海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用研究

李明兵，齊占輝，王 鑫，張東亮，李亞文，倪晨華，石建軍

（國(guó)家海洋技術(shù)中心，天津 300112）

海上試驗(yàn)場(chǎng)作為海洋觀測(cè)、監(jiān)測(cè)和調(diào)查儀器設(shè)備研發(fā)、海洋科學(xué)研究和海洋可再生能源開(kāi)發(fā)利用的重要試驗(yàn)平臺(tái)，在推動(dòng)我國(guó)海洋高新技術(shù)裝備產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，提高海洋觀測(cè)、監(jiān)測(cè)調(diào)查裝備業(yè)務(wù)應(yīng)用水平方面發(fā)揮著重要作用。海上試驗(yàn)中儀器設(shè)備安全保障是需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題，試驗(yàn)場(chǎng)海域內(nèi)設(shè)備分布集中，船只的通行以及捕撈作業(yè)行為對(duì)設(shè)備安全構(gòu)成了重大威脅，因此亟需加強(qiáng)海上試驗(yàn)場(chǎng)的目標(biāo)監(jiān)測(cè)能力。

近年來(lái)，海上目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用取得了顯著進(jìn)步，合成孔徑雷達(dá)、高頻地波雷達(dá)、X波段雷達(dá)、船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Identification System，AIS）、可見(jiàn)光和熱成像等多種監(jiān)測(cè)手段得到了廣泛應(yīng)用。目前較為成熟的海上目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)如加拿大國(guó)防部支持的綜合海上監(jiān)視系統(tǒng)（Integrated Maritime Surveillance System，IMS）以高頻地波雷達(dá)為基礎(chǔ)，融合AIS等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水上和低空目標(biāo)的全天候監(jiān)測(cè)。國(guó)內(nèi)的海上目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多基于X波段導(dǎo)航雷達(dá)建設(shè)，如海南省與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)合作構(gòu)建的集漁船北斗監(jiān)控系統(tǒng)、環(huán)島岸基雷達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)、漁港視頻監(jiān)控系統(tǒng)于一體的“環(huán)島近海雷達(dá)綜合監(jiān)控系統(tǒng)”，通過(guò)分布全島的雷達(dá)監(jiān)測(cè)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)近海海域的主動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控[1-4]。除了常規(guī)的岸基監(jiān)測(cè)平臺(tái)，基于浮標(biāo)、無(wú)人船等海上平臺(tái)的小型化海上目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用進(jìn)一步擴(kuò)大了監(jiān)測(cè)范圍，監(jiān)測(cè)方法也從單傳感器檢測(cè)向多源數(shù)據(jù)融合方向發(fā)展，同時(shí)深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用有效提高了海上目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率[5-7]。

目前,海上目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要應(yīng)用于大范圍的目標(biāo)監(jiān)測(cè)，同時(shí)處理目標(biāo)數(shù)目可達(dá)十幾萬(wàn)個(gè)[8]，需要較高的硬件配置和大數(shù)據(jù)處理能力，海上試驗(yàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)范圍較小，但是由于試驗(yàn)場(chǎng)海域內(nèi)設(shè)備分布密集而且往往價(jià)值昂貴，需要更加精細(xì)化的監(jiān)測(cè)能力，同時(shí)為了能夠?qū)`法破壞行為及時(shí)預(yù)警和取證，需要系統(tǒng)具備異常行為分析和自動(dòng)化的跟蹤取證能力。另外，受到海上試驗(yàn)場(chǎng)平臺(tái)安裝條件及能源配置限制，監(jiān)測(cè)雷達(dá)必須要滿足重量輕、功耗低等特點(diǎn)，一般的導(dǎo)航雷達(dá)難以滿足要求。針對(duì)以上需求，本文以國(guó)家海洋綜合試驗(yàn)場(chǎng)淺海試驗(yàn)場(chǎng)區(qū)（威海）為平臺(tái)設(shè)計(jì)了海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)小型連續(xù)波雷達(dá)與熱成像雙光譜云臺(tái)攝像機(jī)聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)試驗(yàn)場(chǎng)海域內(nèi)設(shè)備及船只目標(biāo)的全天候監(jiān)測(cè)，并圍繞海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和應(yīng)用展開(kāi)分析和討論。

