本發(fā)明涉及一種無人機(jī)和機(jī)器視覺實現(xiàn)船舶水尺圖像及視頻拍攝方法，涉及專利分類號b作業(yè)；運輸b63船舶或其他水上船只；與船有關(guān)的設(shè)備b63b船舶或其他水上船只；船用設(shè)備b63b39/00減少縱搖，橫搖或類似不希望有的船只運動的設(shè)備；指示船只姿態(tài)的設(shè)備b63b39/12用于指示吃水或負(fù)載的。

背景技術(shù)：

在船舶水尺計重領(lǐng)域，獲取準(zhǔn)確水尺圖像數(shù)據(jù)非常重要。傳統(tǒng)的拖船人工觀測方法，由于受海況影響，拖船和水尺船舶都處于波動狀態(tài)，加上人工讀數(shù)的主觀性大，造成獲取準(zhǔn)確水尺數(shù)據(jù)存在較大不可控因素。人工拖船觀測方法花費較大，巨輪周圍觀測還存在諸多不安全因素，數(shù)據(jù)可塑性也不強(qiáng)。為了克服上述人工拖船水尺觀測方法存在的諸多局限，近來越來越多的研究集中在非人工獲取水尺計重數(shù)據(jù)的方面，如爬壁機(jī)器人水尺計重法(cn201210276310.7)，碼頭定點攝像觀測方法(cn201510384721.1)，船舶固定裝置便攜式水尺探測裝置(cn201510384721.1)，利用利用雷達(dá)探測技術(shù)測量船舶吃水深度的儀器(cn201620465095.9)等等，上述發(fā)明雖然解決了人工拖船觀測水尺存在的問題，但也不同程度存在著裝置復(fù)雜、操作不便、不夠準(zhǔn)確、不夠快捷等局限。采用無人機(jī)技術(shù)，將現(xiàn)代科技與傳統(tǒng)檢驗鑒定工作相結(jié)合，提高水尺計重工作效率和水尺觀測的準(zhǔn)確性，降低水尺計重作業(yè)成本，避免傳統(tǒng)觀測水尺乘坐拖輪產(chǎn)生的排放污染和費用，通過視頻數(shù)據(jù)存儲手段使檢驗過程具有可追溯性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種利用無人機(jī)實現(xiàn)船舶水尺圖像及視頻拍攝的方法，旨在克服上文所述的現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷。

具體而言，本發(fā)明提供一種利用無人機(jī)實現(xiàn)船舶水尺圖像及視頻拍攝的方法，無人機(jī)圍繞船舶飛行，機(jī)載攝像設(shè)備發(fā)現(xiàn)船舶水尺線，選擇合適拍攝高度和角度，懸停固定拍攝圖像及視頻，無線數(shù)據(jù)實時傳輸移動控制終端設(shè)備并進(jìn)行實時處理。

包括如下步驟：

定位飛行步驟：起飛的無人機(jī)獲取識別目標(biāo)船舶的gps坐標(biāo)，根據(jù)自身的所在位置，按設(shè)定路徑飛行至所述的gps坐標(biāo)位置并懸停；

精細(xì)定位步驟：所述的懸停無人機(jī)控制速率開始下降高度，下降過程中所述無人機(jī)攝像頭軸心處于水平，獲取無人機(jī)所處高度平面的圖像；分析該圖像中的構(gòu)成，當(dāng)圖像中不存在背景輪廓時，停止下降高度；

視頻采集步驟；所述停止下降高度的無人機(jī)開始水平移動，采集所述目標(biāo)船舶的船身圖像；

當(dāng)船身圖像中出現(xiàn)背景輪廓時，無人機(jī)向反方向移動，過程中繼續(xù)獲取所述的船身圖像，直至采集圖像中再次出現(xiàn)背景輪廓時，停止本次船舶圖像采集過程；

視頻分析步驟：逐幀分析所述視頻采集步驟中獲取的船舶圖像的視頻幀序列圖片，分析得到多個帶有水尺圖像的圖片；讀取圖片中水尺數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)船舶當(dāng)前的吃水?dāng)?shù)據(jù)，完成船舶水尺圖像及視頻的采集。

