基于深度學習的海上目標跟蹤與預警系統設計與實現

裴旭

摘要：在傳統的方法中，通常需要使用大量的計算資源來進行圖像處理和特征提取，而這種方法往往無法滿足實時性和高精度的要求。針對海上目標跟蹤和預警問題，文章提出一種基于深度學習的方法，并基于此方法建立了基于深度學習的目標跟蹤和預警系統。該系統采用卷積神經網絡作為基礎模型，通過對海面上的目標進行識別和分類，實現了對目標的位置和運動狀態的準確預測。

關鍵詞：目標跟蹤；海上目標；預警系統設計

中圖分類號：TP274? 文獻標志碼：A

0 引言

當前，全球海洋貿易日益增長，海上交通流量不斷增加，對船舶監控的需求也越來越高。然而，傳統的船舶監控方法往往存在精度不高、實時性差等問題，而基于深度學習技術的船舶監控系統可以有效解決這些問題。本文旨在開發一種基于深度學習的目標跟蹤和預警系統，以提高船舶監控的準確性和實時性。該系統的主要功能包括：通過圖像識別算法自動檢測到目標物體并進行跟蹤；利用預測模型提前預警潛在危險事件發生；提供實時監測數據以便船長及時采取措施應對風險。本文能夠為海上目標跟蹤與預警提供更加準確可靠的方法，提高船舶安全性能。

1 海上目標跟蹤與預警系統方案設計

1.1 系統需求分析

為了滿足用戶的需求，研究人員進行了詳細的系統需求分析。（1）對于目標檢測模塊，需要能夠快速準確地從海面圖像中提取出目標區域。為此，研究人員采用了卷積神經網絡（CNN）作為目標檢測模型。同時，為了提高算法的魯棒性，研究人員還加入了一些自適應參數調整機制。（2）對于目標識別模塊，需要能夠有效地區分不同類型的目標。因此，研究人員選擇了基于卷積神經網絡的分類器作為目標識別模型。（3）針對目標跟蹤模塊，需要能夠實時獲取目標的位置和速度信息，并在此基礎上預測其未來的運動路徑。

1.2 系統總體架構設計

基于深度學習的海上目標跟蹤與預警系統的主要功能是通過對海面圖像進行實時分析和識別，來監測并預測潛在威脅，從而提高海上安全保障能力。為了實現這一目的，需要建立一個完整的系統框架。研究人員需要確定系統的整體結構和模塊組成。在此基礎上，研究人員可以進一步考慮每個模塊的功能。例如，數據采集模塊負責從傳感器上獲取海面上的各種信號和影像數據；特征提取模塊則用于將這些數據轉化為可用于訓練模型的數據集；分類/檢測模塊用來對輸入數據進行分類或檢測，以判斷是否存在潛在威脅。此外，還可以添加其他必要的模塊，如監控控制模塊等。在整個系統的構建過程中，研究人員還需要考慮一些關鍵問題。（1）硬件配置問題。由于該系統裝設在船舶上，因此需要選擇適合海洋工作環境的設備。（2）對算法的選擇也非常重要。需要選擇具有良好性能和可靠性的算法，并且能夠適應不同的場景和任務需求。（3）對系統的測試和驗證也同樣重要，需要確保系統的準確性和穩定性，以便在實際應用中得到更好的效果。

1.3 系統功能模塊設計

該系統主要由3個功能模塊組成：目標檢測、目標識別和目標追蹤。其中，目標檢測是整個系統的核心部分，它負責從圖像序列中提取出目標物體的位置和特征信息；目標識別通過對目標進行分類，確定其類型；目標追蹤是將目標定位到下一個幀中的位置。為了提高系統的性能和準確性，研究人員在每個功能模塊中都采用了相應的算法和技術手段。具體來說，目標檢測模塊采用的是YOLOv3模型，它是目前較流行的單個點樣器之一。該模型可以同時處理多個目標并給出目標的精確坐標和類別標簽。在目標識別方面，研究人員使用了FasterR-CNN模型［1］，能夠快速地找到目標對象并在同一幀內對其進行分類。最后，針對目標追蹤的需求，選擇了基于粒子濾波的方法來計算目標運動軌跡。這些方法的應用使得該系統可以在海面環境中高效地完成目標跟蹤任務。