1 系統(tǒng)組成

海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要由雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)模塊、目標(biāo)巡視與取證模塊和岸基控制模塊3部分組成，如圖1所示，其中雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)模塊包括小型連續(xù)波雷達(dá)、AIS接收機(jī)和全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）導(dǎo)航定向設(shè)備等，用于目標(biāo)檢測(cè)和數(shù)據(jù)融合；目標(biāo)巡視與取證模塊包括熱成像雙光譜云臺(tái)攝像機(jī)、現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理單元、硬盤(pán)錄像機(jī)、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)等，用于海上目標(biāo)異常行為分析和跟蹤取證；岸基控制模塊主要包括岸基處理單元，用于目標(biāo)取證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和地圖定位顯示。目標(biāo)巡視與取證模塊和岸基控制模塊通過(guò)無(wú)線移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)傳輸信息。

圖1 海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)組成示意圖

系統(tǒng)工作流程如圖2所示，首先雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)模塊融合雷達(dá)、AIS、GPS導(dǎo)航定位等信息得到目標(biāo)的綜合信息，然后目標(biāo)巡視與取證模塊對(duì)綜合信息進(jìn)行異常行為分析，并結(jié)合GPS導(dǎo)航定位等信息生成攝像機(jī)的控制信息，對(duì)異常目標(biāo)行為跟蹤取證，取證結(jié)果通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)發(fā)送到岸基控制模塊進(jìn)行存儲(chǔ)和顯示。

圖2 海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作流程圖

除了常規(guī)的海上目標(biāo)監(jiān)測(cè)工作模式，同時(shí)設(shè)計(jì)了設(shè)備巡視模式，重點(diǎn)對(duì)試驗(yàn)場(chǎng)內(nèi)設(shè)備進(jìn)行精細(xì)化的監(jiān)測(cè)，首先融合設(shè)備錨定位置信息和雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)信息得到所有設(shè)備的實(shí)時(shí)位置，再對(duì)每個(gè)設(shè)備進(jìn)行進(jìn)一步的行為分析，通過(guò)定時(shí)的巡視取證，實(shí)現(xiàn)對(duì)試驗(yàn)場(chǎng)內(nèi)設(shè)備的全面監(jiān)測(cè)和有效保障。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1 基于小型連續(xù)波雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)及數(shù)據(jù)融合算法

在海上目標(biāo)監(jiān)測(cè)中，雷達(dá)屬于主動(dòng)探測(cè)設(shè)備，既可以探測(cè)合作目標(biāo)（加裝AIS的船只），也可以探測(cè)非合作目標(biāo)。受到海上平臺(tái)安裝條件及能源配置限制，一般的X波段導(dǎo)航雷達(dá)在功耗、體積和重量方面均難以滿足要求。本文選用美國(guó)Lowrance公司生產(chǎn)的4G小型連續(xù)波雷達(dá)，該型雷達(dá)采用固態(tài)發(fā)射機(jī)和連續(xù)波探測(cè)技術(shù)，擁有極低發(fā)射功率。具體工作參數(shù)及物理特性如表1所示。

表1 Lowrance 4G雷達(dá)工作參數(shù)及物理特性

雷達(dá)采用雙量程工作模式，兼顧近距離試驗(yàn)場(chǎng)內(nèi)目標(biāo)高分辨率探測(cè)和遠(yuǎn)距離試驗(yàn)場(chǎng)周邊整體態(tài)勢(shì)感知。雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)主要包括雷達(dá)目標(biāo)提取和AIS與雷達(dá)軌跡融合兩部分，具體流程如圖3所示。

