激光传感器在船舶交通量观测系统中的应用

激光传感器在船舶交通量观测系统中的应用丰玮1，李芬2，王迅 3,（1丰玮江苏省交通运输厅航道局江苏南京 210000；2 李芬无锡航道处江苏无锡；3 王迅思创数码科技股份有限公司江西南昌 360096）【摘要】本文阐述了基于激光传感技术在船舶交通量观测系统中的实际应用，介绍了基于激光传感器的船舶交通量观测系统在航道智能化管理中应用的关键技术和具体实现。

【关键词】激光传感器船舶交通量一、概述船舶交通量是指单位时间内通过水域中某一地点的所有船舶的数量、方向、船速、总吨位等。

是表征某水域水上交通状况的最基本量，也是航道发展定位、基础设施建设以及航道管理策略制定等决策的重要依据之一。

基于激光传感器的船舶交通量观测系统，以激光传感器作为船舶数据的采集手段，实现船舶特征识别；以多激光传感器在航船舶通行检测系统为基础，采用多源数据融合和机器学习方法实现船舶特征辨识和自适应误差控制，研究基于形态分类方法和时空数据连续特征提取的拖船队检测，实现对船舶交通量的全天候自动船舶统计。

系统以“苏南运河无锡段‘感知航道’信息化工程”为依托，由江苏省交通运输厅航道管理局、无锡航道处、思创数码科技股份有限公司共同合作，采用激光传感技术获取船舶交通量信息，结合Zigbee技术、智能图像分析等物联网技术，在苏南运河无锡段共同组成了一个“感知航道”的信息化系统。

二、船舶交通量的国内外研究现状为了实现对船舶交通量的检测，目前，国内外开展了大量的研究工作，并提出了各种不同的研究方法。

综合归纳，主要有以下几种方式：基于雷达成像系统的方式[1]、基于视频监控系统的方式、基于红外成像系统的方式[2]、基于AIS监控方式[3]和人工方式[4]等。

（一）基于雷达成像系统的方式雷达被广泛应用于船舶交通管理系统VTS中，成为船舶检测方法中最主要的方法，也是目前船用导航领域最为常用的技术手段。

其主要优点是，观测范围大、主动测量，船舶位置信息和流量信息容易获取，不受天气条件影响。

作为一种主动的测量手段，无须被测目标的参与。

其不足之处在于雷达信号存在着一定的盲区，采集到的模拟信号无船舶尺寸、类型等准确物理含义的关键信息。

（二）基于视频监控系统的方式作为对雷达成像不足的重要补充，视频监控己经成为现代VTS系统中进行场景监控不可或缺的一部分。

采用数字图像算法的视频监控系统已可在复杂背景中自动识别目标，对进入其视场的物体和人进行自动检测和识别，并做出一些自动报警与判断。

但相比AIS和雷达系统，它的监控范围小，不能与电子海图联动。

且视频监控提供的监控和判断，是在人工判断的基础上完成的，机器视觉算法尚不完善。

视频监控系统最重要的缺陷是系统严重依赖光照条件，仅适用于白天光照良好的情况下，黑夜、大雾都会严重影响它的使用效果。

（三）基于红外成像系统的方式红外成像系统，是对视频监控的一种重要补充。

红外成像系统与雷达相比，具有结构简单、体积小、重量轻、分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强等优点。

与可见光成像系统相比，有透烟尘能力强，可昼夜工作等特点。

其主要缺点仍是一种基于半人工辅助的监控系统，目标的获取需要人工辅助完成。

同时，红外成像的监控范围和视频监控类似。

（四）基于AIS系统的方式AIS是现代船舶的标准设备，它可提供的信息包括：船舶位置、航速、转向角、长度、宽度、GPS相对位置、吃水深、在航状态、船名、呼号、IMO号等。

