环岛电子围网的周界防船舶入侵方法、系统及存储介质
阅读：273发布：2020-08-23
专利汇可以提供环岛电子围网的周界防船舶入侵方法、系统及存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种环岛 电子 围网 的周界防 船舶 入侵方法、系统及存储介质，包括接收环岛周界的入侵预警信息，确定入侵预警信息的发生 位置 ；根据入侵预警信息的发生位置，向临近入侵预警信息的发生位置处的 云 台视频监控摄像机发送获取入侵预警信息指示位置的实时视频图像的控制信息；接收云台视频监控摄像机发送的实时视频图像，并对实时视频图像进行 图像分析 ，判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为，若判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。这种防船舶入侵方法，可以进行近海区域的远程船舶监控，提前监控到可疑入侵船舶入侵行为，并及时采取相应报警及制止措施，防止因报警信息不及时导致的来不及阻止可疑入侵船舶登陆的问题。，下面是环岛电子围网的周界防船舶入侵方法、系统及存储介质专利的具体信息内容。
1.一种环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，包括：
接收前端探测装置发送的环岛周界的入侵预警信息，确定所述入侵预警信息的发生位置；
根据所述入侵预警信息的发生位置、以及多台云台视频监控摄像机在环岛周界的位置信息，向临近所述入侵预警信息的发生位置处的云台视频监控摄像机发送获取所述入侵预警信息指示位置的实时视频图像的控制信息；
接收所述云台视频监控摄像机发送的所述实时视频图像，并对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，若判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。
2.根据权利要求1所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，所述对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，包括：
获取所述实时视频图像中的视频片段；
从所述实时视频图像中截取每一帧的帧图像；
判断每一帧所述帧图像的清晰度是否大于一预设清晰度阈值，若判断结果为是则执行下一步骤，若判断结果为否则退出所述帧图像的处理；
对每一帧所述帧图像进行特征识别以判断是否有异常特征，若是则执行下一步骤，若否则退出所述帧图像的处理；
从所述帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置；
根据所述边界点的位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于预设尺寸，若判断结果为是，则执行下一步骤，若判断结果为否则退出所述帧图像的处理；
将勾勒得到的所述可疑入侵对象的外形轮廓与数据库中预先存储的各种船舶图像进行对比，判断所述可疑入侵对象是否为船舶。
3.根据权利要求2所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，所述判断每一帧所述帧图像的清晰度是否大于一预设清晰度阈值，包括：
处理得到所述帧图像的图像清晰度参数；其中，所述图像清晰度参数包括所述帧图像的图像模糊参数和/或相机晃动参数；
根据所述图像清晰度参数处理得到所述帧图像的清晰度；
判断所述帧图像的清晰度是否大于所述预设清晰度阈值。
4.根据权利要求2所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，所述对每一帧所述帧图像进行特征识别以判断是否有异常特征，包括：
根据所述入侵预警信息的发生位置，从预先存储的环岛周界模板图像数据库中提取所述入侵预警信息发生位置处的模板图像；
从所述入侵预警信息发生位置处的模板图像中提取每一区域的特征点；
从所述帧图像中提取每一区域的特征点；
将所述帧图像中每一区域的特征点与所述入侵预警信息发生位置处的模板图像中每一区域的特征点进行匹配，根据匹配结果判断是否有异常特征。
5.根据权利要求2所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，所述从所述帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置，包括：