圖3 雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)與數(shù)據(jù)融合算法流程

在目標(biāo)提取步驟中，雷達(dá)圖像由于受到海洋環(huán)境和天氣變化的影響，圖像序列中有的目標(biāo)時(shí)隱時(shí)現(xiàn)并伴隨一些虛假目標(biāo)或者建立的目標(biāo)鏈可能會(huì)因?yàn)樵谀骋粠走_(dá)圖像中目標(biāo)的丟失而使目標(biāo)鏈斷裂，造成目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)計(jì)算錯(cuò)誤。本文采用卡爾曼濾波算法，通過(guò)目標(biāo)位置預(yù)測(cè)和狀態(tài)更新，可以有效地抑制海面浪花等造成的干擾，并結(jié)合目標(biāo)特征匹配實(shí)現(xiàn)目標(biāo)鏈的持續(xù)跟蹤[9]。

在AIS與雷達(dá)軌跡融合步驟中，首先將基于雷達(dá)站心的極坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至基于WGS 84（World Geodetic System，1984）坐標(biāo)系，該坐標(biāo)系是為GPS的使用而建立的坐標(biāo)系統(tǒng)，然后采用時(shí)間-距離粗關(guān)聯(lián)算法對(duì)雷達(dá)目標(biāo)與AIS目標(biāo)進(jìn)行匹配，然后采用雙門(mén)限細(xì)關(guān)聯(lián)的方法，從滿足粗關(guān)聯(lián)的雷達(dá)航跡中，根據(jù)門(mén)限閾值判斷出與AIS航跡滿足固定關(guān)聯(lián)的一條雷達(dá)信息[10]。最后采用自適應(yīng)航跡加權(quán)融合算法，將二者的航跡信息融合為一條更加準(zhǔn)確的、接近運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)際軌跡的航跡信息。

2.2 海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)異常行為分析模型

在海上試驗(yàn)場(chǎng)安全保障中，監(jiān)控人員重點(diǎn)關(guān)注的是試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備的在位運(yùn)行狀態(tài)，以及可疑船只目標(biāo)對(duì)試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備的威脅，因此需要對(duì)獲取的大量目標(biāo)信息進(jìn)行分析識(shí)別，重點(diǎn)監(jiān)測(cè)在試驗(yàn)場(chǎng)海域的非法作業(yè)和滯留以及異常接近設(shè)備的行為，同時(shí)布放的設(shè)備設(shè)施由于受海流的影響也處于不斷的漂移中，需要進(jìn)行精確的位置監(jiān)測(cè)和狀態(tài)分析。

海上目標(biāo)異常行為檢測(cè)目前常用的算法包括基于實(shí)例學(xué)習(xí)的決策樹(shù)算法、基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法和支持向量機(jī)算法等，其中決策樹(shù)算法根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性采用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)建立決策模型。使用決策樹(shù)進(jìn)行決策的過(guò)程就是從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，測(cè)試待分類(lèi)項(xiàng)中相應(yīng)的特征屬性，并按照其屬性值選擇輸出分支，直到到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，將葉子節(jié)點(diǎn)存放的類(lèi)別作為決策結(jié)果。決策樹(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于決策過(guò)程非常直觀，可以處理不相干的特征數(shù)據(jù)，模型可解釋[11-13]。

本文采用決策樹(shù)算法進(jìn)行異常行為分析，分析流程包括目標(biāo)行為特征提取、異常行為判別和報(bào)警級(jí)別分類(lèi)3個(gè)步驟，如圖4所示。

圖4 海上目標(biāo)異常行為分析算法流程

首先提取目標(biāo)行為的多維度特征，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行畫(huà)像，包括雷達(dá)軌跡、AIS軌跡、停留時(shí)間、歷史航速、歷史航向以及與試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備的距離等特征，并基于歷史數(shù)據(jù)建立目標(biāo)行為特征數(shù)據(jù)集。

