公开(公告)号：CN119272064A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411417432.2

申请日：2024-10-11

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘丙新 ,  蔡培鑫 ,  刘虎 ,  李鑫昊 ,  王思琦 ,  李颖

IPC: G06F18/22 ,  G06V10/25 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06V20/13 ,  G06T7/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于SAR影像与AIS数据的暗船识别方法，包括如下步骤：S1、从SAR影像库和船舶导航系统获取SAR影像和AIS数据；S2、对SAR影像进行目标检测，提取船舶的位置和大小；对AIS数据进行清洗，去除AIS数据中的噪声和无效数据；S3、建立并训练LSTM模型，使用LSTM模型，基于历史AIS数据预测特定时刻船舶的位置；S4、构建GNN模型，使用GNN模型进行SAR影像中船舶与AIS数据匹配；S5、输出S4的匹配结果，即无AIS数据匹配的暗船；S6、使用LSTM模型对暗船未来位置预测，结合SAR卫星星座的运行周期和轨迹，为SAR卫星提供下一次拍摄的位置，以最大化覆盖出现暗船的位置区域。本发明减少了大量人工标注和分析的工作量，适用于大规模、长期的海上监控任务。

公开(公告)号：CN119272092A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411417433.7

申请日：2024-10-11

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘丙新 ,  蔡培鑫 ,  刘虎 ,  李鑫昊 ,  王思琦 ,  李颖

IPC: G06F18/24 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明提供了一种遥感影像船舶类型识别方法，包括如下步骤：S1、对获取到的SAR遥感影像进行初步的预标注，标记出船舶目标位置；S2、对AIS数据进行预处理；S3、将SAR遥感影像中的船舶目标位置与AIS数据中的船舶信息进行匹配；S4、匹配成功后，通过AIS数据为SAR遥感影像中的船舶目标赋予详细的标签信息，形成预标注栅格数据；S5、将预标注栅格数据切分为若干小块，形成标注信息；S6、使训练集训练船舶类别识别模型，并利用验证集对训练后的模型进行验证和评价；S7、利用验证后的船舶类别识别模型对遥感影像进行船舶类型识别，得到检测结果。本发明提出了一种融合大图标注、AIS匹配的高效船舶检测方法。在保证检测精度的前提下，大幅提升了效率。