基于Darknet網(wǎng)絡(luò)和YOLOv3算法的船舶跟蹤識(shí)別

劉博 王勝正 趙建森 李明峰

摘 要：針對(duì)我國(guó)沿海與內(nèi)陸水域區(qū)域視頻監(jiān)控處理存在實(shí)際利用率低、誤差率大、無(wú)識(shí)別能力、需人工參與等問題，提出基于Darknet網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合YOLOv3算法的船舶跟蹤識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)船舶的跟蹤并實(shí)時(shí)檢測(cè)識(shí)別船舶類型，解決了重要監(jiān)測(cè)水域船舶跟蹤與識(shí)別問題。該方法提出的Darknet網(wǎng)絡(luò)引入了殘差網(wǎng)絡(luò)的思想，采用跨層跳躍連接方式以增加網(wǎng)絡(luò)深度，構(gòu)建船舶深度特征矩陣提取高級(jí)船舶特征進(jìn)行組合學(xué)習(xí)，得到船舶特征圖。在此基礎(chǔ)上，引入YOLOv3算法實(shí)現(xiàn)基于圖像的全局信息進(jìn)行目標(biāo)預(yù)測(cè)，將目標(biāo)區(qū)域預(yù)測(cè)和目標(biāo)類別預(yù)測(cè)整合于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中。加入懲罰機(jī)制來提高幀序列間的船舶特征差異。通過邏輯回歸層作二分類預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)在準(zhǔn)確率較高的情況下快速進(jìn)行目標(biāo)跟蹤與識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法在30frame/s的情況下，平均識(shí)別精度達(dá)到89.5%，與傳統(tǒng)以及深度學(xué)習(xí)算法相比，不僅具有更好的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性，對(duì)各種環(huán)境變化具有較好的魯棒性，而且可以識(shí)別多種船舶的類型及其重要部位。

關(guān)鍵詞：海上交通;船舶監(jiān)測(cè);船舶跟蹤;船舶類型識(shí)別;Darknet網(wǎng)絡(luò);YOLOv3算法

中圖分類號(hào)： TP391.41圖像識(shí)別及其裝置

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Abstract： Aiming at the problems of low utilization rate， high error rate， no recognition ability and manual participation in video surveillance processing in coastal and inland waters of China， a new ship tracking and recognition method based on Darknet network model and YOLOv3 algorithm was proposed to realize ship tracking and real-time detection and recognition of ship types， solving the problem of ship tracking and recognition in important monitored waters. In the Darknet network of the proposed method， the idea of residual network was introduced， the cross-layer jump connection was used to increase the depth of the network， and the ship depth feature matrix was constructed to extract advanced ship features for combination learning and obtaining the ship feature map. On the above basis， YOLOv3 algorithm was introduced to realize target prediction based on image global information， and target region prediction and target class prediction were integrated into a single neural network model. Punishment mechanism was added to improve the ship feature difference between frames. By using logistic regression layer for binary classification prediction， target tracking and recognition was able to be realized quickly with high accuracy. The experimental results show that， the proposed algorithm achieves an average recognition accuracy of 89.5% with the speed of 30frame/s; compared with traditional and deep learning algorithms， it not only has better real-time performance and accuracy， but also has better robustness to various environmental changes， and can recognize the types and important parts of various ships.

Key words： sea traffic; ship surveillance; ship tracking; ship type recognition; Darknet network; YOLOv3 algorithm