作為優(yōu)選的實施方式，

所述精細(xì)定位步驟和視頻采集步驟中，采用圖像分割算法判定圖像中出現(xiàn)的天空或者港口背景、海水以及船舶圖像部分。

作為優(yōu)選的實施方式，所述視頻分析步驟中，采用k-近鄰算法識別圖像中出現(xiàn)的船舶水尺數(shù)字圖像。

作為優(yōu)選的實施方式，具有初始定位步驟：

當(dāng)無人機(jī)到達(dá)到指定gps坐標(biāo)后，識別設(shè)置在泊位的固定識別點，作為初始的懸停位置。

作為優(yōu)選的實施方式，還具有載重判別步驟：

該步驟中，無人機(jī)或數(shù)據(jù)中心的運算單元獲取當(dāng)前船舶港口的水密度、當(dāng)前船舶的靜水力數(shù)據(jù)、船舶排水量、船舶壓載水艙修正以及艙容表數(shù)據(jù)；通過排水量的縱傾修正和港水密度修正，修正船體變型和拱陷，計算得出船舶拱陷校正后的平均吃水，扣除相關(guān)非貨物重量測算后，最終計算得出船舶載貨重量。

更進(jìn)一步的，所述的載重判別步驟中，所述的船舶吃水修正的過程如下：

通過如下公式計算得出吃水修正值

其中fc、ac、mc分別船舶艏部、舯部和艉部的吃水修正值，lbp為船舶垂線間的距離,m(ft)；df為艏水尺標(biāo)記到艏垂線間的距離,m(ft)；da為艉水尺標(biāo)記到艉垂線間的離,m(ft)；dm舯水尺標(biāo)記到lbp/2的距離,m(ft)，查表求得；t為觀測吃水差,m(ft)。

更進(jìn)一步的，所述的排水量的港水密度修正過程如下

式中：ρ1為實測港水密度，單位為克每立方厘米(g/cm3)；ρ為制表密度，單位為克每立方厘米(g/cm3)。

附圖說明

為了更清楚的說明本發(fā)明的實施例或現(xiàn)有技術(shù)的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖做一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明的算法流程圖

圖2為本發(fā)明縱傾修正的原理圖

圖3為本發(fā)明縱傾修正值附表

圖4為本發(fā)明實施例示意圖

具體實施方式

本發(fā)明用載有攝像設(shè)備的無人機(jī)來實現(xiàn)船舶水尺圖像視頻的拍攝。

圖1-4所示，一種無人機(jī)實現(xiàn)船舶水尺圖像及視頻拍攝的方法，主要基于現(xiàn)有較為場景的無人機(jī)，即主要依賴軟件算法的改進(jìn)實現(xiàn)主要的功能，對硬件沒有過多的改進(jìn)和依賴，便于利用現(xiàn)有設(shè)備，減少成本。方法主要包括如下步驟：

定位飛行步驟：由固定起飛點起飛的無人機(jī)獲取識別目標(biāo)船舶的gps坐標(biāo)(預(yù)想通過通信單元輸入無人機(jī))，無人機(jī)根據(jù)起飛點和自身的所在位置，按設(shè)定路徑飛行至所述的gps坐標(biāo)位置并懸停。

為了能夠更為便捷的開展后續(xù)的視頻采集和分析步驟，無人機(jī)在開始后續(xù)算法之前的存在一個標(biāo)定位置，更有利于后續(xù)算法實現(xiàn)。

故作為優(yōu)選的實施方式，具有初始定位步驟：當(dāng)無人機(jī)到達(dá)到指定gps坐標(biāo)后，識別設(shè)置在泊位的固定識別點，作為初始的懸?？蛇x擇人工在泊位或者船舶上設(shè)置統(tǒng)一的，由簡易的黑白圖形構(gòu)成的標(biāo)志圖形。

在無人機(jī)選定懸停位置后，即可開始所述的精細(xì)定位步驟：

考慮到，獲得帶有詳細(xì)數(shù)值的水尺圖像，需要無人機(jī)盡可能的接近船舶，同時考慮一般遠(yuǎn)洋船舶的干舷較高，而無人機(jī)的觀測需要同時拍攝海面和部分船身，即最佳高度最好能夠接近水線區(qū)域，而且無人機(jī)處于船舶水線的斜上方，如果角度過大，獲得的圖像中的數(shù)字將產(chǎn)生很大的畸變，影響算法識別，故作為優(yōu)選的實施方式，該步驟具體過程如下：

