内河航运船舶视觉跟踪算法（精装）_滕飞刘清_9787562954941

随着网络和计算机技术的飞速发展，内河航道信息化成为航运安全监管的一种有效途径，航运视频监控系统在海事监管中发挥着越来越重要的作用。为了进一步提高航运视频监控的智能化水平，本书重点研究了基于视觉的内河船舶动态跟踪算法。为了使读者系统地了解船舶动态跟踪领域的理论及算法，本书分析了船舶动态跟踪的国内外研究现状，讨论了内河船舶跟踪的特点和难点，详细介绍了基于MeanShift、TLD（Tracking-Learning-Detection）、MIL（Multiple Instance Learning）、粒子滤波和压缩跟踪（Compressive Tracking）等理论构建适合内河特定场景下船舶跟踪系统的算法设计的全部研究成果。本书的特点是将算法理论分析和仿真实验相结合，可以让读者清晰地掌握算法原理和应用中存在的问题以及解决问题的方向。内容涉及到信息处理、计算机视觉、智能视频监控等领域。本书

　　电子巡航系统通过高度整合传统的船舶交通管理系统（VTS）、船舶自动识别系统（AIS）、无线甚高频（VHF）、闭路电视监控系统（CCTV）等先进监管手段，建立了对船舶实施动态跟踪，对通航秩序进行动态管理，对重要水域实行电子化监控和全力位覆盖的统一指挥平台。其具有巡航密度高、工作强度小、反应能力强的特点，可有效提升海事监管和应急救助能力，减少船舶碰撞、搁浅等事故险情的发生。"十一五"期间，长江海事局、广东海事局、山东海事局、浙江海事局等在各内河重点水域、重点港区、承点桥区等纷纷布局了电子巡航系统.实时监控船舶航行、停泊及作业秩序，实现对船舶的航迹跟踪、安全预警、违法处置、信息服务等功能。

　　但目前国内的内河视频监控系统在推广应用中仍然存在一些不足的地方，最为突出的是其智能化程度还不高，仪作为场景观察、记录的工具，操控复杂.不能自动筛选信息、智能分析。需要依赖值班人员监看视频，容易产生疲劳，疏漏险情信息。而且随着监控点的不断增多，一般都有几十只甚至更多的摄像机在同时工作，有着海量的视频监控信息需要进行检索，仅靠人力显然已经无法满足实际需求。同时，船舶流量数据是海事安全监管的基础性数据，但传统的视频监控系统无法自动识别船舶，不能实现船舶流量门动统计的功能，更无法实现对重点船舶或严管航段船舶的轨迹进行自动跟踪，判断船舶是否存在违章行为。随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，汁算机视觉应用不断成熟和扩大，研究内河航运视频智能分析成为重要的研究方向。本课题组在国家自然科学基金项目的支持下，专门针对内河航运视频监控系统的船舶视觉检测和跟踪技术进行了深入的研究，将研究成果撰写成《内河航运巾运动船舶视觉榆测算法》和《内河航运船舶视觉跟踪算法》两本著作。

　　《内河航运船舶视觉跟踪算法》这本著作共8章，专门针对内河环境，从船舶特征和船舶运动特性人手，研究经典和热门的跟踪算法在内河航运中的应用，经过算法的理论分析和大量的对比试验分析，提出了适合于内河航运的船舶视觉跟踪算法。本书从理论和实验两个方面详细介绍了5种典型的视觉跟踪算法，既是一本研究内河船舶视觉跟踪算法的专门著作，也是计算机视觉方向的读者学习视觉跟踪算法的参考书。

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