0 引言

近年來各類涉海、用?；顒?dòng)數(shù)量越來越多，規(guī)模越來越大，海上的各種安全事故、違章、違法行為相應(yīng)也越來越多，海上船舶監(jiān)測(cè)工作日益繁重。目前主要的監(jiān)測(cè)手段是船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Identification System， AIS）與岸基雷達(dá)，但是由于AIS信息中存在主觀錯(cuò)誤信息，而雷達(dá)目標(biāo)存在信息缺失等原因，因此在港口、沿海，以及江河沿岸都布置了大量視頻攝像頭，對(duì)現(xiàn)有AIS與雷達(dá)信息進(jìn)行補(bǔ)充，輔助船舶監(jiān)控，但是現(xiàn)有視頻監(jiān)控利用率普遍比較低，主要原因是需要依靠人工進(jìn)行觀察。為了解決該問題，黃于欣[1]利用OpenCV結(jié)合智能算法實(shí)現(xiàn)船舶軌跡的監(jiān)控和跟蹤，該方法通過提取船舶航行軌跡，挖掘潛在特征進(jìn)行分析。滕飛等[2]利用先跟蹤再學(xué)習(xí)的檢測(cè)（Tracking-Learning-Detection， TLD）框架實(shí)現(xiàn)船舶識(shí)別和跟蹤，通過構(gòu)建特征約束方程來校驗(yàn)特征像素的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，求解像素與特征方法相關(guān)的系數(shù)，獲得了短時(shí)間的船舶跟蹤結(jié)果。為了提高船舶跟蹤的精度，朱廣華[3]結(jié)合BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卡爾曼濾波算法，構(gòu)建了一種船舶動(dòng)態(tài)跟蹤模型，該跟蹤模型通過估計(jì)船舶運(yùn)動(dòng)參數(shù)來自適應(yīng)獲得船舶位置。蔣少峰等[4]還提出了一種基于結(jié)構(gòu)特征分析的船舶類型識(shí)別方法，該方法能夠有效提取高分辨率的圖像特征，并利用支持向量機(jī)進(jìn)行分類。但是由于海上視頻攝像頭安裝位置、距離、方位的限制等，導(dǎo)致視頻質(zhì)量低下，嚴(yán)重影響了船舶跟蹤識(shí)別率。因此快速、有效、穩(wěn)定的船舶目標(biāo)跟蹤與識(shí)別是江海沿岸船舶智能監(jiān)測(cè)亟需解決的問題，對(duì)于保障海事交通安全，提高海上交通通行效率，實(shí)施海事執(zhí)法等海上任務(wù)具有重要意義。

當(dāng)前，基于計(jì)算機(jī)視覺的深度學(xué)習(xí)算法[5]在目標(biāo)跟蹤識(shí)別領(lǐng)域取得了較好的效果， Krizhevsky等[6]提出基于深度學(xué)習(xí)理論的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Convolutional Neural Network， DCNN）的圖像分類算法，使圖像分類的準(zhǔn)確率大幅提升，同時(shí)也帶動(dòng)了目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率的提升。Szegedy等[7]將目標(biāo)檢測(cè)問題看作目標(biāo)的回歸問題，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為回歸器預(yù)測(cè)輸入圖像中目標(biāo)。Erhan等[8]使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)的包圍盒進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，并給出每個(gè)包圍盒包含類別無(wú)關(guān)對(duì)象的置信度。Sermanet等[9]提出一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）框架OverFeat，集成了識(shí)別、定位和檢測(cè)任務(wù)。與OverFeat不同，區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Region-CNN， R-CNN）[10]采用選擇性搜索策略來提高檢測(cè)效率，對(duì)每個(gè)包圍盒利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取特征，輸入到為每個(gè)類訓(xùn)練好的支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）分類器，得到包圍盒屬于每個(gè)類的分?jǐn)?shù)。Simonyan等[11]和Szegedy等[12]設(shè)計(jì)了層數(shù)22層的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用的檢測(cè)框架都類似區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）。He等[13]提出了一個(gè)可以看作單層的網(wǎng)絡(luò)層，叫作感興趣區(qū)域（Region of Interest， ROI） Pooling，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)層可以把不同大小的輸入映射到一個(gè)固定尺度的特征向量，提高了檢測(cè)速率。為了避免候選區(qū)域提取耗時(shí)比實(shí)際對(duì)象檢測(cè)還多的場(chǎng)景，于是Girshick[14]提出了快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，出現(xiàn)了一個(gè)端到端的對(duì)象檢測(cè)模型，檢測(cè)階段非常方便快捷。Liu等[15]提出的單點(diǎn)多盒探測(cè)器（Single Shot multibox Detector， SSD）的檢測(cè)方法，使用小型卷積濾波器來預(yù)測(cè)邊界框位置中的對(duì)象類別和偏移量，對(duì)不同的寬高比檢測(cè)使用不同的預(yù)測(cè)器（濾波器），并將這些濾波器應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)后期的多個(gè)特征映射中，以執(zhí)行多個(gè)尺度的檢測(cè)。而面向海上交通視覺感知任務(wù)中，考慮到水上交通中船舶成像尺寸的變化，光照變化、船舶成像視角變化和交叉會(huì)遇局面中的船舶成像重疊以及人工參與等問題，嚴(yán)重影響了船舶跟蹤識(shí)別率。