去所述帧图像中的背景以获取待分析区域图像；
对所述待分析区域图像的边界特性进行预处理；
对经过预处理后的所述待分析区域图像进行分割处理得到二值图像；
在所述二值图像中确定可疑入侵对象的边界点位置。
6.根据权利要求5所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，所述对所述待分析区域图像的边界特性进行预处理，包括：
采用伽马变换对所述待分析区域图像进行降噪处理；
计算所述待分析区域图像中各个像素的梯度方向；
在像素的梯度方向上对所述待分析区域图像的灰度进行图像锐化处理；
在像素梯度的垂直方向上对所述待分析区域图像的灰度进行平滑处理。
7.根据权利要求6所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，所述对经过预处理后的所述待分析区域图像进行分割处理得到二值图像，包括：
采用水平集算法获取预处理后的所述待分析区域图像的边缘轮廓；
根据所述边缘轮廓对所述待分析区域图像进行二值转换，得到分割后的二值图像；
采用基于区域像素面积的方法滤去所述二值图像中的噪点，得到降噪后的二值图像。
8.根据权利要求2所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，其特征在于，所述根据所述边界点的位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于预设尺寸，包括：
依次连接可疑入侵对象的所有边界点形成所述可疑入侵对象的外形轮廓；
计算所述外形轮廓中任意相对设置的两个边界点之间的位置距离的最大值并作为所述可疑入侵对象的尺寸；
判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于所述预设尺寸。
9.一种环岛电子围网的周界防船舶入侵系统，其特征在于，包括前端探测装置、前端视频监控装置和监控平台，所述监控平台通过光纤与所述前端探测装置和前端视频监控装置通讯连接；所述前端探测装置包括围设在环岛边界的传感光缆，所述传感光缆用于监控环岛周界是否出现入侵行为，并在出现入侵行为时向监控平台发送入侵预警信息；所述监控平台用于接收所述前端探测装置发送的所述入侵预警信息，确定所述入侵预警信息发生位置的入侵位置信息，并根据所述入侵位置信息向位于环岛周界的前端视频监控装置发送控制信息；所述前端视频监控装置包括多台布置在环岛周界的云台视频监控摄像机，所述云台视频监控摄像机响应于所述控制信息并转动预定角度，使其拍摄角度朝向对应所述入侵位置信息的指示位置以获取入侵预警信息指示位置的实时视频图像，并将所述预警信息指示位置的实时视频图像回传至监控平台；所述监控平台接收所述云台视频监控摄像机发送的所述实时视频图像，并对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，若判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1－8中任一项所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法。
环岛电子围网的周界防船舶入侵方法、系统及存储介质
技术领域
[0001] 本发明涉及电子围网监控技术领域，具体涉及一种环岛电子围网的周界防船舶入侵方法、系统及存储介质。
背景技术
[0003] 目前，来往中国香港、中国澳门的小型船舶近2000艘，内支线船舶近10万艘，这些船舶担负着大量的进出境货物运输和内支线货物中转任务，依靠船舶自觉停泊海关中途监管站办理相关手续，海关例行检查的传统监管模式，面对水路四通八达的实际情况，远远无法满足实际监管的需求，难以全面防范和遏制走私活动。
发明内容
[0005] 为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
[0006] 根据第一方面，本发明提供了一种环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，包括：接收前端探测装置发送的环岛周界的入侵预警信息，确定所述入侵预警信息的发生位置；根据所述入侵预警信息的发生位置、以及多台云台视频监控摄像机在环岛周界的位置信息，向临近所述入侵预警信息的发生位置处的云台视频监控摄像机发送获取所述入侵预警信息指示位置的实时视频图像的控制信息；接收所述云台视频监控摄像机发送的所述实时视频图像，并对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，若判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。
