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    基于OpenCV的船舶載重量計(jì)算

    2022-05-30 15:43:24何浩李文華陳先國(guó)黃達(dá)張鈞儼
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年10期
    關(guān)鍵詞:船舷載重量深度學(xué)習(xí)

    何浩 李文華 陳先國(guó) 黃達(dá) 張鈞儼

    摘要:對(duì)于在內(nèi)河航道上通行的船舶,如何計(jì)算出這些船舶的載重量成為一個(gè)重要的任務(wù),文章設(shè)計(jì)了一種基于OpenCV的船舶載重量計(jì)算系統(tǒng),通過深度學(xué)習(xí)的方式對(duì)船舶的船舷和船舶類型進(jìn)行識(shí)別,找出船舷的上下分界線,最后根據(jù)船舶類型從類型數(shù)據(jù)庫(kù)取出船舶的基本信息(高度、空載吃水量、滿載吃水量等相關(guān)信息) 后進(jìn)行相關(guān)計(jì)算得到船舶載重量。

    關(guān)鍵詞:OpenCV;船舶;船舷;載重量;深度學(xué)習(xí)

    中圖分類號(hào):TP311? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2022)10-0100-02

    1 引言

    近些年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟,促進(jìn)了社會(huì)的發(fā)展。為了響應(yīng)國(guó)家“十四五”提出的戰(zhàn)略方針(航道建設(shè)) ,在以數(shù)字航道建設(shè)[1]為基礎(chǔ)的前提下,建設(shè)高性能數(shù)據(jù)交換體系,來確保航道的高速發(fā)展。在智慧城市中,統(tǒng)計(jì)運(yùn)行在道路上的車輛載重量已經(jīng)不是什么難題。然而,如何有效地統(tǒng)計(jì)出每天甚至每年江面上船舶運(yùn)載量成為一項(xiàng)重要的任務(wù)。

    針對(duì)這一問題,在考慮低成本的前提下,本文提出了一種現(xiàn)階段最為流行的數(shù)字圖像處理技術(shù)去計(jì)算船舶吃水線[2]的方法,通過對(duì)攝像頭采集的視頻圖像進(jìn)行處理與分析后,從而得到每艘船舶的載重量。使用該方法不僅減少了人力和財(cái)力的投入,而且在網(wǎng)絡(luò)保證的前提下,本系統(tǒng)可以被廣泛地應(yīng)用到野外環(huán)境。

    2 系統(tǒng)框架

    2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

    本系統(tǒng)由攝像頭(??低暎?、邊緣計(jì)算機(jī)(Jetson Nano) 、中央服務(wù)器(Linux) 構(gòu)成。由于邊緣計(jì)算機(jī)具有尺寸小巧,處理效果較佳等優(yōu)點(diǎn),可以滿足本地視頻圖像處理的速度要求,邊緣計(jì)算機(jī)將接收到的流數(shù)據(jù)通過解碼操作還原成圖像后,利用相關(guān)技術(shù)手段對(duì)圖像進(jìn)行處理與分析得到船舷高度,再結(jié)合相關(guān)的參數(shù)計(jì)算出載重量,邊緣計(jì)算機(jī)解決了將大量視頻流數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)街醒敕?wù)器這一過程中的所帶來的高帶寬、網(wǎng)絡(luò)延時(shí)和丟包等相關(guān)問題。實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)本地化處理,將最終的處理結(jié)果送至中央服務(wù)器中,減少了因網(wǎng)絡(luò)故障造成系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間無響應(yīng)的影響。硬件數(shù)據(jù)流向如圖1所示。

    2.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

    該系統(tǒng)是基于arm架構(gòu)上使用VS Code集成開發(fā)環(huán)境(IDE),c/c++語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn),流程框圖如圖2所示。

    (1) 獲取攝像頭數(shù)據(jù)

    獲取攝像頭數(shù)據(jù)主要有兩種方式。第一種是使用GB28181[3]方式獲取攝像頭實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù),通過該方式獲取攝像頭數(shù)據(jù)的前提是需要自己實(shí)現(xiàn)視頻服務(wù)平臺(tái),并且要遵循國(guó)標(biāo)GB28181協(xié)議,該方式的優(yōu)點(diǎn)可以對(duì)接任意品牌的攝像頭,缺點(diǎn)是通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)受帶寬影響會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)和網(wǎng)絡(luò)擁塞等情況,出現(xiàn)丟包現(xiàn)象,甚至可能造成長(zhǎng)時(shí)間無法取到視頻流數(shù)據(jù)。第二種是使用RTSP[4]協(xié)議直接連接攝像頭獲取數(shù)據(jù),減少了中轉(zhuǎn)服務(wù)中專數(shù)據(jù)過程,加快了數(shù)據(jù)獲取速度。

