一种基于机器视觉的海上目标接近程度预警方法及系统

    公开(公告)号:CN115880642A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202211716928.0

    申请日:2022-12-29

    发明人: 朱昭云 张铭 张波

    摘要: 本发明涉及机器视觉的目标检测技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的海上目标接近程度预警方法及系统,其方法包括以下步骤:构建风电数据集;划分为训练集和测试集;基于YOLOv5s网络构建YOLO海上目标检测模型,并训练,获得海上风电设施检测模型;将视频输入至海上风电设施检测模型,检测出海上风电视频中的风电设施和航行船舶;统计海上风电检测模型输出的风机和船舶边界框数量,同时计算风机和船舶边界框的质心对距离,若计算的质心对距离小于设定的距离阈值,更新船舶边界框颜色,并发出预警提示。本发明通过改进的YOLOv5s检测算法能够实现对复杂环境下的风电设施、船舶小目标的检测及距离预警评估,从而降低航行船舶碰撞海上风电设施的可能性。