焰识别结果判断生活区或工作区是否具有明火； 若所述生活区或工作区具有明火则向外发出火情 报警信号。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114998846 A 26.根据权利要求2所述的海上钻井平台智能化系统的实现方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取工作区摄像机拍摄的工作区图像， 并将所述工作区图像输入至目标神经网络模型 内进行人脸识别和安全帽识别， 得到所述工作区图像中每个人脸的人脸图像以及安全帽图 像； 获取所述人脸图像的坐标信 息以及所述安全帽图像的坐标信 息， 并判断所述人脸图像 的坐标信息是否位于安全帽图像的坐标信息内； 若所述人脸图像的坐标信 息位于安全帽图像的坐标信 息内， 则判定所述人脸佩戴有安 全帽； 若所述人脸图像的坐标信 息未处于安全帽图像的坐标信 息内， 则判定所述人脸未佩戴 有安全帽， 并根据所述人脸图像在员工图像库中进行比对， 获取所述人脸图像对应的员工 信息， 并向外发出提醒。 7.根据权利要求2所述的海上钻井平台智能化系统的实现方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取所述边界摄像机拍摄的边界图像， 并将所述边界图像输入至目标神经网络模型内 进行识别， 获取 所述边界图像中的行 人图像； 获取所述行人图像的坐标信 息， 并判断所述行人图像的坐标信 息是否位于预设的边界 坐标内； 若所述行人图像的坐标信息位于预设的边界坐标内， 则判定行人进入危险区域， 向外 发出边界报警信号。 8.一种海上钻井平台智能化系统的实现系统， 其特 征在于， 包括： 目标神经网络模型获取单元， 用于获取不同类型的已标注的图像样本， 并对所述图像 样本进行预处理， 得到图像样本集， 并利用所述图像样本集对深度学习模型进 行训练， 得到 目标神经网络模型； 海面图像获取单元， 用于通过毫米波雷达扫描船只摄像机的监控区域内的船只， 获取 船只的基本信息， 并根据船只的基本信息获取监控区域的海面图像； 船只识别结果获取单元， 用于将所述海面图像输入至所述目标神经网络模型内进行识 别， 得到所述海面图像的船只识别结果； 其中， 所述船只识别结果包括船只类型、 船只编号； 船只实时跟踪单元， 用于基于所述船只识别结果和船只的基本信 息对监控区域内的船 只进行实时跟踪， 并判断船只的距离是否超过距离阈值或船只的速度是否超过速度阈值； 若船只的距离超过距离阈值或船只的速度超过速度阈值， 则向外发出 船只报警信号。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7 中任一项所述的海上钻井平台智能化系统的实现方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序当被处理器执行时使 所述处理器执行如权利要求 1至7任一项 所述的海 上钻井平台智能化系统的实现方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114998846 A 3