在目標(biāo)行為判別步驟中，首先對(duì)海上試驗(yàn)場(chǎng)的監(jiān)測(cè)目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)，主要分為試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備、可疑船只和合作船只3大類(lèi)，并利用決策樹(shù)算法判斷每一類(lèi)目標(biāo)的具體行為，如表2所示。

表2 海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)行為分類(lèi)及判定依據(jù)

簡(jiǎn)單的目標(biāo)行為如試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備在位狀態(tài)可以根據(jù)目標(biāo)的軌跡分布范圍和與試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備錨定位置距離進(jìn)行識(shí)別，對(duì)于復(fù)雜的目標(biāo)行為，如可疑船只目標(biāo)無(wú)害通行或捕撈作業(yè)判斷需要綜合多種特征屬性。具體每一特征屬性的判斷閾值依據(jù)特征數(shù)據(jù)集來(lái)確定。

根據(jù)試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備的受威脅程度可分為嚴(yán)重、預(yù)警和異常3個(gè)報(bào)警級(jí)別，見(jiàn)表3，對(duì)于識(shí)別的目標(biāo)異常行為系統(tǒng)首先進(jìn)行取證和存儲(chǔ)，對(duì)于預(yù)警和嚴(yán)重級(jí)別的報(bào)警，系統(tǒng)進(jìn)一步跟蹤監(jiān)測(cè)。通過(guò)海上目標(biāo)異常行為分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)海上試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備整體狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，也有利于對(duì)違法破壞行為進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè)，提高取證效率。

表3 異常行為報(bào)警級(jí)別分類(lèi)

2.3 海上目標(biāo)跟蹤取證算法

對(duì)于重點(diǎn)關(guān)注的目標(biāo)，需要通過(guò)跟蹤取證來(lái)對(duì)目標(biāo)行為做進(jìn)一步地識(shí)別。目標(biāo)跟蹤的一般流程是首先確定初始化的目標(biāo)框，在下一幀中以初始的目標(biāo)位置為中心，在其周?chē)a(chǎn)生所有候選目標(biāo)，并提取候選目標(biāo)的相應(yīng)特征，再對(duì)其進(jìn)行評(píng)分，最后得分最高的候選目標(biāo)作為最終預(yù)測(cè)的目標(biāo)[14]。

本文采用顯著性檢測(cè)算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行初始定位，再利用核相關(guān)濾波算法完成目標(biāo)跟蹤取證，具體流程如圖5所示。

圖5 基于顯著性檢測(cè)和核相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤取證算法流程

首先根據(jù)目標(biāo)的距離和方位設(shè)置云臺(tái)攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)和傾斜角度以及攝像機(jī)焦距等參數(shù)，由于受海上風(fēng)浪的影響平臺(tái)位置處于不斷的起伏變化中，因此算法根據(jù)平臺(tái)姿態(tài)方位信息來(lái)實(shí)時(shí)地調(diào)整云臺(tái)攝像機(jī)的參數(shù)，以便獲取清晰的目標(biāo)圖像。

在目標(biāo)初始定位階段，根據(jù)海面目標(biāo)與背景在顏色上的差異采用顯著性檢測(cè)算法初始化目標(biāo)框，即利用某個(gè)像素和整個(gè)圖像的平均色的色差來(lái)計(jì)算顯著性值，同時(shí)結(jié)合高頻濾波和形態(tài)學(xué)分析方法可以有效的定位目標(biāo)[15-16]，顯著性值計(jì)算公式如下。

式中：S(x,y)代表圖像在點(diǎn)(x,y)處的顯著性值；Iu代表整幅圖像的平均色向量；I(x,y)代表其相應(yīng)點(diǎn)的顏色向量；|| ||表示在L2空間的距離。本文在L*a*b*彩色空間處理圖像，其中L*表示亮度，a*表示紅到綠彩色分量，b*表示藍(lán)到黃彩色分量，L*a*b*系統(tǒng)是用來(lái)描述人眼可見(jiàn)的所有顏色最完備的色彩模型，在顏色距離計(jì)算上與人類(lèi)感知也更加符合。

