申请/专利权人：重庆比特数图科技有限公司

申请日：2023-06-27

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN116758480B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06N5/04;G06V10/82;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2023.10.03#实质审查的生效;2023.09.15#公开

摘要：本发明公开一种基于多模型融合与多参数组合识别非法渔船捕捞的方法，步骤S1:训练渔船检测模型、人员检测模型、河面分割模型；步骤S2:送入渔船检测模型、人员检测模型，若同时满足再送入河面分割模型，得到一组拆分事件；步骤S3:根据预设参数集过滤拆分事件，确定渔船目标，否则返回步骤S2；步骤S4:根据渔船捕鱼状态预设条件分析渔船目标，得到有效事件，否则返回步骤S2；步骤S5:根据前后有效事件计算渔船的速度,判断渔船的速度是否大于预设速度，若大于预设速度排除非法捕捞作业，返回步骤S2；步骤S6:以渔船为单位，按渔船分组目标，计算各组目标的综合置信度，若综合置信度高于预设阈值，得到预警事件。本发明提高了渔船捕捞的识别精度、降低误报率。

主权项：1.一种基于多模型融合与多参数组合识别非法渔船捕捞的方法，其特征在于：步骤S1:训练渔船检测模型、人员检测模型、河面分割模型；步骤S2:将相机采集的监控视频图像先送入所述渔船检测模型、所述人员检测模型进行推理，若同时满足渔船、人员再送入所述河面分割模型进行推理，得到一组拆分事件，否则重新采集监控视频图像；步骤S3:根据预设参数集过滤所述拆分事件，若满足预设参数，确定渔船目标，否则返回步骤S2；包括：步骤S3.1：根据获取的相机预置点位、运动状态排除无关区域和模糊的图像：所述获取相机预置点位是通过onvif协议获取相机预置点位，排除无关区域；所述获取相机运动状态是通过厂家SDK或onvif协议获取相机运动状态；步骤S3.2：根据检测时间段预设不同置信度进行过滤，舍去低于置信度的目标，若过滤后渔船、人员和河面均无满足置信度的目标，舍去该事件；步骤S3.3：根据预设渔船目标尺寸过滤，若符合预设渔船目标尺寸，确定渔船目标；若渔船目标较小，根据渔船尺寸wa,ha与渔船标准尺寸ws,hs对比获取放大相机倍数所述相机采用联动相机，根据所述放大相机倍数调整所述相机，对所述渔船目标进行3D放大，对于放大后任不符合预设渔船目标尺寸要求的舍去，返回步骤S2重复循环；步骤S4:根据渔船捕鱼状态预设条件分析所述渔船目标，若满足条件，得到有效事件，否则返回步骤S2；包括：步骤S4.1：分析所述渔船目标的完整性，取出渔船目标位置信息xa,ya,wa,ha与目标图像尺寸wo,ho计算出渔船完整性B＝xa＞10xa+wa-wo＞10ya＞5ya+ha-ho＞5，若B为假，渔船不完整，移除渔船目标；步骤S4.2分别计算渔船目标与人员目标、鱼竿目标、抄网目标、拖网目标的交并比排除岸上目标，按渔船分组目标，若交并比小于0.15，舍去事件；步骤S4.3使用opencv依次计算渔船目标到河面岸线的距离D，若距离为正数，渔船处于河面上，得到有效事件；否则渔船处于靠岸停泊或岸线以外，返回步骤S2重复循环；步骤S5:根据前后所述有效事件计算渔船的速度,判断所述渔船的速度是否大于预设速度，若大于预设速度排除非法捕捞作业，返回步骤S2；步骤S6:以渔船为单位，按渔船分组目标，计算各组目标的综合置信度，若所述综合置信度高于预设阈值，得到预警事件。

全文数据：

权利要求：

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