其最大的优点在于：区别于雷达、视频监控、红外等手段，AIS所获取的船舶信息完整和全面。

该方式的主要缺点在于：它的监管是被动式的，要求在船舶上必须安装AIS设备，且该设备能够正常工作。

目前，要在我国内河航运的每艘船舶上安装该设备尚需一定时日。

（五）人工统计方式由于上述的各种自动化的船舶交通量检测方式均有其局限性，因此，定点定期的人工统计方式仍是目前航道管理部门最为常用的方法。

选取狭窄水道、港口的入口处或近岸，采用目测观察的方式，记录通过的船舶参数。

虽然该法简单易行，但其结果易受观察人员的水平、责任心、天气、观察时间等诸多因素影响。

三、激光传感器船舶交通量观测系统[5]（一）系统的组成激光传感器船舶交通量观测系统由数据采集子系统、数据处理子系统和辅助子系统三个部分组成。

图1 系统组成示意图数据采集子系统，主要由激光传感器组成，通过激光头的自身旋转，对物体进行短时间的线扫描，从而实现对被测物截面的二维扫描，实时采集航道上的目标图像。

数据处理子系统，在系统中激光传感器和计算机之间进行数据的双向传递，计算机接收激光传感器的测量数据，激光传感器接收计算机设置好的传感器的配置数据。

数据通过串口进行传送。

为截取数据，在系统中采取串口复制将串口的数据导出。

从激光传感器回传的测量数据，在服务器端经过三维空间数据还原、数据融合、数字成像、多元回归模型和多簇群图形分析等模块的处理后得出船舶的交通量数据。

辅助子系统，由电源、电源控制电路、固定设备组成。

电源负责给系统供电；电源控制电路实现打开、关闭、重启系统、选择系统的测量范围，固定设备用来固定激光传感器。

（二）主要研究内容1.激光传感器的工作原理激光测距传感器是利用激光对被测目标进行准确测定距离的仪器。

它由激光发生器、光学零件和光电器件所构成。

在工作时，通过向目标射出激光，由光电元件接收目标反射的激光束，计时器测定激光束从发射到接收的时间，计算出从观测者到目标的距离和其它三维空度量值。

与其它测量手段相比，激光测距传感器具有速度快、实时性强、成本低、获取数据精度高、可全天候工作等优点。

激光测距仪采集到的是深度图像，与传统的视觉图像相比，具有以下三方面的优势:(l) 受场景中介质的种类、纹理影响小。

对于介质灰度较统一、纹理基本一致的环境仍有很好的采集效果。

(2) 可直接反馈被测目标的三维空间信息，便于建立位置对应关系。

(3) 不受光照射条件影响，对光线没有要求。

2.船舶三维图像的检测及数据传输激光传感器测量船舶时，测量到的是船舶宽度和出水高度，如图2，假设点与点之间为直线，便可得到船舶的二维外形。

测量的点越多，其结果就越可靠。

图2 船舶测量示意图两台激光传感器被同时安装在桥梁中央，对正下方的航道进行不间断的激光扫描。

采集到的图像首先进行滤波等数据处理工作，对于经系统判定是船舶的图像，实时记录船舶的截面。

为了获取船舶的三维尺寸，需要将采集到的船舶断面和速度的两路激光数据进行实时匹配、处理，计算出船舶的三维尺寸并对船舶的流量进行累加统计。

两路激光器采集到的数据分别通过通信电缆进行传输，以RJ45网络连接高速采集卡，高速卡将激光器采集的数据转换为有线网络数据并传送给后端的计算机，系统后端采用一台工控计算机对采集到的数据进行处理。

3.船舶特征辨识和自适应误差控制的研究对于船舶外形尺寸等特征量在内的三维空间数据的检测，需要由两个激光器联合工作，利用计算机对两个激光器按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，在时域和空域上对应同一艘船舶，才能做到正确地特征提取。

