基于VTS图像的船舶自动跟踪技术与实现的中期报告.docx

基于VTS图像的船舶自动跟踪技术与实现的中期报告
摘要：
船舶自动跟踪技术是一种基于船舶自身的光学雷达设备，通过利用图像处理技术对船舶进行自动跟踪的方法。本报告基于VTS图像的船舶自动跟踪技术，介绍了相关算法及其实现方法，并进行了实验验证。
关键字：船舶自动跟踪；VTS图像；图像处理
1.引言
在海洋航行过程中，船舶的自动跟踪技术对于提高航行安全性和船舶的经济效益有着重要的作用。目前，船舶自动跟踪技术已成为海运领域的热门研究方向，尤其是在船舶自动控制和智能航行技术等领域，已经得到了广泛的应用。
VTS（VesselTrafficService，船舶交通服务）系统作为船舶自动跟踪技术的一种，主要用于在航行过程中对海上船舶进行实时监控和管理。其核心技术就是通过利用船舶自身的光学雷达设备对船舶进行图像处理和自动跟踪，以实现对船舶的实时监测和管理。
2.船舶自动跟踪算法
船舶自动跟踪算法的核心就是船舶图像处理技术。在对船舶进行图像处理时，需要考虑以下几个方面的因素：
（1）光照变化：在不同的光照下，船舶的色彩和纹理会发生变化，这需要对算法进行一定的适应性调整。
（2）船舶外形：不同类型的船舶具有不同的外形特征，需要对其进行差异性处理。
（3）背景干扰：在海洋环境下，背景存在各种随机干扰，如海浪、风浪等，需要对其进行滤除。
（4）船舶运动情况：船舶在海上运动时会出现不同的影像，如运动模糊、角度变化等现象，需要对其进行运动补偿和姿态校正。
基于以上考虑，我们选用了一种基于FHOG（FastHistogramofOrientedGradients，快速方向梯度直方图）特征和SVM（SupportVectorMachine，支持向量机）分类器的船舶自动跟踪算法。该算法主要包括以下几个步骤：
（1）预处理：对原始图像进行预处理，滤除背景干扰。
（2）特征提取：通过FHOG特征提取方法来获取海上船舶的图像特征。
（3）分类器训练：通过SVM分类器对船舶的图像进行训练，以实现船舶的自动跟踪。
（4）检测跟踪：运用训练好的分类器对新的船舶图像进行检测跟踪，以实现对船舶的实时监测和管理。
3.实验验证
为了验证所提出的船舶自动跟踪算法的有效性，我们进行了实验验证。具体实验流程如下：
（1）选用一幅船舶图像，进行预处理和特征提取；
（2）运用SVM分类器进行训练，生成训练模型；
（3）选用另外一幅船舶图像，进行检测跟踪。
实验结果显示，所提出的基于FHOG和SVM的船舶自动跟踪算法具有较好的效果，能够稳定高效地对船舶进行自动跟踪。
4.总结
本报告基于VTS图像的船舶自动跟踪技术，通过介绍相关算法和实现方法，验证了该技术在海洋航行领域中的应用价值。未来，我们将继续加强对该技术的研究和开发，提高其性能和精度，以满足航行安全及经济效益的需求。