[0007] 进一步地，所述对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，包括：获取所述实时视频图像中的视频片段；从所述实时视频图像中截取每一帧的帧图像；判断每一帧所述帧图像的清晰度是否大于一预设清晰度阈值，若判断结果为是则执行下一步骤，若判断结果为否则退出所述帧图像的处理；对每一帧所述帧图像进行特征识别以判断是否有异常特征，若是则执行下一步骤，若否则退出所述帧图像的处理；从所述帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置；根据所述边界点的位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于预设尺寸，若判断结果为是，则执行下一步骤，若判断结果为否则退出所述帧图像的处理；将勾勒得到的所述可疑入侵对象的外形轮廓与数据库中预先存储的各种船舶图像进行对比，判断所述可疑入侵对象是否为船舶。
[0008] 进一步地，所述判断每一帧所述帧图像的清晰度是否大于一预设清晰度阈值，包括：处理得到所述帧图像的图像清晰度参数；其中，所述图像清晰度参数包括所述帧图像的图像模糊参数和/或相机晃动参数；根据所述图像清晰度参数处理得到所述帧图像的清晰度；判断所述帧图像的清晰度是否大于所述预设清晰度阈值。
[0009] 进一步地，所述对每一帧所述帧图像进行特征识别以判断是否有异常特征，包括：根据所述入侵预警信息的发生位置，从预先存储的环岛周界模板图像数据库中提取所述入侵预警信息发生位置处的模板图像；从所述入侵预警信息发生位置处的模板图像中提取每一区域的特征点；从所述帧图像中提取每一区域的特征点；将所述帧图像中每一区域的特征点与所述入侵预警信息发生位置处的模板图像中每一区域的特征点进行匹配，根据匹配结果判断是否有异常特征。
[0010] 进一步地，所述从所述帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置，包括：去所述帧图像中的背景以获取待分析区域图像；对所述待分析区域图像的边界特性进行预处理；对经过预处理后的所述待分析区域图像进行分割处理得到二值图像；在所述二值图像中确定可疑入侵对象的边界点位置。
[0011] 进一步地，所述对所述待分析区域图像的边界特性进行预处理，包括：采用伽马变换对所述待分析区域图像进行降噪处理；计算所述待分析区域图像中各个像素的梯度方向；在像素的梯度方向上对所述待分析区域图像的灰度进行图像锐化处理；在像素梯度的垂直方向上对所述待分析区域图像的灰度进行平滑处理。
[0012] 进一步地，所述对经过预处理后的所述待分析区域图像进行分割处理得到二值图像，包括：采用水平集算法获取预处理后的所述待分析区域图像的边缘轮廓；根据所述边缘轮廓对所述待分析区域图像进行二值转换，得到分割后的二值图像；采用基于区域像素面积的方法滤去所述二值图像中的噪点，得到降噪后的二值图像。
[0013] 进一步地，所述根据所述边界点的位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于预设尺寸，包括：依次连接可疑入侵对象的所有边界点形成所述可疑入侵对象的外形轮廓；计算所述外形轮廓中任意相对设置的两个边界点之间的位置距离的最大值并作为所述可疑入侵对象的尺寸；判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于所述预设尺寸。
[0014] 根据第二方面，本发明提供了一种环岛电子围网的周界防船舶入侵系统，包括前端探测装置、前端视频监控装置和监控平台，所述监控平台通过光纤与所述前端探测装置和前端视频监控装置通讯连接；所述前端探测装置包括围设在环岛边界的传感光缆，所述传感光缆用于监控环岛周界是否出现入侵行为，并在出现入侵行为时向监控平台发送入侵预警信息；所述监控平台用于接收所述前端探测装置发送的所述入侵预警信息，确定所述入侵预警信息发生位置的入侵位置信息，并根据所述入侵位置信息向位于环岛周界的前端视频监控装置发送控制信息；所述前端视频监控装置包括多台布置在环岛周界的云台视频监控摄像机，所述云台视频监控摄像机响应于所述控制信息并转动预定角度，使其拍摄角度朝向对应所述入侵位置信息的指示位置以获取入侵预警信息指示位置的实时视频图像，并将所述预警信息指示位置的实时视频图像回传至监控平台；所述监控平台接收所述云台视频监控摄像机发送的所述实时视频图像，并对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，若判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。
