(19)中华 人民共和国 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 202111659233.9 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 江苏集萃深度感知技 术研究所有限 公司 地址 214135 江苏省无锡市新吴区菱湖大 道111号软件园天鹅座C座2 2层 (72)发明人 黄剑翔　王明明　汪宗洋　 (74)专利代理 机构 无锡知更鸟知识产权代理事 务所(普通 合伙) 32468 代理人 张涛 (51)Int.Cl. G06V 20/54(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G01S 13/58(2006.01) G01S 13/08(2006.01) G01S 13/86(2006.01) G01S 17/58(2006.01) G01S 17/08(2006.01) G01S 17/86(2020.01) (54)发明名称 基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方 法 (57)摘要 本发明涉及一种基于机器视觉以及雷达的 港口船体识别方法。 其包括： 构建基于机器视觉 的港口船体目标检测模型， 以利用所构建的港口 船体检测模型能得到港口船体图像中的船体目 标检测框信息； 建立基于雷达的港口船体识别装 置， 利用所述港口船体识别装置能得到港口船体 雷达检测信息； 将利用港口船体目标检测模型输 出的当前船体目标检测框信息以及利用港口雷 达船体识别装置得到的当前港口船体雷达检测 信息通过匈牙利匹配方法进行融合匹配， 以得到 并输出所识别港口船体的速度信息、 距离信息以 及类别信息。 本发明利用机器视觉以及雷达同时 对港口船体识别， 提高港口船体识别的精度以及 可靠性。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114332784 A 2022.04.12 CN 114332784 A 1.一种基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法， 其特征是， 所述港口船体识别方 法包括： 构建基于机器视觉的港口船体目标检测模型， 以利用所构建的港口船体检测模型能得 到港口船体图像中的船体目标检测框信息； 建立基于雷达的港口船体识别装置， 利用所述港口船体识别装置能得到港口船体雷达 检测信息； 将利用港口船体目标检测模型输出的当前船体目标检测框信息以及利用港口雷达船 体识别装置得到的当前港口船体雷达检测信息通过匈牙利匹配方法进 行融合匹配， 以得到 并输出所识别港口船体的速度信息、 距离信息以及类别 信息。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法， 其特征是， 构建 基于机器视觉的港口船体目标识别模 型为基于Y OLOv4的目标检测模型时， 所述构建基于机 器视觉的港口船体目标检测模型包括如下步骤： 步骤1.1、 制作用于训练基于YOLOv4的目标检测模型的目标检测模型数据集， 其中， 目 标检测模型 数据集内的数据图像为至少包 含港口船体图像； 步骤1.2、 将上述制作的目标检测模型数据集划分为检测模型训练集、 检测模型验证集 以及检测模 型测试集， 配置基于Y OLOv4的目标检测模型的目标检测模型损失函数以及目标 检测模型训练终止条件， 利用检测模型训练集对基于YOLOv4的目标检测模型训练， 直至满 足目标检测模型训练终止条件， 以构建得到用于对港口船体目标检测的目标检测模型。 3.根据权利要求2所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法， 其特征是， 采用 基于基于Y OLOv4的目标检测模 型构建基于机器视觉的港口船体目标识别模型时， 所述目标 检测框信息包括类别、 类别的置信度以及目标检测框的坐标信息 。 4.根据权利要求1至3任一项所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法， 其特 征是， 对基于雷达的港口船体识别装置， 所述雷达包括毫米波雷达或激光雷达； 港口船体识别装置输出的港口船体雷达检测信 息包括目标船体的速度、 目标船体与 雷 达间的距离以及目标 船体的类别。 5.根据权利要求1至3任一项所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法， 其特 征是， 在利用匈牙利匹配方法进行信息匹配时， 将港口船体雷达检测信息变换到机器视觉 的视觉坐标系， 然后在视 觉坐标系下采用匈 牙利匹配方法进行信息匹配。 6.根据权利要求3所述的基于机器视觉以及雷达的港口船体识别方法， 其特征是， 对制 作的目标检测模 型数据集内的数据图像利用K ‑means算法进 行聚类， 以确定预选框的大小； 在确定预选框的大小后， 将输出目标检测框信息中的目标检测框大小配置与所述确定预选 框的大小相匹配。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114332784 A 2基于机器视觉以及 雷达的港口 船体识别方 法 技术领域 [0001]本发明涉及 一种港口船体识别方法， 尤其是一种基于机器视觉以及雷达的港口船 体识别方法。 背景技术 [0002]由古至今， 水上运输一直都是一条重要的交通线， 船只是水上重要的交通运输工 具。 由此， 做好港口船只的有效管控是实现水上运输安全、 和谐发展的重要途径， 为此有必 要做好港口船只船身、 运行状况的精准检测 和监管。 [0003]目前， 很多港 口对船体的目标检测方法多数是依靠机器视觉或者雷达图像， 但利 用机器视觉或雷达单独检测的缺点十分明显。 机器视觉相比雷达而言， 具备超大 的探测范 围、 丰富的原始信息、 能够精确测量角度、 目标分类能力强等优点而受到更多人的选择， 但 单独使用机器视觉传感器会导致在大雾等极端天气的检测效果不好， 这是由于这种极端天 气会严重干扰视觉图像的有效获取。 单独使用雷达进行目标检测时， 虽然在目标检测的同 时能够测量出目标的速度， 但是会导致角度分辨率低， 信号损失大， 目标分类能力差。 因此， 无论选择哪一种目标检测方式都不是最好的选择， 在很大程度上限制了船体检测识别能 力， 无法适应目前对港口船体识别的需求。 发明内容 [0004]本发明的目的是克服现有技术中存在的不足， 提供一种基于机器视觉以及雷达的 港口船体识别方法， 其利用机器视觉以及雷达同时对港口船体识别， 提高港口船体识别的 精度以及可靠性。 [0005]按照本发明提供的技术方案， 一种基于机器视觉以及雷达 的港口船体识别方法， 所述港口船体识别方法包括： [0006]构建基于机器视觉的港口船体目标检测模型， 以利用所构建的港口船体检测模型 能得到港口船体图像中的船体目标检测框信息； [0007]建立基于雷达的港口船体识别装置， 利用所述港口船体识别装置能得到港口船体 雷达检测信息； [0008]将利用港口船体目标检测模型输出的当前船体目标检测框信息以及利用港口雷 达船体识别装置得到的当前港口船体雷达检测信息通过匈牙利匹配方法进 行融合匹配， 以 得到并输出 所识别港口船体的速度信息、 距离信息以及类别 信息。 [0009]构建基于机器视觉的港口船体目标识别模型为基于YOLOv4的目标检测模型时， 所 述构建基于 机器视觉的港口船体目标检测模型包括如下步骤： [0010]步骤1.1、 制作用于训练基于YOLOv4的目标检测模型的目标检测模型数据集， 其 中， 目标检测模型 数据集内的数据图像为至少包 含港口船体图像； [0011]步骤1.2、 将上述制作的目标检测模型数据集划分为检测模型训练集、 检测模型验 证集以及检测模 型测试集， 配置基于Y OLOv4的目标检测模型的目标检测模型损失函数以及说　明　书 1/4 页 3 CN 114332784 A 3