一、項目簡介
本項目基於ROS系統實現對無人艇的控製，深入解析水上交通圖像成像規律👰🏻，以船舶圖像航跡的時序信息為約束條件建立船舶圖像航跡跟蹤方法，構建船舶成像尺度變化、船舶成像視角變化等典型航跡跟蹤🤵🏿，調整自適應的船舶圖像航跡穩健跟蹤框架📅，並辨識船舶圖像航跡數據時空連續性規律，建立船舶圖像航跡異常跟蹤數據的檢測與篩選模型🧜🏽。搭建鏈接船舶圖像航跡跟蹤異常數據與船舶圖像航跡穩健跟蹤模型的反饋-驅動關聯機製，建立船舶圖像航跡跟蹤數據提取✶、分析和優化的閉環控製策略，建立通航態勢智能感知的船舶高精度航跡數據提取與分析機製👩🏽💼。
二🍨🏋🏽、項目圖片
圖1 搭載多源傳感器的無人船原型
圖2 通航態勢智能感知系統
圖3 船舶行為分析結果
三、獲獎情況
1.相關論文“High-Resolution Vehicle Trajectory Extraction and Denoising From Aerial Videos”入選2022年交通運輸重大科技成果庫；
2.國際交通科技年會CICTP 2020-21最佳區域編輯🆙；
3.第十三屆全國交通運輸領域青年學術會議優秀論文（10%）。
四、專利情況
1.Chen X, Wu H, Yang Y, et al. Ship image trajectory tracking and prediction method based on ship heading recognition: U.S. Patent Application 17/886,901[P]. 2024-1-11
2.Xinqiang CHEN, Yongsheng Yang, et al. VESSEL TYPE IDENTIFICATION METHOD USING COARSE-TO-FINE CASCADED CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK:CA 3084451,[P]. 2024-2-20
3.陳信強，吳昊👆🏼，楊勇生等. 一種基於船艏向識別的船舶圖像軌跡跟蹤與預測方法:CN202210789127.0[P]. 2022-10-04.
五📛、應用領域
該項目旨在建立一種擁有自主航行能力的水上安全作業無人艇，可以有效地完成水面巡邏🚉，科研數據采集等任務3️⃣。該無人艇能夠實時監測船舶周圍的水深、水流、潮汐等情況🧓🏼，並結合船舶識別軌跡提取算法識別周圍環境的船舶並提取軌跡並進行分析🙋🏽♀️，從而自主決策最佳的航行路線和速度建議。其次，提供準確的環境信息，為水上資源開發、科研提供支持🧘，促進海洋經濟的發展和利用。
聯系部門😳：意昂娱乐
聯系人：吳老師/王老師
電話：38283308/50193210
電子郵件：gswu@shmtu.edu.cn