針對(duì)以上問題，本文提出了基于深度學(xué)習(xí)框架的Darknet網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合YOLOv3算法[16]的船舶跟蹤識(shí)別方法。該方法改進(jìn)了傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和目標(biāo)的二分類預(yù)測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)了船舶的跟蹤并實(shí)時(shí)檢測(cè)識(shí)別船舶類型。首先，對(duì)輸入的船舶圖像樣本數(shù)據(jù)，使用殘差連接方式構(gòu)建的深層網(wǎng)絡(luò)模型通過構(gòu)建的船舶特征矩陣進(jìn)行卷積操作，提取相應(yīng)特征，進(jìn)行組合學(xué)習(xí)，訓(xùn)練得到物體的特征圖模型;并在此基礎(chǔ)上添加特征交互層，分為三個(gè)尺度，每個(gè)尺度內(nèi)通過卷積核的方式實(shí)現(xiàn)特征圖局部的特征交互，根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理以及維度聚類、細(xì)粒度特征操作，直接預(yù)測(cè)出船舶目標(biāo)物體的中心坐標(biāo);同時(shí)，引入懲罰機(jī)制來提高模型的泛化能力，更好地匹配定位跟蹤船舶，在此基礎(chǔ)上添加多標(biāo)簽多分類的邏輯回歸層，對(duì)每個(gè)類別作二分類從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)船舶進(jìn)行分類識(shí)別。所提出的跨層連接方式，解決了傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)中因卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)增加而出現(xiàn)的梯度消失和梯度爆炸情況，避開了過擬合操作，有很好的收斂性和魯棒性。最后，通過大量實(shí)驗(yàn)對(duì)比經(jīng)典算法和深度學(xué)習(xí)算法在復(fù)雜的海況下的跟蹤識(shí)別率和魯棒性差異，驗(yàn)證了該算法的有效性。

1 船舶跟蹤識(shí)別原理

在海上智能交通監(jiān)測(cè)中，基于視頻的船舶跟蹤識(shí)別是非常重要的任務(wù)之一。高效的船舶跟蹤算法和識(shí)別算法不僅能夠在不同應(yīng)用場(chǎng)景下有效地跟蹤感興趣區(qū)域（ROI）的船舶，還要識(shí)別出多種船舶的類型。傳統(tǒng)處理方法都是基于AIS系統(tǒng)和雷達(dá)結(jié)合，通過對(duì)基于 Multi-view 學(xué)習(xí)和稀疏學(xué)習(xí)機(jī)制的船舶跟蹤算子（Ship Tracker based on Multi-view learning and Sparse representation， STMS）、卡爾曼濾波、粒子濾波、mean-shift等算法[17-19]的改進(jìn)，取得了一定的效果;但是對(duì)于跟蹤和識(shí)別沒有很好的結(jié)合，尚不能很好地應(yīng)用于海上智能交通管理中。本文以Darknet網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)和YOLOv3算法構(gòu)建了一種實(shí)時(shí)的船舶跟蹤識(shí)別算法，達(dá)到速度和精度的均衡化。所提出的船舶跟蹤識(shí)別模型中，船舶特征提取網(wǎng)絡(luò)（Darknet網(wǎng)絡(luò)）及YOLOv3算法的分類識(shí)別是實(shí)現(xiàn)船舶跟蹤識(shí)別的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因此這里著重介紹特征提取網(wǎng)絡(luò)和YOLOv3算法學(xué)習(xí)過程。本文算法的船舶跟蹤識(shí)別流程如圖1所示。

2 船舶特征提取網(wǎng)絡(luò)

特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)船舶特征提取、學(xué)習(xí)的能力是船舶跟蹤以及類型識(shí)別的關(guān)鍵。深度學(xué)習(xí)框架的Darknet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用殘差網(wǎng)絡(luò)的連接思想，引入了Residual結(jié)構(gòu)，在保證網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)很深的情況下，仍能收斂。但針對(duì)于船舶特征提取過程中，由于船舶所屬空間屬于動(dòng)態(tài)變化的高海況復(fù)雜區(qū)域，其原有的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取到的船舶類型特征有一部分是低級(jí)船舶特征，而這部分低級(jí)船舶特征之間不僅沒有顯著差別，還會(huì)直接影響計(jì)算速度、不同類型的船舶識(shí)別精度。為了可以提取到不同的船舶深度特征表達(dá)，產(chǎn)生更多特征組合學(xué)習(xí)得到物體的特征圖，在原有的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中構(gòu)建船舶深度特征矩陣，以提取船舶的高級(jí)特征，同時(shí)加入最大池化層，以及引入局部神經(jīng)元的活動(dòng)創(chuàng)建競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制?；贒arknet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為面向船舶特征提取的網(wǎng)絡(luò)框架如圖2所示。

