一种基于三维激光点数据的船舶靠泊监测系统

申请号 CN201610784552.5 申请日 2016-08-31 公开(公告)号 CN106205214A 公开(公告)日 2016-12-07
申请人 刘泽西; 发明人 刘泽西; 闫晓飞;
摘要 本 发明 公开了一种基于三维激光点 云 数据的 船舶 靠泊监测系统,包括: 数据采集 模 块 、 数据处理 模块、信息提取模块和存储有多个靠泊船舶的首向和船舷距离的船舷特征 数据库 。本系统采用三维激光点云数据来监测船舶靠港动态信息,而三维激光 扫描仪 能在扫描范围内扫描到整个船舶靠近扫描仪一侧的点云数据,所以保证了本方法具有较高寻找靠港船舶物标的能 力 。由于本发明中的信息提取模块能根据扫描的船舶不断添加新的船舷特征信息到船舷特征数据库中,不断丰富船舷特征数据库,所以该监测方法具有 自学习 的能力。
权利要求

1.一种基于三维激光点数据的船舶靠泊监测系统,其特征在于包括:数据采集数据处理模块、信息提取模块和存储有多个靠泊船舶的首向和船舷距离的船舷特征数据库
所述数据采集模块在泊位岸基扫描靠泊船的三维激光点云数据,同时测量该模块自身在泊位岸基中的位置信息,将采集到的信息传送至数据处理模块;
所述数据处理模块接收数据采集模块传送的数据信息对其进行数据格式转换,将数据信息从数据采集模块中的坐标信息转换为泊位岸基坐标信息、去除点云数据中的噪声点将处理后的信息传送至信息提取模块;
所述信息提取模块接收数据处理模块传送的数据信息将三维激光点云数据进行切片处理、选择Z取值范围截取原点云数据,将截取的三维点云数据转换为二维灰度图像,根据设定的阈值滤除二维灰度图像中反射率异常的物标对应的像素点从而得到二维船舷数据,将该数据与船舷特征数据库中数据进行匹配,匹配成功后根据此二维船舷数据计算船舶首向和船舷距离,同时根据匹配结果自动添加新的船舷特征数据到船舷特征数据库中;
当得到的二维船舷数据归一化处理后与船舷特征数据库中数据不匹配时,则重新选择Z取值范围对图形进行切片处理,如果船舷特征数据库中没有该种船舶的信息,则添加该条船舷特征信息到船舷特征数据库内,计算船首向以及船舷距离。
2.根据权利要求1所述的基于三维激光点云数据的船舶靠泊监测系统,其特征还在于:
所述数据采集模块采用三维激光扫描仪
3.根据权利要求1或2所述的基于三维激光点云数据的船舶靠泊监测系统,其特征还在于:所述数据采集模块采集的三维激光点云数据包括场地勘察布设控制网信息、测量数据信息和扫描作业,
所述控制网信息为根据泊位现场情况确定三维激光扫描仪的安置位置,确保扫描仪的扫描范围内没有遮挡物;
所述测量数据信息为三维激光扫描仪视点到岸基的高度和三维激光扫描仪视点到岸基域边界线的水平距离信息;
所述扫描作业为三维激光扫描仪的扫描频率信息。

说明书全文

一种基于三维激光点数据的船舶靠泊监测系统

技术领域

[0001] 本发明属于海上交通监测技术领域,涉及一种基于三维激光点云数据的船舶靠泊监测系统。

背景技术

[0002] 随着世界海运市场的快速发展,为提高效率、降低运输费用,海运船舶向大型化发展,原油矿石等散货运输船舶15万吨级已经是目前的主流船型,20万乃至30万吨的船型也已直航我国大陆港口,随着船舶的大型化因靠泊速度超过码头的设计数值或度过大、复杂的环境因素等原因造成码头和码头装卸设备损坏的事故时有发生,安全靠泊成为引航员、船长和港口管理部迫切关心的问题,所以在大型码头上安装监测船舶靠泊的配备设备来辅助船舶安全靠泊十分必要。
[0003] 现有的船舶靠泊监测方法常使用声呐、雷达、声波以及点式激光,但是这些监测方法都有着先天的不足。声呐监测方法由于声波信号收到船舶运动引起的面波或水底反射波的影响,监测精度会受到影响。雷达靠泊技术由于易受雨、等天气因素影响,其精度和作用距离会受到限制,无法达到实际的应用效果。空气声波探测技术在理想状态下作用距离不超过100m,在有的情况下,监测的距离和精度都会明显下降,此外其反应速度较慢,无法达到监测信息及时反馈的要求。点式激光监测系统由于激光点安装位置在泊位固定,所以寻找目标能较低,仅限于泊位与特定船舶靠泊位置固定情况下的定制使用。