懸停無人機(jī)控制速率(優(yōu)選的選擇勻速下降)開始下降高度，下降過程中所述無人機(jī)攝像頭成像區(qū)域的軸心處于水平，開始不間斷的獲取無人機(jī)所處高度平面的圖像/視頻幀序列。并且不斷地分析該圖像中的構(gòu)成，當(dāng)圖像中不存在背景輪廓時，即表示無人機(jī)所處的高度位于船身范圍之內(nèi)，停止下降高度，可以開始后續(xù)的圖像采集。

考慮到，船舶的水線可能位于船身的不同位置，尤其是泊位中的大型船舶，一般會包括艏部水線、舯部水線和艉部水線。故作為優(yōu)選的實施方式，

視頻采集步驟；所述停止下降高度的無人機(jī)開始水平移動，采集所述目標(biāo)船舶的船身圖像；

當(dāng)船身圖像中出現(xiàn)背景輪廓時，無人機(jī)向反方向移動，過程中繼續(xù)獲取所述的船身圖像，直至采集圖像中再次出現(xiàn)背景輪廓時，停止本次船舶圖像采集過程。

經(jīng)過上述步驟，使得無人機(jī)能夠遍歷整個船身的長度，能夠保證獲得覆蓋船身的全部圖像數(shù)據(jù)。方便后續(xù)算法識別多個水尺的數(shù)據(jù)，作為后續(xù)算法計算船舶排水量的基礎(chǔ)。同時，當(dāng)發(fā)現(xiàn)同一船舶不同水尺數(shù)據(jù)存在閾值范圍外的差別后，還可考慮發(fā)出船舶傾覆預(yù)警。

考慮到，海面波動，會對視頻采集造成負(fù)面影響，故作為優(yōu)選的實施方式，需要獲取一定時長的視頻片段，取波動海平面的平均值。故作為優(yōu)選的實施方式，在橫向過程中，分析該船身視頻幀序列中的圖像圖片，通過背景比對，分辨出與前一幀圖像有差別的圖像圖片，當(dāng)檢測出差別圖像圖片時，無人機(jī)停止橫向運動，按當(dāng)前氣象水文條件，計算得出拍攝閾值時長。

相關(guān)的水文氣象條件可通過無線通信單元由遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫傳輸，作為可選的實施方式，可接受港口內(nèi)外監(jiān)測設(shè)備的直采設(shè)備，也可利用港外的氣象水文站發(fā)布的公共數(shù)據(jù)。

無人機(jī)采集與閾值時長對應(yīng)長度的圖像片段后，繼續(xù)橫向運動過程。

視頻分析步驟：逐幀分析所述視頻采集步驟中獲取的船舶圖像的視頻幀序列圖片，分析得到多個帶有水尺圖像的圖片；讀取圖片中水尺數(shù)據(jù)，生成所述目標(biāo)船舶當(dāng)前的吃水?dāng)?shù)據(jù)，完成船舶水尺圖像及視頻的采集。

作為優(yōu)選的實施方式，所述精細(xì)定位步驟和視頻采集步驟中，采用圖像分割算法判定圖像中出現(xiàn)背景、船舶以及海水?？蛇x擇《基于圖像分割的船舶涂裝輪廓檢測方法》白偉志，頓向明《機(jī)電一體化》,2016,22(3):18-23記載的方法(僅作為算法可實施的證明，也可選擇其它原理的算法，能夠得出船舶輪廓或者識別出船舶和背景圖像即可)

同樣的，作為優(yōu)選的實施方式，所述視頻分析步驟中，采用k-近鄰算法識別圖像中出現(xiàn)的船舶水尺數(shù)字圖像。

在于所述的視頻分析步驟之后，還可利用無人機(jī)內(nèi)部的運算單元和無線傳輸單元進(jìn)行船舶載重判別?？芍苯訉?shù)據(jù)傳輸至無人機(jī)周邊指定的移動終端，整個運算過程，也可交由數(shù)據(jù)中心進(jìn)行運算。