[0015] 根据第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法。
[0016] 本发明技术方案，具有如下优点：
[0017] 1.本发明提供的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，先通过前端探测装置采集环岛周界的入侵预警信息；监控平台接收入侵预警信息并确定入侵预警信息的具体发生位置，然后根据确定的入侵预警信息的发生位置、以及预先存储在监控平台中的多台云台视频监控摄像机在环岛周界的位置信息，向临近入侵预警信息的发生位置处的云台视频监控摄像机发送控制信息；位于环岛周界的云台视频监控摄像机响应于控制信息并转动预定角度，使其拍摄角度朝向对应入侵位置信息的指示位置以获取入侵预警信息指示位置的实时视频图像；最后监控平台接收云台视频监控摄像机发送的实时视频图像，并对实时视频图像进行图像分析，判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为，当判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。这种环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，当监控平台收到前端探测装置采集的入侵预警信息后，通过云台视频监控摄像机获取入侵预警信息指示位置的现场实时视频图像，并自动判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为，不仅可以提高周界防船舶入侵监测结果的准确率，而且可以进行近海区域的远程船舶监控，在可疑入侵船舶距离环岛海岸还有较长距离时，可以提前监控到可疑入侵船舶入侵行为，并及时采取相应报警及制止措施，防止因报警信息不及时导致的来不及阻止可疑入侵船舶登陆的问题。
[0018] 2.本发明提供的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，通过对实时视频图像的每一帧帧图像依次进行清晰度判断和特征识别，提取出含有异常特征的帧图像，然后从含有异常特征的帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置，再根据边界点位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，然后将可疑入侵对象外形轮廓的尺寸与预设尺寸进行大小比对，剔除一些非常小的可疑入侵对象，然后将符合尺寸要求的可疑入侵对象与数据库中预先存储的各种船舶图像进行对比，从而确定可疑入侵对象是否为船舶，当可疑入侵对象为船舶时，输出相应的报警信息。当海上的可疑入侵对象为船舶时，由于船舶相对于其他类型的可疑入侵对象更为特殊，涉嫌走私、逃逸等行为的可能性更大，相应地海关监管人员面对船舶入侵行为时设置的报警等级更高，需要采取的应对措施更多；这种防船舶入侵方法可以准确地对船舶入侵进行监管，可以根据可疑入侵对象的类别发出与之对应的报警信息，可以更好地对环岛周界进行监管。而且在判断可疑入侵对象前，先对帧图像进行清晰度判断、特征识别和尺寸大小比对，可以减少后续可疑入侵对象类别判断的计算量，提高可疑入侵对象的识别速度和准确率。
[0019] 3.本发明提供的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，通过对剔除帧图像中的背景以获取待分析区域图像，并对待分析区域图像进行预处理和分割处理得到二值图像的方式，可以确定可疑入侵对象的边缘轮廓，提高可疑入侵对象边界点的连续性和可辨度，进而提高后续可疑入侵对象类别识别结果的准确率。附图说明
[0020] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
[0021] 图1为本发明实施例提供的环岛电子围网的周界防船舶入侵系统中前端探测装置和前端视频监控装置在海岛上的布置示意图；