通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的卷積層獲取上一個(gè)深度網(wǎng)絡(luò)層輸出的底層船舶特征進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，提取出高度抽象的船舶特征[20]。以集裝箱船為例，通過構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)低層油輪特征圖進(jìn)行提取得到的高層油輪特征圖如圖3所示。卷積層中的船舶深度特征提取對(duì)應(yīng)的矩陣如下：

3 船舶跟蹤與識(shí)別

YOLOv3算法通過特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入圖像采用回歸思想直接提取特征，得到一定尺寸的特征圖，然后將輸入圖像分成相應(yīng)大小的網(wǎng)格，通過網(wǎng)格預(yù)測(cè)出的包圍盒與真實(shí)邊框中目標(biāo)物體的中心坐標(biāo)直接進(jìn)行匹配定位，在此基礎(chǔ)上對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行分類識(shí)別。

3.1 船舶跟蹤

對(duì)于船舶所在的空間環(huán)境具有背景相似性以及船舶移動(dòng)出現(xiàn)的重疊性，直接采用邊框回歸進(jìn)行船舶目標(biāo)的坐標(biāo)預(yù)測(cè)從而匹配定位進(jìn)行跟蹤船舶，會(huì)出現(xiàn)船舶邊界框丟失的結(jié)果。為了有效抑制背景相似物體防止跟蹤框漂移，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)本身的移動(dòng)更加魯棒的效果，構(gòu)建懲罰機(jī)制對(duì)模型特征進(jìn)行處理，并對(duì)這些特征進(jìn)行表示和學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)視頻序列中船舶跟蹤的目的。為了獲得較好的跟蹤效果，引入坐標(biāo)預(yù)測(cè)框作為代價(jià)函數(shù)，該懲罰機(jī)制如下：

其中：對(duì)于該模型中每一個(gè)特征k，用DK來表示船舶圖像跟蹤序列，VK為船舶特征圖的特征矩陣，UK為序列DK的矩陣表現(xiàn)形式; fL是代價(jià)函數(shù)，用來評(píng)估船舶目標(biāo)和船舶特征圖矩陣在第i個(gè)特征的差異程度。較小的代價(jià)值說明該模型獲得了較好的跟蹤效果。將矩陣UK分解為系數(shù)矩陣PK和QK（如式（5）所示）。PK為第k個(gè)特征的矩陣表現(xiàn)形式，通過水平填充PK獲取全局表征矩陣P，類似可求全局系數(shù)矩陣Q。參數(shù)‖P‖1，2表示該模型各個(gè)特征的獨(dú)立性，即全局系數(shù)矩陣P行稀疏程度越高，越能體現(xiàn)不同特征之間的耦合程度?！琎T‖1，2表示模型跟蹤的異常結(jié)果。式（4）中的參數(shù)λ1表征了全局系數(shù)矩陣P的懲罰度，參數(shù)λ2是全局系數(shù)矩陣Q對(duì)應(yīng)的懲罰系數(shù)。

3.2 船舶類型識(shí)別

對(duì)于海上船舶類型的識(shí)別，船舶的空間分布具有交疊現(xiàn)象，會(huì)出現(xiàn)同一個(gè)框檢測(cè)對(duì)應(yīng)兩個(gè)不同的船舶，這樣只能識(shí)別出一種船舶類型，造成了識(shí)別率下降。本文采用多標(biāo)簽分類進(jìn)行目標(biāo)類別預(yù)測(cè)，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上添加了多標(biāo)簽多分類的邏輯回歸層。以sigmoid函數(shù)[21]為邏輯回歸單元來對(duì)每個(gè)類別作二分類。表達(dá)式如下：

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 船舶監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)源

上海港已成為世界上最重要的港口之一，其集裝箱吞吐量在2016年已經(jīng)超過3600萬(wàn)TEU（Twenty-foot Equivalent Unit）。上海港巨大的集裝箱吞吐量導(dǎo)致上海港腹地內(nèi)的航道是國(guó)內(nèi)內(nèi)河運(yùn)輸最為繁忙的航道之一。因此，利用提出的船舶跟蹤識(shí)別模型檢測(cè)上海港監(jiān)控視頻中的船舶具有一定的實(shí)際意義。將采集到的海事監(jiān)控視頻被分為兩組，以評(píng)價(jià)船舶檢測(cè)算法的性能。第一組船舶監(jiān)控視頻基于通航環(huán)境良好的情況下，用于評(píng)估船舶檢測(cè)模型不同交通狀態(tài)下的檢測(cè)性能。第二組船舶監(jiān)控視頻是基于霧天航行的環(huán)境下，用于測(cè)試在能見度很低情況下，船舶檢測(cè)模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。本研究的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是 Windows 10操作系統(tǒng)，16GB RAM，CPU處理器的主頻是 3.2GHz，GPU為GTX 1050Ti， 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)是PyCharm（2018版）。