該步驟中，無人機(jī)或數(shù)據(jù)中心的運算單元獲取當(dāng)前船舶港口的水密度數(shù)據(jù)、當(dāng)前船舶的靜水力數(shù)據(jù)、船舶排水量、船舶壓載水艙修正以及艙容表數(shù)據(jù)；通過縱傾修正和港水密度修正，修正船體變型和拱陷，計算得出船舶的平均吃水，扣除重量測算后，最終計算得出船舶載重量。

作為優(yōu)選的實施方式，所述的載重判別步驟中，所述的排水量縱傾修正的過程如下：

通過如下公式計算得出船舶吃水修正值

其中fc、ac、mc分別船舶艏部、舯部和艉部的吃水修正值，lbp為船舶垂線間的距離,m(ft)；df為艏水尺標(biāo)記到艏垂線間的距離,m(ft)；da為艉水尺標(biāo)記到艉垂線間的離,m(ft)；dm舯水尺標(biāo)記到lbp/2的距離,m(ft)，查表求得；t為觀測吃水差,m(ft)。

所述的排水量的港水密度修正過程如下

式中：ρ1為實測港水密度，單位為克每立方厘米(g/cm3)；ρ為制表密度，單位為克每立方厘米(g/cm3)。

作為優(yōu)選的實施方式，所述的定位飛行步驟之前還具有無人機(jī)檢查步驟：對無人機(jī)進(jìn)行初始狀態(tài)的檢查；攝像確定步驟：確定攝像設(shè)備的相關(guān)攝像參數(shù)；以及無人機(jī)飛行控制步驟：通過操作終端遙控?zé)o人機(jī)在船舶周圍移動，并能懸停于空中任意固定位置，將無人機(jī)置于便于無人機(jī)起飛位置，遙控?zé)o人機(jī)起飛并圍繞船舶飛行，并能懸停于固定位置。無人機(jī)檢查步驟還包括：無線互聯(lián)裝置是否處于開啟狀態(tài)，無線數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)是否良好；所述無人機(jī)檢查步驟包括：確定無人機(jī)狀態(tài)是否良好，發(fā)動機(jī)電量或燃料載量是否充足，確保飛行時間內(nèi)不會缺乏動力而墜入水中；保證無人機(jī)的正常飛行，尤其是在較為復(fù)雜的氣象條件下的飛行作業(yè)。

更進(jìn)一步的，在所述的視頻分析步驟得到船舶吃水?dāng)?shù)值后，采用無線互聯(lián)數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，將無人機(jī)拍攝圖像、視頻數(shù)據(jù)和吃水?dāng)?shù)值實時傳輸至遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心和特定的移動智能終端。

根據(jù)本發(fā)明的一實施例的圖像視頻采集示意圖。無人機(jī)發(fā)現(xiàn)水尺標(biāo)記，懸停于水尺附近的水面上，調(diào)整攝像頭，對準(zhǔn)水尺和水面交界處，進(jìn)行圖像視頻采集。

實施示例優(yōu)選地，無人機(jī)自動尋找水尺標(biāo)記，并在距離水尺距離水平距離2米，距離水面垂直距離2米位置懸停，攝像機(jī)角度與水平夾角15度，水面和水尺始終在圖像范圍內(nèi)。優(yōu)選地，根據(jù)氣象水文條件，水波浪小于35cm，拍攝的圖像畫面每秒拍攝一張，選取60張。更優(yōu)選地，拍攝視頻畫面60秒鐘。選取拍攝的圖像或視頻片段被實時處理，得到水尺數(shù)據(jù)。

算例：

貨輪六面吃水分別為：艏左7.11米、艏右7.11米；艉左7.32米、艉右7.45米；舯左7.47米、舯右7.25米。已知該輪艏吃水標(biāo)記在艏垂線后0.80米處，艉吃水標(biāo)記在艉垂線前4.20米處，舯吃水標(biāo)記在船舯處，垂線間長度為192.00米。經(jīng)過上述計算縱傾修正后的艏平均吃水為7.110m，縱傾修正后的艏、艉平均吃水為7.289m、拱陷修正后的總平均吃水為7.265m。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。