    (2) 幀數(shù)據(jù)還原成圖片

    不管是通過GB28181協(xié)議的方式獲取視頻流數(shù)據(jù)還是通過RTSP協(xié)議的方式獲取視頻流數(shù)據(jù),視頻編碼的格式都是采用H264方式進(jìn)行壓縮傳輸?shù)?,解碼的時(shí)候使用FFmpeg[5]進(jìn)行了圖像解碼,眾所周知的是在數(shù)字圖像中存在著空間冗余、時(shí)間冗余、視覺冗余、知識(shí)冗余、信息熵冗余、結(jié)構(gòu)冗余,如果將原始大小的圖片進(jìn)行傳輸,這將占用大量的帶寬,增加了成本的投入。在H264中,定義了三種幀,關(guān)鍵幀(I幀,解碼出來就是一幅完整的圖像) 、前向預(yù)測(cè)編碼幀(P幀) 、雙向預(yù)測(cè)內(nèi)插編碼幀(B幀) ,其中P幀與B幀解碼成圖像需要依賴于I幀,為了減少帶寬、降低流量,只需要傳輸I幀(44K左右) ,獲取壓縮后的I幀原始數(shù)據(jù)如左圖所示,根據(jù)H264方式編碼進(jìn)行相應(yīng)的解碼得到的是YUV格式,需要進(jìn)一步轉(zhuǎn)換才能得到RGB格式的圖像。如圖3所示,左圖為待解碼的數(shù)據(jù),右圖為解碼后的圖像。

    (3) 圖像處理及分析

    將上述還原后的圖像送至檢測(cè)器中可以粗略地提取出圖像中船舷的位置,這里檢測(cè)器使用人工智能、深度學(xué)習(xí)的方式實(shí)現(xiàn),通過OpenCV將檢測(cè)器框出的船舷位置進(jìn)行切割(只保留框選處的位置,下圖的數(shù)字即是該矩形框的邊界) 處理后,這將大大減少圖像中其他因素對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生的干擾,再結(jié)合OpenCV邊緣檢測(cè)、霍夫曼直線檢測(cè)等技術(shù)手段,找出船舷的上邊距與下邊距位置。

    根據(jù)船舶類型從船舶類型數(shù)據(jù)庫(kù)取出船舶參數(shù),假定:型深H、空載吃水h0、空載重量T0,滿載吃水hn、滿載重量Tn。如圖5所示,綠色線為空載吃水線、紅色線為滿載吃水線、藍(lán)色虛線為當(dāng)前吃水線。同時(shí)假設(shè):空載時(shí)船面積為S0,滿載時(shí)船面積為Sn,船底面積為Sb,船頂面積為St,則有以下關(guān)系式:

    空載時(shí)載重T0 = (S0 + Sb) / 2 * h0 (1)

    滿載時(shí)載重Tn = (Sn + Sb) / 2 * hn (2)

    船頂面積為St可以通過激光雷達(dá)測(cè)量,假設(shè)Sn = α*St,α根據(jù)不同船舶類型指定,如:0.9。式1與2聯(lián)合,可以計(jì)算出S0和Sb。

    通過側(cè)視攝像機(jī)檢測(cè)出船舷離水面的高度為h,則:

    船舶載重吃水 dh = H - h - h0 (3)

    船舶載重面積 St : S = h + dh : dh,則 S = (St * dh) / (h + dh) (4)

    最后計(jì)算出船舶載重量dT = (S0 + S) / 2 * dh (5)

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    采用上述所提出的方案,將解碼后的圖像送至檢測(cè)器中,提取出靠近船舷部分的局部區(qū)域,減少周邊物體的干擾,可以測(cè)出船舷上邊界與下邊界的距離(distance) 、系統(tǒng)檢測(cè)所消耗的時(shí)間(detection time) 等相關(guān)信息,從下列結(jié)果可以看出,檢測(cè)的效果較佳,更加有利于在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中使用。

    4 結(jié)論

    本文提出了一種基于OpenCV計(jì)算船舷的高度,從而計(jì)算出船舶載重量的方法。在整個(gè)系統(tǒng)中,從硬件層面看,系統(tǒng)中所使用的硬件設(shè)備可以滿足系統(tǒng)的需求,邊緣計(jì)算機(jī)保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和持久性,實(shí)時(shí)有效地對(duì)視頻流信息進(jìn)行處理與分析后,只需要將最終的處理結(jié)果上傳到中央服務(wù)器即可,從軟件架構(gòu)方面看,使用c/c++方式實(shí)現(xiàn)軟件層架構(gòu),加快了系統(tǒng)的響應(yīng)速度。采用邊緣化的方式部署該系統(tǒng),一方面減少了因網(wǎng)絡(luò)故障而導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)癱瘓的問題,另一方面與傳統(tǒng)方式對(duì)比,該系統(tǒng)擴(kuò)展性強(qiáng)、獨(dú)立性強(qiáng)、耦合度低。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 房新玉,孫艷軍,劉昔,等.淺談內(nèi)河航道數(shù)字化建設(shè)的意義[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào),2014,11(30):225-226.

    [2] 朱學(xué)海,張帥,張東星,等.基于機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)的船舶水尺智能識(shí)別技術(shù)研究與應(yīng)用[J].檢驗(yàn)檢疫學(xué)刊,2019,29(2):101-104,110.

    [3] 王冰洋,劉玉梅,孫瓊芳,等.基于GB/T 28181和WebRTC技術(shù)的移動(dòng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)量技術(shù),2020,43(18):112-116.

    [4] 章民融,徐亞鋒.基于RTSP的流媒體視頻服務(wù)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2006,23(7):93-95.

    [5] 辛長(zhǎng)春,婁小平,呂乃光.基于FFmpeg的遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控系統(tǒng)編解碼[J].電子技術(shù),2013,40(1):3-5.

    【通聯(lián)編輯:梁書】

    收稿日期:2021-11-16

    作者簡(jiǎn)介:何浩(1996—) ,男,湖北人,在讀碩士,研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺;李文華(1965—) ,男,湖北人,副教授,研究方向?yàn)檐浖こ?、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、GIS技術(shù)。

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