4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證檢測(cè)的有效性和可靠性，根據(jù)圖3（a）顯示的訓(xùn)練過程迭代次數(shù)的平均損失曲線發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練迭代400次后，隨著迭代次數(shù)增加，平均損失函數(shù)值基本保持不變，并趨于穩(wěn)定，表明該算法在訓(xùn)練過程中具有很快的收斂性。通過準(zhǔn)確率召回率（Precision-Recall）曲線來衡量分類器的性能指標(biāo)，以集裝箱船為例，測(cè)試圖像數(shù)據(jù)有A個(gè)集裝箱船，通過訓(xùn)練好的模型檢測(cè)到集裝箱船有B個(gè)，而其中被正確檢測(cè)到的集裝箱船有C個(gè)，則準(zhǔn)確率召回率定義如下：召回率（Recall）為C/A;準(zhǔn)確率（Precision）為C/B。

根據(jù)圖4（b）召回率準(zhǔn)確率（P-R）曲線可知，在不損失精度的條件下能達(dá)到85%召回率;而當(dāng)召回率達(dá)到80%時(shí)，準(zhǔn)確率依然可以達(dá)到80%。

4.3 效果對(duì)比

分別提取不同環(huán)境和不同交通流量下的船舶監(jiān)控視頻中關(guān)鍵幀來評(píng)價(jià)算法的檢測(cè)性能。用本文提出的YOLOv3算法對(duì)視頻序列的船舶進(jìn)行檢測(cè);此外，使用基于傳統(tǒng)算法的卡爾曼（Kalman）算法和Meanshift 跟蹤算法，以及基于 Multi-view 學(xué)習(xí)和稀疏學(xué)習(xí)機(jī)制的船舶跟蹤算子（STMS）模型也分別檢測(cè)該視頻序列的船舶，以比較不同場(chǎng)景下不同算法的檢測(cè)性能[22]。從圖5中可以看出，基于傳統(tǒng)算法在早期的船舶跟蹤過程中均顯示了較好的跟蹤效果;然而，在第168幀和372幀出現(xiàn)跟蹤邊框距離真實(shí)的目標(biāo)船舶較遠(yuǎn)，甚至在第450幀時(shí)，沒有正確跟蹤到目標(biāo)船舶。而且，以上算法只能標(biāo)記一類船舶目標(biāo)，無(wú)法進(jìn)行多目標(biāo)的跟蹤且沒有識(shí)別功能。根據(jù)圖6可以看出，本文提出的YOLOv3算法幾乎能跟蹤識(shí)別該幀中所有的船舶，做到了實(shí)時(shí)檢測(cè)船舶。在海上交通流量較大的情況下，該算法的檢測(cè)性能基本保持不變， 而傳統(tǒng)算法則存在一定的誤檢率。

4.4 不同方法對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文方法的有效性，用當(dāng)前常用的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)識(shí)別方法來進(jìn)一步對(duì)比驗(yàn)證該模型的識(shí)別性能。采用K-近鄰算法（K-Nearest Neighbors， KNN）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network， ANN）、傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DCNN）方法對(duì)不同船舶類型作實(shí)驗(yàn)對(duì)比。在本實(shí)驗(yàn)的條件下，統(tǒng)一約定IoU（Intersection-over-Union）值大于0.75為目標(biāo)檢測(cè)正確，結(jié)果如表1所示。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出的基于Darknet網(wǎng)絡(luò)和YOLOv3算法的船舶跟蹤識(shí)別方法在面向智能航行視覺感知任務(wù)的船舶跟蹤識(shí)別問題中，有效克服了不同的光照、不同天氣和風(fēng)浪等各種海況條件下以及人工參與的缺陷。與傳統(tǒng)算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，該算法能夠在快速實(shí)時(shí)檢測(cè)船舶的情況下，又有很好的準(zhǔn)確性和魯棒性。本研究是基于可視條件較好的船舶跟蹤和船舶類型識(shí)別研究，并未開展可視條件不佳的船舶檢測(cè)、跟蹤與船舶類型識(shí)別相關(guān)研究，例如基于夜視條件下的船舶檢測(cè)、船舶跟蹤和船舶類型識(shí)別研究。后續(xù)工作將融合雷達(dá)、紅外和 AIS 等海上交通數(shù)據(jù)，對(duì)可視條件不佳的船舶跟蹤識(shí)別等問題展開深入研究。

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