[0022] 图2为本发明实施例提供的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法的实现流程图；
[0023] 图3为本发明实施例提供的对实时视频图像进行图像分析、判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为的实现流程图；
[0024] 图4为本发明实施例提供的判断每一帧帧图像的清晰度是否大于一预设清晰度阈值的实现流程图；
[0025] 图5为本发明实施例提供的对每一帧帧图像进行特征识别以判断是否有异常特征的实现流程图；
[0026] 图6为本发明实施例提供的从帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置的实现流程图；
[0027] 图7为本发明实施例提供的对待分析区域图像的边界特性进行预处理的实现流程图；
[0028] 图8为本发明实施例提供的对经过预处理后的待分析区域图像进行分割处理得到二值图像的实现流程图；
[0029] 图9为本发明实施例提供的根据边界点的位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓、并判断可疑入侵对象的尺寸是否大于预设尺寸的实现流程图；
具体实施方式
[0031] 下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0032] 如图1所示的一种环岛电子围网的周界防船舶入侵系统，包括前端探测装置1、前端视频监控装置和监控平台，监控平台通过光纤与前端探测装置和前端视频监控装置通讯连接。前端探测装置包括围设在环岛边界外周海域的传感光缆，传感光缆用于监控环岛周界海域是否出现入侵行为，并在出现入侵行为时向监控平台发送入侵预警信息。监控平台用于接收前端探测装置发送的入侵预警信息，确定入侵预警信息发生位置的入侵位置信息，并根据入侵位置信息向位于环岛周界的前端视频监控装置发送控制信息。前端视频监控装置包括多台布置在环岛周界的云台视频监控摄像机2，云台视频监控摄像机2响应于控制信息并转动预定角度，使其拍摄角度朝向对应入侵位置信息的指示位置以获取入侵预警信息指示位置的实时视频图像，并将预警信息指示位置的实时视频图像回传至监控平台。监控平台接收云台视频监控摄像机2发送的实时视频图像，并对实时视频图像进行图像分析，判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为，若判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。
[0033] 这种环岛电子围网的周界防船舶入侵系统，当监控平台收到前端探测装置采集的入侵预警信息后，通过云台视频监控摄像机获取入侵预警信息指示位置的现场实时视频图像，并自动判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为，不仅可以提高周界防船舶入侵监测结果的准确率，而且可以进行近海区域的远程船舶监控，在可疑入侵船舶距离环岛海岸还有较长距离时，可以提前监控到可疑入侵船舶入侵行为，并及时采取相应报警及制止措施，防止因报警信息不及时导致的来不及阻止可疑入侵船舶登陆的问题。
[0034] 具体的，传感光缆采用水下立柱结合水下拉网的布置方式布防海岛近海的监控范围圈内；云台视频监控摄像机的云台装置转动安装在立杆的顶部，立杆固定在海岛的周界上，云台视频监控摄像机的摄像装置可绕云台装置转动，摄像装置采用可自动控制镜头变倍、聚焦的镜头，实现对可疑入侵对象细致观察和抓拍的需要，配合变速云台装置实现对不同速度可疑入侵对象快速跟踪和放大。
[0035] 如图2所示，发明实施例还提供了一种环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，具体包括以下步骤：
[0036] 步骤S100、接收前端探测装置发送的环岛周界的入侵预警信息，确定所述入侵预警信息的发生位置。
[0037] 步骤S200、根据所述入侵预警信息的发生位置、以及多台云台视频监控摄像机在环岛周界的位置信息，向临近所述入侵预警信息的发生位置处的云台视频监控摄像机发送获取所述入侵预警信息指示位置的实时视频图像的控制信息
[0038] 步骤S300、接收所述云台视频监控摄像机发送的所述实时视频图像，并对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，若判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。