海上目標(biāo)跟蹤要求具有較高的實(shí)時(shí)性，同時(shí)船只、浮標(biāo)目標(biāo)與整個(gè)海面背景圖像相比只占據(jù)較少比例像素，并且在跟蹤過(guò)程中其形狀特征基本不變，基于以上特點(diǎn)本文采用核相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤算法，該算法將目標(biāo)跟蹤問(wèn)題看成是目標(biāo)的分類(lèi)問(wèn)題，然后在分類(lèi)后的結(jié)果中找出置信度最大的位置即為當(dāng)前目標(biāo)的位置，其計(jì)算速度快，而且對(duì)目標(biāo)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)地學(xué)習(xí)更新，兼顧了跟蹤速度的同時(shí)也具備較高的跟蹤精度[14,17]。當(dāng)監(jiān)測(cè)目標(biāo)超出視野范圍時(shí)，算法根據(jù)雷達(dá)目標(biāo)信息重新調(diào)整攝像機(jī)參數(shù)，并結(jié)合歷史目標(biāo)特征和顯著性定位結(jié)果實(shí)現(xiàn)連續(xù)的目標(biāo)跟蹤取證。

3 系統(tǒng)應(yīng)用

3.1 海上試驗(yàn)場(chǎng)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在國(guó)家海洋綜合試驗(yàn)場(chǎng)淺海試驗(yàn)場(chǎng)區(qū)（威海）進(jìn)行了長(zhǎng)期的應(yīng)用測(cè)試，該系統(tǒng)安裝在“國(guó)海試1號(hào)”海上綜合試驗(yàn)平臺(tái)上，如圖6（a）所示。試驗(yàn)場(chǎng)海域使用確權(quán)面積為5 km2，測(cè)試期間在位運(yùn)行設(shè)備主要包括綜合試驗(yàn)平臺(tái)、警示浮標(biāo)、背景場(chǎng)觀測(cè)浮標(biāo)、試驗(yàn)浮標(biāo)和海洋能發(fā)電裝置等試驗(yàn)設(shè)備。

經(jīng)過(guò)近兩個(gè)月的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用，系統(tǒng)對(duì)于復(fù)雜海洋環(huán)境的適應(yīng)性、清晰取證能力以及各功能模塊的可靠性都得到了充分驗(yàn)證，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別試驗(yàn)場(chǎng)在位運(yùn)行設(shè)備并對(duì)可疑船只目標(biāo)跟蹤取證。圖6（b）為某時(shí)刻雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)運(yùn)行界面，圖6（c）為目標(biāo)取證運(yùn)行界面，圖6（d）為岸基顯示運(yùn)行界面。

圖6 海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)安裝及運(yùn)行情況

3.2 試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備監(jiān)測(cè)

目前試驗(yàn)場(chǎng)內(nèi)布放設(shè)備均采用定點(diǎn)系留方式，圖7為在1 h內(nèi)試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備的監(jiān)測(cè)軌跡分布情況，圖中紅色為雷達(dá)監(jiān)測(cè)軌跡，綠色為AIS監(jiān)測(cè)軌跡，藍(lán)色虛線為試驗(yàn)場(chǎng)范圍。由于試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備受海流影響位置處于不斷變動(dòng)中，僅僅依據(jù)目標(biāo)錨定信息無(wú)法有效捕捉目標(biāo)，同時(shí)大部分試驗(yàn)設(shè)備未安裝AIS裝置，因此主要通過(guò)雷達(dá)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)。

圖7 試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備1h內(nèi)監(jiān)測(cè)軌跡分布情況示意圖