1.4 系統數據庫設計

在本研究中，研究人員需要建立一個針對海上目標跟蹤與預警系統的數據庫。該數據庫的主要功能是存儲和管理海面上的各種海洋目標的信息，包括船舶的位置、速度、航向、高度等。同時，還需要對這些數據進行分類、篩選以及分析處理。因此，在數據庫的設計過程中，研究人員需要考慮以下幾個方面的問題：（1）針對海面上的各種海洋目標的數據采集方式不同，需要考慮如何將不同的數據源整合到同一個數據庫中。（2）為了提高數據庫的性能，需要采用合適的結構化方法來組織數據，并優化查詢語句以減少查詢時間。（3）為了保證數據庫的安全性和可靠性，需要采取相應的備份策略和故障恢復措施。

1.5 系統開發環境

本文使用Python語言作為主要編程工具。Python是一種高級解釋型程序設計語言，具有簡單易學、代碼可讀性強、支持多種數據結構和算法等優點。此外，Python還擁有豐富的第三方庫和框架資源，可以方便地進行圖像處理、機器學習等工作。為了便于對海面的目標進行實時監測和分析，研究人員選擇了OpenCV庫來完成圖像采集和處理工作。該庫提供了一系列高效且實用的函數，能夠幫助快速獲取海面上的目標影像并對其進行預處理操作。同時，研究人員也使用了TensorFlow和Keras等深度學習框架來構建目標檢測模型。

2 海上目標跟蹤與預警系統硬件設計

2.1 硬件平臺搭建

在研究中，研究人員采用了一種基于FPGA的硬件平臺來進行海上目標跟蹤與預警系統的開發。該平臺由多個模塊組成，包括信號采集模塊、數據處理模塊和控制模塊等［2］。其中，信號采集模塊負責接收并解碼雷達波束信號，并將其轉換為數字格式；數據處理模塊則對接收到的數據進行預處理和特征提取操作；而控制模塊則是整個系統的核心，它通過PCI總線與其他模塊通信，協調各個模塊之間的工作流程。為了提高系統的性能和可靠性，研究人員在硬件平臺上進行了一系列優化措施。例如，采用高速緩存技術提高了數據傳輸速度；采用雙路冗余的設計方式保證了系統的穩定性和魯棒性。最終，研究人員成功地將整個系統集成在一起，實現了海上目標跟蹤與預警的功能。

2.2 硬件模塊設計

硬件模塊是整個系統的核心部分之一，其功能直接影響到系統的性能表現。首先，研究人員需要確定所需要的功能模塊以及它們的數量。在此基礎上，研究人員可以進行電路板布局規劃和元器件選擇。具體來說，硬件模塊主要包括信號采集單元、數據處理單元、控制器單元和通信接口單元4個方面。信號采集單元主要負責接收傳感器輸出的數據并將其轉換為數字信號輸入到數據處理單元；數據處理單元則通過對數據進行預處理和特征提取來提高識別準確率；控制器單元則是協調各個子系統的工作，保證整體系統的穩定運行；通信接口單元則用于將數據傳輸給外部設備或者人機交互界面。

3 海上目標跟蹤與預警系統軟件設計

3.1 系統軟件需求分析

（1）研究人員需要對系統進行全面的研究和了解。通過深入閱讀相關的文獻資料和技術報告，可以更好地理解系統所涉及的技術領域及其特點和優勢。在此基礎上，研究人員可以制定出更加準確的目標和計劃，以便于后續工作流程的順利展開。（2）研究人員需要對系統進行功能性需求分析。這包括了系統所需的功能模塊、接口規范等方面的內容。例如，對于一個海上目標跟蹤與預警系統而言，它必須具備實時監測海面目標的能力，同時還要支持多種數據格式的輸入輸出，并且具有較高的可靠性和穩定性。此外，還需要考慮系統的安全性和保密性等問題。（3）研究人員需要對系統進行性能和可維護性的評估。這包括了系統的運行速度、內存占用率、響應時間等因素。只有經過以上環節的綜合分析和規劃，才能夠保證系統設計的合理性和可行性。

3.2 系統軟件概要設計

在系統軟件的設計中，研究人員采用了面向對象編程的方法進行開發，并采用C++語言作為核心編程語言。具體而言，該系統由以下幾個部分組成：（1）需要建立一個數據存儲庫來保存海面的目標圖像（見圖1）和其他相關數據。（2）還需要構建一套完整的算法框架用于對海面上的目標進行實時跟蹤和識別（見圖1）。（3）為了提高系統的可靠性和穩定性，還加入了一些安全防護措施。在系統軟件的具體設計上，研究人員將整個系統分為3個層次：應用層、業務邏輯層和底層處理層。

