【摘 要】
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自2016年杭甬运河宁波段正式通航以来,过闸船舶数量及货运量逐年增加,有限的待泊区泊位数量已经无法满足实际的需求。为防止船舶无序驶入待泊区造成航道拥堵,船闸工作人员通常借助监控画面,并通过电话远程指挥船舶驶入待泊区。由于这样的方法消耗大量人力资源,并且在船闸工作人员下班后,无法指挥调度船舶安排泊位,降低船舶过闸效率。因此,为降低人为和时间因素,实现准确、高效的船舶检测来辅助泊位资源的自动化调度,对
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自2016年杭甬运河宁波段正式通航以来,过闸船舶数量及货运量逐年增加,有限的待泊区泊位数量已经无法满足实际的需求。为防止船舶无序驶入待泊区造成航道拥堵,船闸工作人员通常借助监控画面,并通过电话远程指挥船舶驶入待泊区。由于这样的方法消耗大量人力资源,并且在船闸工作人员下班后,无法指挥调度船舶安排泊位,降低船舶过闸效率。因此,为降低人为和时间因素,实现准确、高效的船舶检测来辅助泊位资源的自动化调度,对提升航运经济效益有着重要意义。近几年,深度学习在各种计算机视觉任务中得到了广泛的研究与应用。受益于深度学习强大的数据特征表达能力,以及在检测速度和精度上的巨大优势。本文研究基于深度学习的船舶检测算法,主要研究工作及成果如下:（1）采集待泊区船舶靠泊的实景图像,并结合拍摄角度以及船舶靠泊过程中由潮汐变化引起的船舶姿态位置偏移等特点,分别构建一套船舶数据集（Dataset-NB-Boat）用于船舶检测网络训练,主要包括船舶目标检测数据集和实例分割数据集。（2）针对现实中图像采集待泊区船舶尺度的差异,提出一种有效的多尺度信息融合检测方法。基于YOLOv5s算法中引入不同尺度卷积核进行组合,利用多尺度感受野将提取的船舶特征信息进行融合,使用单尺度Head输出检测结果。同时,为进一步降低模型计算复杂度,使用等比例复制特征图构建一种轻量化的Ghostmix模块,在不改变网络深度和宽度的情况下,能够更高效地实现对船舶目标检测。通过将改进后的船舶检测网络与YOLOv5s网络相比,所提的网络的参数量降低了69.6%,检测精确率提高了7.4%。（3）鉴于船舶目标检测网络在实际检测中存在单目标多检测的问题,提出基于改进的实例分割算法用于船舶检测。通过对剪枝后的YOLACT实例分割算法添加船舶边界细化模块（BBDnet）以及Soft＿nms＿conf过滤冗余候选框,实现高精度的船舶轮廓分割检测。实验结果表明,本方法能够在较低的硬件资源配置下实现待泊区域船舶图像的实例分割检测。本文在船舶检测数据集（Dataset-NB-Boat）上验证了上述所提方法,相比于原有的目标检测算法及实例分割算法。本文方法实现了更高的检测准确率,具有较低的计算复杂度以及更高的实时性。
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