发明内容

[0004] 根据现有技术存在的问题,本发明公开了一种基于三维激光点云数据的船舶靠泊监测系统,包括:数据采集数据处理模块、信息提取模块和存储有多个靠泊船舶的首向和船舷距离的船舷特征数据库
[0005] 所述数据采集模块在泊位岸基扫描靠泊船的三维激光点云数据,同时测量该模块自身在泊位岸基中的位置信息,将采集到的信息传送至数据处理模块;
[0006] 所述数据处理模块接收数据采集模块传送的数据信息对其进行数据格式转换,将数据信息从数据采集模块中的坐标信息转换为泊位岸基坐标信息、去除点云数据中的噪声点将处理后的信息传送至信息提取模块;
[0007] 所述信息提取模块接收数据处理模块传送的数据信息将三维激光点云数据进行切片处理、选择Z取值范围截取原点云数据,将截取的三维点云数据转换为二维灰度图像,根据设定的阈值滤除二维灰度图像中反射率异常的物标对应的像素点从而得到二维船舷数据,将该数据与船舷特征数据库中数据进行匹配,匹配成功后根据此二维船舷数据计算船舶首向和船舷距离,同时根据匹配结果自动添加新的船舷特征数据到船舷特征数据库中;
[0008] 当得到的二维船舷数据归一化处理后与船舷特征数据库中数据不匹配时,则重新选择Z取值范围对图形进行切片处理,如果船舷特征数据库中没有该种船舶的信息,则添加该条船舷特征信息到船舷特征数据库内,计算船首向以及船舷距离。
[0009] 所述数据采集模块采用三维激光扫描仪
[0010] 所述数据采集模块采集的三维激光点云数据包括场地勘察布设控制网信息、测量数据信息和扫描作业,
[0011] 所述控制网信息为根据泊位现场情况确定三维激光扫描仪的安置位置,确保扫描仪的扫描范围内没有遮挡物;
[0012] 所述测量数据信息为三维激光扫描仪视点到岸基的高度和三维激光扫描仪视点到岸基水域边界线的水平距离信息;
[0013] 所述扫描作业为三维激光扫描仪的扫描频率信息。
[0014] 由于采用了上述技术方案,本发明提供的一种基于三维激光点云数据的船舶靠泊监测系统,采用三维激光点云数据来监测船舶靠港动态信息,而三维激光扫描仪能在扫描范围内扫描到整个船舶靠近扫描仪一侧的点云数据,所以保证了本方法具有较高寻找靠港船舶物标的能力。由于本发明中的信息提取模块能根据扫描的船舶不断添加新的船舷特征信息到船舷特征数据库中,不断丰富船舷特征数据库,所以该监测方法具有自学习的能力。由于本发明在信息提取过程中通过数据降维处理,减少了数据量,保证本方法数据处理的高效性。
附图说明
[0015] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016] 图1为本发明系统的结构示意图;
[0017] 图2为泊位坐标系与设备坐标系转换示意图;
[0018] 图3为扫描仪与船舶相对位置的示意图;
[0019] 图4为船舶靠泊状态示意图。
[0020] 图5为本发明中三维激光扫描仪与靠泊船舶相对位置侧视图;
[0021] 图6为三维激光扫描仪与靠泊船舶相对位置俯视图;
[0022] 图中:A、泊位岸基;B、扫描仪视点;C、泊位护舷;D、船舷线;E、靠泊船舶;F、船首向;G、船舷与岸基的距离;H、扫描仪视点到岸基的高度;I、扫描仪视点到岸基水域边界线的水平距离。

