申请/专利权人：杰创智能科技股份有限公司

申请日：2024-01-10

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117542004B

主分类号：G06V20/54

分类号：G06V20/54;G06V10/22;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明涉及船舶运动预测领域，提供一种近海人船拟合方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取近海待预测的目标船只的第一位置坐标，以及终端的第二位置坐标；对第一位置坐标进行拟合，得到目标船只的船只轨迹，对第二位置坐标进行拟合，得到终端的终端轨迹；根据船只轨迹和终端轨迹进行轨迹预测，得到预测轨迹，并基于预测轨迹确定目标船只与终端对应的目标人员是否存在伴随关系。通过轨迹拟合和轨迹预测，可以及时确定人船的位置关系，从而准确判断人船是否伴随，相比于基于视觉技术的人船拟合方式，提高了对近海人船伴随拟合的及时性和准确性，同时，无需手工构建特征工程，提高了人船拟合的鲁棒性和泛化能力。

主权项：1.一种近海人船拟合方法，其特征在于，包括：获取近海待预测的目标船只的第一位置坐标，以及终端的第二位置坐标；对所述第一位置坐标进行拟合，得到所述目标船只的船只轨迹，对所述第二位置坐标进行拟合，得到所述终端的终端轨迹；根据所述船只轨迹和所述终端轨迹进行轨迹预测，得到预测轨迹，并基于所述预测轨迹确定所述目标船只与所述终端对应的目标人员是否存在伴随关系；所述根据所述船只轨迹和所述终端轨迹进行轨迹预测，得到预测轨迹，并基于所述预测轨迹确定所述目标船只与所述终端对应的目标人员是否存在伴随关系，包括：将所述船只轨迹和所述终端轨迹输入到经过预训练的轨迹预测模型中；所述轨迹预测模型包括特征提取网络和轨迹预测网络；利用所述轨迹预测模型中的特征提取网络提取所述船只轨迹和所述终端轨迹的轨迹特征；所述轨迹特征包括运动速度和运动趋势；将所述轨迹特征输入到所述轨迹预测模型的轨迹预测网络中，利用所述轨迹预测网络对所述目标船只和所述终端进行轨迹预测，得到预测轨迹；所述预测轨迹包括所述目标船只在未来第一预设时长内的第一预测轨迹，以及所述终端在未来所述第一预设时长内的第二预测轨迹；将所述预测轨迹、所述船只轨迹和所述终端轨迹输入到经过预训练的深度学习模型中进行拟合分类，以确定所述目标船只与所述终端对应的目标人员是否存在伴随关系；所述将所述预测轨迹、所述船只轨迹和所述终端轨迹输入到经过预训练的深度学习模型中进行拟合分类，以确定所述目标船只与所述终端对应的目标人员是否存在伴随关系，包括：将所述预测轨迹、所述船只轨迹和所述终端轨迹输入到经过预训练的深度学习模型中进行拟合，以提取所述目标船只与所述终端在第二预设时长内的伴随特征；所述伴随特征包括相对距离、轨迹相似度和轨迹重合次数中的至少一项；所述第二预设时长包含所述第一预设时长；根据所述伴随特征对所述目标船只与所述终端进行拟合分类预测，以确定所述目标船只与所述终端对应的目标人员是否存在伴随关系。

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