基于视频分析的桥梁防撞监测系统
专利汇可以提供基于视频分析的桥梁防撞监测系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于 桥梁 防撞领域，尤其是基于视频分析的桥梁防撞监测系统，针对现有的桥梁通航时容易出现 船舶 碰撞桥梁的问题，现提出如下方案，其包括 数据处理 中心和用于展示数据的 可视化 交互模 块 ，所述数据处理中心的输入端连接有监控视频采集模块A、监控视频采集模块B、 水 位监测模块和船舶 位置 实时监测模块，数据处理中心的输出端连接有报警处理模块、数据上报模块和视频存储模块，数据处理中心包括CPU处理模块、GPU 图像处理 模块、 图像分割 处理模块和功能事件处理模块。本发明能够利用拍摄的视频和图像分割 算法 计算出通航船舶的多种参数，并对当前水位高度以及桥梁自身尺寸进行对比计算，使得船舶能够安全通过桥梁，桥梁防撞监测效果好。，下面是基于视频分析的桥梁防撞监测系统专利的具体信息内容。
1.基于视频分析的桥梁防撞监测系统，包括数据处理中心和用于展示数据的可视化交互模块，其特征在于，所述数据处理中心的输入端连接有监控视频采集模块A、监控视频采集模块B、水位监测模块和船舶位置实时监测模块，数据处理中心的输出端连接有报警处理模块、数据上报模块和视频存储模块，数据处理中心包括CPU处理模块、GPU图像处理模块、图像分割处理模块和功能事件处理模块，数据处理中心与可视化交互模块双向连接，报警处理模块的输出端连接有数据上报模块，数据上报模块的输出端连接有中心服务器，中心服务器的输出端连接有可视化交互模块和船舶终端。
2.根据权利要求1所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统，其特征在于，所述监控视频采集模块A/B包括摄像头位置调整单元、摄像单元以及在光线不足时进行补光的补光单元，摄像头位置调整单元用于在不同水位时进行高度和角度调整。
3.根据权利要求1所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统，其特征在于，所述GPU图像处理模块用于对拍摄的视频进行预处理，抽取一部分图片进行船舶分析。
4.根据权利要求1所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统，其特征在于，所述报警处理模块的输出端连接有数据上报模块。
5.根据权利要求1所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统，其特征在于，所述可视化交互模块用于对船舶位置和桥梁位置进行展示，同时对船舶信息进行展示，同时对实时监测的水位信息进行展示，在每次进行报警时，可视化交互模块均会进行显示。
6.根据权利要求1所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统，其特征在于，所述船舶位置实时监测模块通过GPS/北斗定位系统对船舶的位置进行实时定位监测并将位置信息传递给数据处理中心。
7.根据权利要求1所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统，其特征在于，所述船舶位置实时监测模块通过设定时间间隔进行视频画面录制，不断捕捉船舶在巷道上的位置，划定设定的行驶路线，在超出行驶路线时进行报警。
8.根据权利要求1所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统的处理方法：
S1：航形船舶进入桥梁监控位置；
S2：通过监控视频采集模块A、监控视频采集模块B进行视频画面采集，同时通过水位监测模块检测当前水位信息；
S3：通过数据处理中心对视频进行分割处理，并根据图像分割算法进行分析，得到船舶信息，并将船舶信息传递至中心服务器；
S4：通过船舶信息和当前水位信息计算船舶是否超高，在船舶超高时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端，在船舶不超高时，容许船舶继续通过；
S5：在船舶通过过程中，通过船舶位置实时监测模块实时监测船舶是否偏离航道，在船舶偏离航道时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端对船舶进行警示，直至其回到主航道，在船舶不偏航时，直至船舶正常通过桥梁。
9.根据权利要求8所述的基于视频分析的桥梁防撞监测系统的处理方法，其特征在于，所述S1中，桥梁附近的附近的航道内设有监测传感器，在监测到船舶后进行提示报警，然后开始实现对航形船舶的的监控。
基于视频分析的桥梁防撞监测系统
技术领域
背景技术
发明内容
S2：通过监控视频采集模块A、监控视频采集模块B进行视频画面采集，同时通过水位监测模块检测当前水位信息；
S3：通过数据处理中心对视频进行分割处理，并根据图像分割算法进行分析，得到船舶信息，并将船舶信息传递至中心服务器；
S4：通过船舶信息和当前水位信息计算船舶是否超高，在船舶超高时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端，在船舶不超高时，容许船舶继续通过；
S5：在船舶通过过程中，通过船舶位置实时监测模块实时监测船舶是否偏离航道，在船舶偏离航道时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端对船舶进行警示，直至其回到主航道，在船舶不偏航时，直至船舶正常通过桥梁。
附图说明
图3为本发明提出的基于视频分析的桥梁防撞监测系统的流程图。
具体实施方式
S2：通过监控视频采集模块A、监控视频采集模块B进行视频画面采集，同时通过水位监测模块检测当前水位信息；
S3：通过数据处理中心对视频进行分割处理，并根据图像分割算法进行分析，得到船舶信息，并将船舶信息传递至中心服务器；
S4：通过船舶信息和当前水位信息计算船舶是否超高，在船舶超高时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端，在船舶不超高时，容许船舶继续通过；
S5：在船舶通过过程中，通过船舶位置实时监测模块实时监测船舶是否偏离航道，在船舶偏离航道时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端对船舶进行警示，直至其回到主航道，在船舶不偏航时，直至船舶正常通过桥梁。
S6：通过视频采集图片，根据图片像素计算新的评分函数，计算过程根据以下公式S7：比较新的评分函数跟旧的评分函数，如果评分不再变化，那就可以结束网络训练的过程，人工神经网络可以投入使用。
S2：通过监控视频采集模块A、监控视频采集模块B进行视频画面采集，同时通过水位监测模块检测当前水位信息；
S3：通过数据处理中心对视频进行分割处理，并根据图像分割算法进行分析，得到船舶信息，并将船舶信息传递至中心服务器；
S4：通过船舶信息和当前水位信息计算船舶是否超高，在船舶超高时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端，在船舶不超高时，容许船舶继续通过；
S5：在船舶通过过程中，通过船舶位置实时监测模块实时监测船舶是否偏离航道，在船舶偏离航道时，通过报警处理模块报警，并通过数据上报模块上报警告信息给中心服务器，通过中心服务器通知船舶终端对船舶进行警示，直至其回到主航道，在船舶不偏航时，直至船舶正常通过桥梁。
S6：通过视频采集图片，根据图片像素计算新的评分函数，计算过程根据以下公式S7：比较新的评分函数跟旧的评分函数，如果评分不再变化，那就可以结束网络训练的过程，人工神经网络可以投入使用。
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