一种船舶在线监测方法及终端与流程

技术特征：
1.一种船舶在线监测方法，其特征在于，包括步骤：s1、获取待监测视频；s2、通过预训练的多个嵌套的lstm网络获取所述待监测视频的目标待监测关键帧；s3、根据预训练目标识别神经网络对所述目标待监测关键帧进行目标识别和目标跟踪。2.根据权利要求1所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，所述s2之前包括：预训练多个嵌套的lstm网络。3.根据权利要求2所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，所述预训练多个嵌套的lstm网络具体为：s21、获取训练视频，通过选择lstm网络获取所述训练视频的训练视频关键帧的第一特征；s22、通过判别lstm网络获取所述训练视频的第二特征，并判断所述第一特征及所述第二特征是否相同，若是，则执行s23，否则，调整所述选择lstm网络的参数后执行所述s21；s23、保存所述选择lstm网络及所述判别lstm网络；所述s2具体为：通过所述选择lstm网络及所述判别lstm网络获取所述待监测视频的目标待监测关键帧。4.根据权利要求3所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，所述s21具体为：将所述训练视频分解为多个训练视频帧，将所述训练视频帧逐一通过所述选择lstm网络得到与所述训练视频帧对应的关键性评分及特征向量；根据所述关键性评分由高到低的顺序排列所述训练视频帧，获取前预设个数的所述训练视频帧，并标记为训练视频关键帧；根据所述关键性评分及所述特征向量加权计算得到所述训练视频关键帧的第一特征。5.根据权利要求3所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，还包括编码lstm网络及解码lstm网络；所述s21及所述s22之间还包括：通过所述编码lstm网络计算所述第一特征的特征编码；通过所述解码lstm网络解码所述特征编码得到第三特征；所述s22具体为：通过判别lstm网络获取所述训练视频的第二特征，并判断所述第三特征及所述第二特征是否相同，若是，则执行s23、否则，调整所述选择lstm网络的参数后执行所述s21。6.根据权利要求1所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，所述s2及所述s3之间还包括：通过目标识别网络对所述目标待监测关键帧进行环境过滤处理；对环境过滤处理后的所述目标待监测关键帧进行图像预处理，统一各个目标待监测关键帧的格式。7.根据权利要求6所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，所述图像预处理包括格式转化、重采样及对比度调整。8.根据权利要求1所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，所述目标待监测关键帧
按照时间顺序排列；所述s3包括：从最早的所述目标待监测关键帧开始遍历所述目标待监测关键帧，根据所述预训练的目标识别神经网络对遍历到的第一待监测关键帧进行目标识别得到第一标记框；并根据所述预训练的目标识别神经网络对所述第一待监测关键帧的后一第二待监测关键帧进行目标识别得到第二标记框；获取所述第一标记框与所述第二标记框的交集与二者并集的比值；根据所述比值新增、更新或删除轨迹信息。9.根据权利要求8所述的一种船舶在线监测方法，其特征在于，所述第一标记框包括多个，所述第一标记框与所述标记目标一一对应；所述第二标记框包括多个，所述第二标记框与所述标记目标一一对应；所述获取所述第一标记框与所述第二标记框的交集与二者并集的比值具体为：获取相同所述标记目标的第一标记框及所述第二标记框的交集与二者并集的比值。10.一种船舶在线监测终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1
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9任一所述的一种船舶在线监测方法。

技术总结
本发明提供了一种船舶在线监测方法及终端，获取待监测视频；通过预训练的多个嵌套的LSTM网络获取所述待监测视频的目标待监测关键帧；根据预训练目标识别神经网络对所述目标待监测关键帧进行目标识别和目标跟踪；本发明获取待监测视频，通过预训练的多个嵌套的LSTM网络获取其对应的目标待监测关键帧，对目标待监测关键帧进行目标识别和目标跟踪，通过LSTM网络获取目标待监测关键帧，大大降低了待监测视频的数据量，使得后续的目标识别和目标跟踪的计算量大大降低，缩短了接收视频到完成目标识别和目标跟踪之间的时延，实现待监测视频的实时在线计算，从而能够实现对船舶的实时跟踪监控。监控。监控。


技术研发人员：董帝渤 陈新伟 黄端琼 林梅辉 陈良 陈涛 林峰
受保护的技术使用者：福建省海洋预报台
技术研发日：2021.08.27
技术公布日：2021/12/14