基于深度学习的海上目标跟踪与预警系统设计与实现 .pdfVIP

基于深度学习的海上目标跟踪与预警系统设

计与实现

作者：裴旭

来源：《无线互联科技》2023年第24期

摘要：在传统的方法中，通常需要使用大量的计算资源来进行图像处理和特征提取，而这

种方法往往无法满足实时性和高精度的要求。针对海上目标跟踪和预警问题，文章提出一种基

于深度学习的方法，并基于此方法建立了基于深度学习的目标跟踪和预警系统。该系统采用卷

积神经网络作为基础模型，通过对海面上的目标进行识别和分类，实现了对目标的位置和运动

状态的准确预测。

关键词：目标跟踪；海上目标；预警系统设计

中图分类号：TP274文献标志码：A

引言0

当前，全球海洋贸易日益增长，海上交通流量不断增加，对船舶监控的需求也越来越高。

然而，传统的船舶监控方法往往存在精度不高、实时性差等问题，而基于深度学习技术的船舶

监控系统可以有效解决这些问题。本文旨在开发一种基于深度學习的目标跟踪和预警系统，以

提高船舶监控的准确性和实时性。该系统的主要功能包括：通过图像识别算法自动检测到目标

物体并进行跟踪；利用预测模型提前预警潜在危险事件发生；提供实时监测数据以便船长及时

采取措施应对风险。本文能够为海上目标跟踪与预警提供更加准确可靠的方法，提高船舶安全

性能。

海上目标跟踪1与预警系统方案设计

系统需求1.1分析

为了满足用户的需求，研究人员进行了详细的系统需求分析。（1）对于目标检测模块，

需要能够快速准确地从海面图像中提取出目标区域。为此，研究人员采用了卷积神经网络

（CNN）作为目标检测模型。同时，为了提高算法的鲁棒性，研究人员还加入了一些自适应参

数调整机制。（2）对于目标识别模块，需要能够有效地区分不同类型的目标。因此，研究人

员选择了基于卷积神经网络的分类器作为目标识别模型。（3）针对目标跟踪模块，需要能够

实时获取目标的位置和速度信息，并在此基础上预测其未来的运动路径。

系统1.2总体架构设计

基于深度学习的海上目标跟踪与预警系统的主要功能是通过对海面图像进行实时分析和识

别，来监测并预测潜在威胁，从而提高海上安全保障能力。为了实现这一目的，需要建立一个

完整的系统框架。研究人员需要确定系统的整体结构和模块组成。在此基础上，研究人员可以

进一步考虑每个模块的功能。例如，数据采集模块负责从传感器上获取海面上的各种信号和影

像数据；特征提取模块则用于将这些数据转化为可用于训练模型的数据集；分类/检测模块用

来对输入数据进行分类或检测，以判断是否存在潜在威胁。此外，还可以添加其他必要的模

块，如监控控制模块等。在整个系统的构建过程中，研究人员还需要考虑一些关键问题。

（1）硬件配置问题。由于该系统装设在船舶上，因此需要选择适合海洋工作环境的设备。

（2）对算法的选择也非常重要。需要选择具有良好性能和可靠性的算法，并且能够适应不同

的场景和任务需求。（3）对系统的测试和验证也同样重要，需要确保系统的准确性和稳定

性，以便在实际应用中得到更好的效果。

系统功能模1.3块设计

该系统主要由3个功能模块组成：目标检测、目标识别和目标追踪。其中，目标检测是整

个系统的核心部分，它负责从图像序列中提取出目标物体的位置和特征信息；目标识别通过对

目标进行分类，确定其类型；目标追踪是将目标定位到下一个帧中的位置。为了提高系统的性

能和准确性，研究人员在每个功能模块中都采用了相应的算法和技术手段。具体来说，目标检

测模块采用的是YOLOv3模型，它是目前较流行的单个点样器之一。该模型可以同时处理多

个目标并给出目标的精确坐标和类别标签。在目标识别方面，研究人员使用了FasterR-CNN模

型［1］，能够快速地找到目标对象并在同一帧内对其进行分类。最后，针对目标追踪的需

求，选择了基于粒子滤波的方法来计算目标运动轨迹。这些方法的应用使得该系统可以在海面

环境中高效地完成目标跟踪任务。

系统数据库设计1.4

在本研究中，研究人员需要建立一个针对海上目标跟踪与预警系统的数据库。该数据库的

主要功能是存储和管理海面上的各种海洋目标的信息，包括船舶的位置、速度、航向、高度

等。同时，还需要对这些数据进行分类、筛选以及分析处理。因此，在数据库的设计过程中，

研究人员需要考虑以下几个方面的问题：（1）针对海面上的各种海洋目标的数据采集方式不

同，需要考虑如何将不同的数据源整合到同一个数据库中。（2）为了提高数据库的性能，需

要采用合适的结构化方法来组织数据，并优化查询语