[0039] 具体的，报警信息通过报警执行机构发出，报警执行机构包括但不限于警示灯、喇叭、联动设备、打印设备、与外界通讯联络等。
[0040] 本发明提供的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，先通过前端探测装置采集环岛周界的入侵预警信息；监控平台接收入侵预警信息并确定入侵预警信息的具体发生位置，然后根据确定的入侵预警信息的发生位置、以及预先存储在监控平台中的多台云台视频监控摄像机在环岛周界的位置信息，向临近入侵预警信息的发生位置处的云台视频监控摄像机发送控制信息；位于环岛周界的云台视频监控摄像机响应于控制信息并转动预定角度，使其拍摄角度朝向对应入侵位置信息的指示位置以获取入侵预警信息指示位置的实时视频图像；最后监控平台接收云台视频监控摄像机发送的实时视频图像，并对实时视频图像进行图像分析，判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为，当判断结果显示有船舶入侵行为，则发出报警信息。这种环岛电子围网的周界防船舶入侵方法，当监控平台收到前端探测装置采集的入侵预警信息后，通过云台视频监控摄像机获取入侵预警信息指示位置的现场实时视频图像，并自动判断实时视频图像中是否有船舶入侵行为，不仅可以提高周界防船舶入侵监测结果的准确率，而且可以进行近海区域的远程船舶监控，在可疑入侵船舶距离环岛海岸还有较长距离时，可以提前监控到可疑入侵船舶入侵行为，并及时采取相应报警及制止措施，防止因报警信息不及时导致的来不及阻止可疑入侵船舶登陆的问题。
[0041] 如图3所示，在步骤S300中，所述对所述实时视频图像进行图像分析，判断所述实时视频图像中是否有船舶入侵行为，具体包括以下步骤：
[0042] 步骤S310、获取所述实时视频图像中的视频片段。
[0043] 步骤S320、从所述实时视频图像中截取每一帧的帧图像。
[0044] 步骤S330、判断每一帧所述帧图像的清晰度是否大于一预设清晰度阈值，若判断结果为是则执行下一步骤，若判断结果为否则退出所述帧图像的处理。
[0045] 步骤S340、对每一帧所述帧图像进行特征识别以判断是否有异常特征，若是则执行下一步骤，若否则退出所述帧图像的处理。
[0046] 步骤S350、从所述帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置。
[0047] 具体的，由于可疑入侵对象在帧图像中的灰度与帧图像中背景部分的灰度有明显差异，因此可以通过灰度差异从帧图像中识别出可疑目标的边界点位置。
[0048] 步骤S360、根据所述边界点的位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于预设尺寸，若判断结果为是，则执行下一步骤，若判断结果为否则退出所述帧图像的处理。
[0049] 步骤S370、将勾勒得到的所述可疑入侵对象的外形轮廓与数据库中预先存储的各种船舶图像进行对比，判断所述可疑入侵对象是否为船舶。
[0050] 采用对实时视频图像的每一帧帧图像依次进行清晰度判断和特征识别，提取出含有异常特征的帧图像，然后从含有异常特征的帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置，再根据边界点位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，然后将可疑入侵对象外形轮廓的尺寸与预设尺寸进行大小比对，剔除一些非常小的可疑入侵对象，然后将符合尺寸要求的可疑入侵对象与数据库中预先存储的各种船舶图像进行对比，从而确定可疑入侵对象是否为船舶，当可疑入侵对象为船舶时，输出相应的报警信息。当海上的可疑入侵对象为船舶时，由于船舶相对于其他类型的可疑入侵对象更为特殊，涉嫌走私、逃逸等行为的可能性更大，相应地海关监管人员面对船舶入侵行为时设置的报警等级更高，需要采取的应对措施更多；这种防船舶入侵方法可以准确地对船舶入侵进行监管，可以根据可疑入侵对象的类别发出与之对应的报警信息，可以更好地对环岛周界进行监管。而且在判断可疑入侵对象前，先对帧图像进行清晰度判断、特征识别和尺寸大小比对，可以减少后续可疑入侵对象类别判断的计算量，提高可疑入侵对象的识别速度和准确率。
[0051] 如图4所示，在步骤S330中，所述判断每一帧所述帧图像的清晰度是否大于一预设清晰度阈值，具体包括以下步骤：