具体实施方式

[0023] 为使本发明的技术方案和优点更加清楚,下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述:
[0024] 如图1-图6所示的一种基于三维激光点云数据的船舶靠泊监测系统,包括数据采集模块1、数据处理模块2、信息提取模块3和存储有多个靠泊船舶的首向和船舷距离的船舷特征数据库4。
[0025] 所述数据采集模块1在泊位岸基扫描靠泊船的三维激光点云数据,同时测量该模块自身在泊位岸基中的位置信息,将采集到的信息传送至数据处理模块2;
[0026] 所述数据处理模块2接收数据采集模块1采传送的数据信息对其进行数据格式转换,将数据信息从数据采集模块中的坐标信息转换为泊位岸基坐标信息、去除点云数据中的噪声点将处理后的信息传送至信息提取模块3;
[0027] 所述信息提取模块3接收数据处理模块2传送的数据信息将三维激光点云数据进行切片处理和降维转化为二维灰度图像,根据设定的阈值滤除二维灰度图像中反射率异常物标得到二维船舷数据,将该数据与船舷特征数据库中数据进行匹配,匹配成功后根据此二维船舷数据计算船舶首向和船舷距离,同时根据匹配结果自动添加新的船舷特征数据到船舷特征数据库4中;
[0028] 当得到的二维船舷数据归一化处理后与船舷特征数据库4中数据不匹配时,则重新选择Z取值范围对图形进行切片处理,如果船舷特征数据库中没有该种船舶的信息,则添加该条船舷特征信息到船舷特征数据库内,然后继续计算船首向以及船舷距离。
[0029] 实施例:如图2和图3所示,分别从侧视和俯视两种角度给出了在实施扫描作业时三维激光扫描仪视点与靠泊船舶的相对位置关系,标明了数据采集模块1控制测量的数据信息和信息提取模块3提取的动态船舶信息。本系统的实施过程如下:
[0030] 第一步:激光点云数据的采集。具体包括:(1)场地勘察布设控制网,根据泊位现场情况确定三维激光扫描仪的安置位置,确保扫描仪的扫描范围内没有遮挡物。(2)控制测量,选定泊位坐标系的原点(X0,Y0,Z0),测量扫描仪视点到岸基的高度H和扫描仪视点到岸基水域边界线的水平距离I。(3)扫描作业,保持固定频率的扫描,根据实际靠泊需求扫描频率在6~30次/分钟。
[0031] 第二步:激光点云数据处理。具体包括:(1)数据格式转换,将仪器生产的数据格式转换为便于操作的(X,Y,Z,P)格式,其中X,Y,Z代表右手系中三维点分别在X轴,Y轴,Z轴的投影值,P代表仪器接受的信号反射率。(2)点云去噪,指将扫描得到的泊位附近的固定设施点云数据和明显的边界噪声点数据过滤。(3)坐标变换,根据控制测量获得的数据将扫描得到的以设备视点为基准的数据坐标(设备坐标)转换到泊位坐标系方便计算。
[0032] 第三步:激光点云数据中信息提取。具体包括:(1)船舶平面横向图像切片处理,选取合适的Z取值范围,截取原来的点云数据。(2)三维图形降维转化,将截取的三维点云数据转换为二维,再用一个灰度图像来存储三维图像的信息,点云中每个点的X,Y值等同于灰度图像中每个点的X轴和Y轴坐标,每个点的P值由灰度值表示。(3)二维图像阈值过滤,根据二维灰度图像的直方图信息,选择合适的过滤阈值进行图像过滤,去除反射率异常物标。(4)二维船舷数据归一化处理,将离散的船舷数据归一化到一条平滑的船舷特征线上。(5)将得到的船舷特征线与系统船舷数据库中数据进行特征匹配,如果匹配成功,则进行下一步处理。如果匹配不成功,则返回第三步的(1)重新选择Z取值范围对图形进行切片处理。如果船舷特征数据库中没有该种船舶的信息,则添加该条船舷特征信息到船舷特征数据库。(6)计算船首向以及船舷距离,根据第三步的(5)中匹配成功的船舷数据计算得到船首向F,以及船首和船尾分别到岸基的距离G。
[0033] 以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
QQ群二维码
意见反馈