特征辨识的研究是将两激光器的数据分别转换到直角坐标系中，通过位置坐标来找到同一艘船舶，然后使用数据融合技术对两坐标系数据进行融合。

为了使激光能够准确地测出船舶的轮廓特征值和航行方向及速度，需要通过对二维激光传感器测得的激光测量数据进行坐标系的转化，建立激光传感器的空间极坐标系。

特征辨识的难点是三维投影变换问题。

由于两激光器安装会产生倾斜且扇形扫描，采集的数据基于极坐标系，因此必须通过三维投影变换将极坐标数据转换到直角坐标系，才能正确得到船舶的特征值。

图3 激光器数据转换示意图测量的另一误差来源于船舶轮廓检测中常常会发生目标遮挡的情况，因此需要对部分检测结果进行船舶轮廓的重构。

通过机器学习结合形态学的相关理论，对因遮挡而未检测到的船舶进行重构，这样能大大减少测量的误差。

利用多种形态学方法，如反相、侵蚀、膨胀、对称等，对被遮挡的船舶进行轮廓重构。

在船舶特征提取过程中，我们可以利用多种形态学方法，如反相、侵蚀、膨胀、对称等。

4.时空数据连续特征提取方法研究拖船队的检测激光器检测拖船队是一个连续时间域和空间域的问题。

拖船队的特征辨识和单独船舶的特征辨识原理是一样的，对于拖船队而言，还需要检测拖船队中船舶的数目。

系统采用连续时间域上基于形态分类的方法，识别船舱和机舱，从而得到船舶的数量，通过大量样本实验和监督分类方法，强化学习拖船队的形态学特征，并进行实验检验。

系统采用了基于多尺度和多特征的拖船队特征辨识模型，在连续小波变换的基础上，研究信号的尺度-小波能量谱和时间-小波能量谱，同时定义选择形状特征的一种判别函数，提取船舱和货舱的特征，依据判别函数给出特征向量，并用最近距离分类器和近邻分类器对特征进行分类。

将数据融合应用于拖船队特征辨识中，通过大量样本的强化学习，加强拖船队的形态特征，以达到辨识的目标。

5.多传感器数据的融合检测如何使多个传感器协调工作，得出相对可靠的特征并将之融合是本系统的难点之一。

系统的各局部滤波器负责对各传感器测量值进行预处理（野点剔除、数据平滑等）并进行Kalman滤波（融合距离量测值和速度量测值），得到局部估计；主滤波器负责将各局部滤波器送来的局部估计进行一致性检验和融合，得出对应点距离的全局估计，并且保存该距离估计作为测距之后计算船舶吨位的依据。

（三）系统的应用激光传感器的交通量观测系统是一种基于岸基主动式激光扫描的检测方式，系统通过多元传感数据的数据融合、数字成像、多元回归及多簇群图形分析，在应用图形学、应用数学的原理上建立一个具有实用价值的船舶交通量智能分析和推演模型，解决船舶交通量的检测问题，实现对内河航道的船只交通量实行24小时不间断的自动的检测。

通过在苏南运河无锡段“感知航道”试点应用，基于激光传感器的交通量观测系统有望应用推广至江苏省的“两纵四横”3500多公里的干线航道网。

同时，可在全国范围的河流、湖泊以及整个京杭运河等内河航道普遍推广实施和应用。

四、结束语激光传感技术虽然已经在国内交通领域实现了诸多的应用，但依然是一个新生事物，必须结合行业的特点开发出不同的应用或服务产品。

由于激光传感器本身的技术特性，决定了它可以很好地应用于智能交通领域。

随着物联网技术的深入发展和水上智能交通的建设投入，物联网在水上交通领域必将会呈现出种类繁多的行业应用，水上交通智能化的程度也将会迎来一个质的飞跃。

【主要参考文献】[1] 郭石军，刘辉建．成像雷达在港口交管系统应用探讨[J] 广州航海高等专科学校学报，2008(4)：178-184．[2] 徐鹏．船舶交通量统计系统的设计与实现[D]．大连海事大学2009[3] 张连东．基于AIS数据的成山头水域船舶交通流量研究[D] ．大连海事大学2010[4] 郑中义，吴兆麟，赵连晶．水上交通观测天数与交通量估计精度的关系[J]．大连海事大学学报，2002，28（Z1）[5]陈晨基于激光传感器的在航船舶流量检测技术研究武汉理工大学；2009年。