3.3 系統軟件詳細設計

該系統主要包括以下幾個模塊。（1）數據采集

模塊：該模塊負責接收來自傳感器的數據并將其存儲到數據庫中。同時，它還支持實時監控海面環境的變化情況，以便及時發現潛在威脅。（2）目標檢測模塊：該模塊通過對攝像頭拍攝的照片進行分析，自動提取出目標的位置、大小、形狀等特征信息。（3）目標跟蹤模塊：該模塊利用目標位置和速度等參數來預測目標未來的運動軌跡，從而實現對目標的跟蹤和預警功能。（4）報警模塊：該模塊可以根據用戶設定的閾值條件，當目標距離達到一定范圍時，將發出警報提示。（5）控制模塊：該模塊用于管理整個系統的運行狀態以及參數設置。為了提高系統的準確性和可靠性，研究人員在算法上也進行了深入的研究和優化。針對目標檢測過程中存在的一些問題，如光照不足、目標遮擋等，本文提出了一種改進的目標檢測方法。對于目標跟蹤過程中的誤差積累現象，研究人員采用了一種基于粒子濾波的方法進行修正。

3.4 系統軟件實現

在本研究中，研究人員提出了一種基于深度學習的海上目標跟蹤與預警系統的軟件設計方案。該系統主要由3個模塊組成：目標檢測、目標識別和目標跟蹤。其中，目標檢測模塊負責對海面圖像進行預處理和目標區域提取；目標識別模塊通過特征表示方法將目標識別出來并確定其類型；而目標跟蹤模塊則是利用目標軌跡預測模型來實時跟蹤目標位置。為了實現這些功能，研究人員采用了TensorFlow框架搭建了相應的神經網絡模型。在目標檢測模塊中使用了YOLOv3算法構建了一層卷積神經網絡（CNN）；在目標識別模塊中使用FasterR-CNN算法建立了一個多尺度的分類器［3］；在目標跟蹤模塊中采用LSTM神經網絡實現了目標的動態跟蹤。此外，為了提高系統的魯棒性和可靠性，研究人員還加入了一些數據增強技術和異常檢測機制。最終，該系統能夠準確地識別出海洋中的目標物體及其運動狀態，并且可以實時跟蹤目標的位置變化情況。

3.5 系統測試

為了確保該系統能夠滿足實際應用的需求和性能要求，研究人員進行了一系列的測試工作。（1）對系統中的算法模型進行了驗證實驗。通過對比不同算法的表現，研究人員可以確定最優的算法模型；（2）對系統進行功能性測試，包括輸入數據預處理、特征提取、分類預測等；（3）對系統進行了性能測試，以評估其響應速度和穩定性等。在功能性測試過程中，研究人員采用了多種不同的數據集來驗證系統的準確性和魯棒性。同時，本文針對一些常見的問題進行了優化和改進，例如對于某些異常情況的處理方法等。結果表明，該系統具有較高的精度和可靠性水平，可以有效地完成海上目標跟蹤與預警任務。

4 結語

該系統采用了卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）相結合的方式進行目標檢測和識別，并結合了圖像處理技術和特征提取算法來提高系統的準確性和魯棒性。同時，為了解決海面環境復雜多變的問題，研究人員還對系統的訓練數據進行了優化和擴充。實驗結果表明，該系統能夠有效地實現海上目標的實時跟蹤和預警功能，并且具有較高的精度和穩定性。

參考文獻

［1］劉勇軍，彭華.幼兒遺落校車安全事故預警技術研究與系統設計［J］.科技資訊，2020（2）：116-121.

［2］劉寶宇，程進，鄒卓成，等.校車滯留兒童檢測系統的研究［J］.光學學報，2020（2）：18-24.

［3］成于思.校車防滯留智能監測報警及救助系統［J］.電腦編程技巧與維護，2019（1）：107-109，131.

（編輯 李春燕編輯）

Design and implementation of maritime target tracking and early warning system based on deep learning

Pei? Xu

（The 54th Research Institute of CETC， Shijiazhuang 050081， China）

Abstract：? This study aims to propose a deep learning-based approach for maritime target tracking and early warning. In traditional methods， it is usually necessary to use a lot of computing resources for image processing and feature extraction， but this method often can not meet the requirements of real-time and high precision. Therefore， this paper proposes a new approach - target tracking and early warning system based on deep learning. The system uses convolutional neural network （CNN） as the basic model， and realizes the accurate prediction of the position and motion state of the target by recognizing and classifying the target on the sea surface.

Key words： target tracking; maritime objectives; early warning system design