從圖7中軌跡分布情況來(lái)看，目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別試驗(yàn)場(chǎng)在位運(yùn)行設(shè)備的位置，選取裝有AIS設(shè)備的警示浮標(biāo)和背景場(chǎng)觀測(cè)浮標(biāo)，分析同步監(jiān)測(cè)的雷達(dá)軌跡與AIS軌跡（如圖8所示），以AIS探測(cè)位置為基準(zhǔn)值，雷達(dá)監(jiān)測(cè)位置偏差的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。根據(jù)監(jiān)測(cè)軌跡和統(tǒng)計(jì)結(jié)果，雷達(dá)監(jiān)測(cè)位置平均偏差在30 m以內(nèi)，位置分布比較集中，其中最大偏差值較大主要是由于浮標(biāo)附近船只目標(biāo)遮擋造成的誤檢。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)取證效果，監(jiān)測(cè)精度能夠滿足系統(tǒng)取證和識(shí)別需求，熱成像和可見(jiàn)光取證圖像如圖8所示。

表4 試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備監(jiān)測(cè)位置偏差統(tǒng)計(jì)分析

圖8 試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備圖像及軌跡監(jiān)測(cè)

從圖7中同時(shí)發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)浮標(biāo)有移位現(xiàn)象，通過(guò)前后取證圖像對(duì)比及軌跡分析，如圖9所示，判斷在該時(shí)間段內(nèi)合作船只對(duì)試驗(yàn)浮標(biāo)進(jìn)行了維護(hù)作業(yè)，試驗(yàn)浮標(biāo)由錨系狀態(tài)變?yōu)殡S船漂流狀態(tài)。

圖9 試驗(yàn)浮標(biāo)設(shè)備移位監(jiān)測(cè)

3.3 可疑船只目標(biāo)監(jiān)測(cè)

試驗(yàn)場(chǎng)海域內(nèi)活動(dòng)的船只以小型漁船為主且大部分未安裝AIS設(shè)備，海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)軌跡、停留時(shí)間、歷史航速和航向等多種特征屬性分析目標(biāo)異常行為并跟蹤取證，根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，無(wú)害通行的船只一般停留時(shí)間較短，并且航速和航向基本不變，捕撈作業(yè)的船只船速較低，并且有往返活動(dòng)現(xiàn)象，如圖10所示。

圖10 可疑船只目標(biāo)監(jiān)測(cè)示例

4 結(jié) 論

本文以國(guó)家海洋綜合試驗(yàn)場(chǎng)淺海試驗(yàn)場(chǎng)區(qū)（威海）為平臺(tái)設(shè)計(jì)了海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)了基于小型連續(xù)波雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)和與數(shù)據(jù)融合算法，建立了針對(duì)海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)的異常行為分析模型和基于顯著性檢測(cè)和核相關(guān)濾波的目標(biāo)跟蹤取證算法，實(shí)現(xiàn)了試驗(yàn)場(chǎng)海域內(nèi)設(shè)備及船只目標(biāo)的全天候自動(dòng)監(jiān)測(cè)取證。系統(tǒng)應(yīng)用結(jié)果表明，海上試驗(yàn)場(chǎng)目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別試驗(yàn)場(chǎng)設(shè)備位置并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備在位狀態(tài)，同時(shí)對(duì)于進(jìn)入試驗(yàn)場(chǎng)的可疑船只目標(biāo)行為能夠準(zhǔn)確識(shí)別并跟蹤取證。

在下一步的研究工作中，一方面利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)海上目標(biāo)行為進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)一步提高異常行為識(shí)別準(zhǔn)確率，另一方面結(jié)合短信報(bào)警、聲光報(bào)警等多種方式建立有效的預(yù)警報(bào)系統(tǒng)，對(duì)監(jiān)測(cè)目標(biāo)的異常行為及時(shí)響應(yīng)，為海上試驗(yàn)場(chǎng)安全保障提供有效支撐。