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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113705503A(43)申请公布日2021.11.26(21)申请号202111025975.6(22)申请日2021.09.02(71)申请人浙江索思科技有限公司地址325000浙江省温州市鹿城区南汇街道惠民路666号汇富大厦11-12楼(72)发明人王国庆陈德场郑鹏勇黄步统(74)专利代理机构北京高航知识产权代理有限公司11530代理人乔浩刚(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/32(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称一种基于多模态信息融合的异常行为检测系统及方法(57)摘要本发明提供一种基于多模态信息融合的异常行为检测系统及方法,其中该方法包括如下步骤:S1采集目标海域上船舶的AIS报文信息和雷达系统的雷达监测信息;S2基于获取的AIS报文信息和雷达监测信息对船舶进行一次异常行为检测处理,得到船舶的一次行为检测结果;S3针对一次行为检测结果为异常的目标船舶,根据该目标船舶的定位信息,进一步采集该目标船舶的视频图像信息;S4根据获取的目标船舶的视频图像信息进行二次行为检测处理,得到该目标船舶的二次行为检测结果。本发明有助于提高船舶监管系统对目标海域船舶监管的可靠性。CN113705503ACN113705503A权利要求书1/2页1.一种基于多模态信息融合的异常行为检测方法,其特征在于,包括:S1采集目标海域上船舶的AIS报文信息和雷达系统的雷达监测信息;S2基于获取的AIS报文信息和雷达监测信息对船舶进行一次异常行为检测处理,得到船舶的一次行为检测结果;S3针对一次行为检测结果为异常的目标船舶,根据该目标船舶的定位信息,进一步采集该目标船舶的视频图像信息;S4根据获取的目标船舶的视频图像信息进行二次行为检测处理,得到该目标船舶的二次行为检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于多模态信息融合的异常行为检测方法,其特征在于,步骤S1具体包括:接收由目标海域上船舶传输的AIS报文信息,其中AIS报文信息中包含有船舶ID、船舶定位数据;接收由针对目标海域进行监测的雷达系统传输的雷达监测信息,其中雷达监测信息中包含有监测到目标海域上船舶的定位信息。3.根据权利要求2所述的一种基于多模态信息融合的异常行为检测方法,其特征在于,步骤S2具体包括:S21根据指定时刻的AIS报文信息中的船舶定位数据和雷达监测信息中的船舶定位信息进行定位一致性判断,得到定位一致性判断结果;S22根据设定时间周期内的AIS报文信息中的船舶定位数据获取第一船舶轨迹数据;根据设定时间周期内的雷达监测信息中对应船舶的定位数据获取第二船舶轨迹数据;根据第一船舶轨迹数据和第二船舶轨迹数据进行轨迹一致性判断,得到轨迹一致性判断结果;S23当船舶的定位一致性判断结果或轨迹一致性判断结果出现异常时,输出该船舶的一次行为检测结果为异常。4.根据权利要求3所述的一种基于多模态信息融合的异常行为检测方法,其特征在于,步骤S3具体包括:S31针对一次行为检测结果为异常的目标船舶,根据雷达监测信息获取该目标船舶的定位数据;S32将目标船舶的定位数据传输到无人机控制系统,由无人机控制系统指派无人机到达相应的定位现场采集目标船舶的视频图像信息;S33接收由无人机传输的目标船舶的视频图像信息。5.根据权利要求4所述的一种基于多模态信息融合的异常行为检测方法,其特征在于,步骤S4具体包括:S41根据获取的目标船舶的视频图像信息,基于训练好的异常行为检测模型进行异常行为识别处理,得到目标船舶的异常行为识别结果。6.根据权利要求5所述的一种基于多模态信息融合的异常行为检测方法,其特征在于,步骤S41包括:根据获取的目标船舶的视频图像信息,采用训练好的船舶分类识别模型识别船舶的类型基于获取的目标船舶的船舶类型信息,结合目标船舶的定位数据分析目标船舶是否位于与该目标船舶类型对应的警戒区域内,输出目标船舶的二次行为检测结果。2CN113705503A权利要求书2/2页7.根据权利要求4所述的一种基于多模态信息融合的异常行为检测方法,其特征在于,步骤S41包括:基于获取的目标船舶的视频图像信息,采用训练好的监测模型检测该船舶中是否发出求救标识,输出目标船舶的二次行为检测结果。8.一种基于多模态信息融合的异常行为检测系统,其特征在于,包括:第一采集模块,用于采集目标海域上船舶的AIS报文信息和雷达系统的雷达监测信息;第一分析模块,基于获取的AIS报文信息和雷达监测信息对船舶进行一次异常行为检测处理,得到船舶的一次行为检测结果;第二采集模块,用于针对一次行为检测结果为异常的目标船舶,根据该目标船舶的定位信息,进一步采集该目标船舶的视