譚志榮 陳維 王輝 李輝

摘 要：船舶自身的裝卸設(shè)備會對駕駛臺的瞭望視野產(chǎn)生阻擋，從而引發(fā)了瞭望不全，導(dǎo)致駕引人員對周圍通航環(huán)境不能及時(shí)全面掌握常引起判斷錯誤和疏忽，進(jìn)而引發(fā)事故。針對這一問題提出一種面向盲區(qū)的船舶視覺輔助瞭望方法，并設(shè)計(jì)了輔助駕駛信息可視化系統(tǒng)的總體框架。首先重復(fù)采集圖像信息，直到搜索到正焦?fàn)顟B(tài)的位置，并利用視頻識別技術(shù)進(jìn)行識別;最后通過單目測距算法，測量出與目標(biāo)船舶的距離以把握周圍船舶動態(tài)。隨后通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行測試，結(jié)果驗(yàn)證了本系統(tǒng)能有效消除視野盲區(qū)、具有較強(qiáng)的適用性。

關(guān)鍵詞：瞭望盲區(qū);船舶碰撞;船距測量;視覺跟蹤

1引言

船舶自身的貨物及裝卸設(shè)備會對駕駛臺的瞭望視野產(chǎn)生阻擋，產(chǎn)生視覺盲區(qū)。2018年至2019年期間，長江江蘇段發(fā)生了多起因視野受限而發(fā)生的典型追尾事故。王世彤[1]通過5G將視頻信號傳遞到汽車駕駛室內(nèi)來輔助駕駛員做出判斷;彭同興[2]設(shè)計(jì)了基于Arduino和GSM的彎道盲區(qū)可視化安全行車裝置;劉武藝[3]建立增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)輔助瞭望模型，并借助AR智能眼鏡進(jìn)行驗(yàn)證;潘亞彬[4]通過三角原理計(jì)算出船舶航行時(shí)的視野盲區(qū)。

2基于視頻識別技術(shù)的輔助瞭望系統(tǒng)設(shè)計(jì)及分析

基于視頻識別技術(shù)輔助瞭望系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖如圖1所示。

船舶輔助瞭望的實(shí)現(xiàn)步驟為圖像信息的采集、數(shù)據(jù)傳輸、圖像數(shù)據(jù)提取和反饋。

3基于視頻識別技術(shù)的單目測距

3.1單目原理

測距系統(tǒng)是根據(jù)光學(xué)成像系統(tǒng)在清晰成像時(shí)由高斯公式得到物體的距離，以點(diǎn)目標(biāo)成像為例，基本的成像原理，如圖2所示。

3.2基于圖像處理的自動調(diào)焦過程

3.2.1測距系統(tǒng)基本原理

調(diào)焦系統(tǒng)的基本原理，如圖3所示。

整個(gè)調(diào)焦過程僅有一種輸入量：目標(biāo)圖像序列，圖像處理單元擔(dān)負(fù)核心功能。

3.2.2 聚焦深度法

聚焦深度法主要由圖像預(yù)處理、構(gòu)建調(diào)焦窗口、圖像質(zhì)量評價(jià)和搜索策略制定構(gòu)成。工作流程是首先采集一幀圖像，同時(shí)記錄圖像的位置信息和評價(jià)結(jié)果;然后改變鏡頭的位置，再次采集圖像，進(jìn)行圖片清晰度的比對，重復(fù)進(jìn)行，直到正焦。

4船舶瞭望盲區(qū)分析

以一艘27000噸的靈便型海船為例，該輪全長157米，寬24米，駕駛臺尾布局，沿船中線布局克令吊4座，如圖5所示。

其中1號克令吊距離駕駛臺110米，4號克令吊距離駕駛臺25米，吊柱直徑4米，在駕駛臺布置5個(gè)瞭望點(diǎn)，瞭望點(diǎn)1居中，2、3號瞭望點(diǎn)取四座克令吊邊線延長線，4、5號瞭望點(diǎn)取駕駛室兩側(cè)距離中線6米處。假設(shè)吊臂及支座沿船中安置，只考慮吊柱體對瞭望的影響，則粗略計(jì)算出各瞭望點(diǎn)被擋視角：

不考慮船舶平視盲區(qū)，僅考慮克令吊對船舶盲區(qū)的影響，則自該船駕駛臺不同瞭望點(diǎn)的視野盲區(qū)如下圖6：

在不同距離內(nèi)，距各瞭望點(diǎn)的被阻擋盲區(qū)寬度如下表1：

5仿真算例

5.1圖像測距

視頻攝像機(jī)通過捕捉船舶，并獲得相應(yīng)的基礎(chǔ)信息，傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，隨后通過計(jì)算內(nèi)置的測距，計(jì)算出目標(biāo)船舶的距離。隨后通過船載雷達(dá)獲得船舶的實(shí)時(shí)方位，并結(jié)合船舶的方位，對所采集信息進(jìn)行篩選，將篩選的信息通過計(jì)算機(jī)處理，生成虛擬信息。

5.2仿真結(jié)果分析

當(dāng)檢測目標(biāo)船存在時(shí)，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)船舶識別。實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)直接計(jì)算所得的位置顯示增強(qiáng)信息，會使增強(qiáng)信息遮擋目標(biāo)船，為達(dá)到較好的目標(biāo)船與增強(qiáng)信息融合效果，在不影響目標(biāo)船與增強(qiáng)信息配準(zhǔn)的條件下，增強(qiáng)信息顯示達(dá)到理想效果。

6結(jié)論

本文提出的一種面向盲區(qū)的船舶視覺輔助瞭望方法可以應(yīng)用于船舶航行輔助瞭望。它通過實(shí)現(xiàn)虛擬圖像與目標(biāo)船現(xiàn)實(shí)場景的融合，使駕駛員在平視狀態(tài)下獲取目標(biāo)船信息，快速做出船舶避碰決策計(jì)劃，降低了船舶碰撞危險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)：

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[2]王世彤，李書林，陳鑫鑫，崔素萍，王辛巖.應(yīng)用5G來解決因視野盲區(qū)所引發(fā)交通事故的技術(shù)研究[J].科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新，2020（27）：81-82.

[3]彭同興，王丙龍，林偉權(quán)，周滔，鮑向文，王灝荃.彎道盲區(qū)可視化安全行車裝置設(shè)計(jì)與研究[J].山西電子技術(shù)，2020（04）：77-79.

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[5]孫偉，楊一涵，王野，李亞丹.基于BEEMD的單目測距圖像區(qū)間閾值降噪算法[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，49（04）：563-568.