[0052] 步骤S331、处理得到所述帧图像的图像清晰度参数；其中，所述图像清晰度参数包括所述帧图像的图像模糊参数和/或相机晃动参数；
[0053] 步骤S332、根据所述图像清晰度参数处理得到所述帧图像的清晰度；
[0054] 步骤S333、判断所述帧图像的清晰度是否大于所述预设清晰度阈值。
[0055] 在后续判断可疑入侵对象是否为船舶前，先通过图像清晰度比对的方式，剔除一部分清晰度不符合要求的帧图像，可以减少后续可疑入侵对象判断的计算量，提高可疑入侵对象的识别速度和准确率。
[0056] 如图5所示，在步骤S340中，所述对每一帧所述帧图像进行特征识别以判断是否有异常特征，具体包括以下步骤：
[0057] 步骤S341、根据所述入侵预警信息的发生位置，从预先存储的环岛周界模板图像数据库中提取所述入侵预警信息发生位置处的模板图像。
[0058] 步骤S342、从所述入侵预警信息发生位置处的模板图像中提取每一区域的特征点。
[0059] 步骤S343、从所述帧图像中提取每一区域的特征点。
[0060] 步骤S344、将所述帧图像中每一区域的特征点与所述入侵预警信息发生位置处的模板图像中每一区域的特征点进行匹配，根据匹配结果判断是否有异常特征。
[0061] 采用区域特征点匹配的方法，可以快速得到帧图像是否有异常特征的判断结果，提高后续报警信息发出的及时性。
[0062] 在后续判断可疑入侵对象是否为船舶前，采用区域特征点匹配的方法，可以快速得到帧图像是否有异常特征的判断结果，提高后续报警信息发出的及时性。
[0063] 如图6所示，在步骤S350中，所述从所述帧图像中识别可疑入侵对象的边界点位置，具体包括以下步骤：
[0064] 步骤S351、去所述帧图像中的背景以获取待分析区域图像。
[0065] 步骤S352、对所述待分析区域图像的边界特性进行预处理。
[0066] 步骤S353、对经过预处理后的所述待分析区域图像进行分割处理得到二值图像。
[0067] 步骤S354、在所述二值图像中确定可疑入侵对象的边界点位置。
[0068] 通过对去除背景的帧图像进行预处理和分割处理的方式，可以得到帧图像的二值图像，从而确定可疑入侵对象的边界点位置，预处理可以帧图像中的噪声进行抑制，提高可疑入侵对象边界点的连续性和可辨度，进而提高后续可疑入侵对象是否为船舶的比对结果的准确率。
[0069] 如图7所示，在步骤S352中，所述对所述待分析区域图像的边界特性进行预处理，具体包括以下步骤：
[0070] 步骤S3521、采用伽马变换对所述待分析区域图像进行降噪处理。
[0071] 具体的，由于待分析区域图像中其它像素点的噪声会导致帧图像中可疑入侵对象边界点的对比度的下降，减少可疑入侵对象边界点的连续性，故需要对待分析区域图像中的噪声进行抑制，提高可疑入侵对象边界点的连续性。其中，噪声主要表现为斑点噪声，在本实施方式中采用伽马变换对帧图像进行预处理，可以增强亮度较高的可疑入侵对象边界点，减少噪声的影响。在其他实施方式中，还可以采用但不限于高斯滤波、直方图均衡化和规定化的方法进行降噪处理。
[0072] 步骤S3522、计算所述待分析区域图像中各个像素的梯度方向。
[0073] 步骤S3523、在像素的梯度方向上对所述待分析区域图像的灰度进行图像锐化处理。
[0074] 步骤S3524、在像素梯度的垂直方向上对所述待分析区域图像的灰度进行平滑处理。
[0075] 具体的，图像锐化处理的具体方式采用一维拉普拉斯滤波；平滑处理的具体方式采用中值或者均值滤波。各向异性处理可以提升待分析区域图像中可疑入侵对象边界点的连续性和边缘锐度，从而提高帧图像中可疑入侵对象边界点的可辨度，有利于后续的图像分割。在其他实施方式中，图像锐化处理和平滑处理的方式还可以采用其他的滤波方式。
[0076] 如图8所示，在步骤S353中，所述对经过预处理后的所述待分析区域图像进行分割处理得到二值图像，具体包括以下步骤：
[0077] 步骤S3531、采用水平集算法获取预处理后的所述待分析区域图像的边缘轮廓。
[0078] 具体的，水平集算法是一种几何轮廓模型，主要是将低维目标曲线演化过程用比它高一维的水平集函数的零水平集切面来表述。当极小化水平集的泛函时，受到内力和外力作用，水平集函数的零水平集会收缩到目标边界处。具体的计算过程为本领域技术人员的公知常识，此处不予详述。通过水平集算法，可以得到待分析区域图像中可疑入侵对象的边缘轮廓。
[0079] 步骤S3532、根据所述边缘轮廓对所述待分析区域图像进行二值转换，得到分割后的二值图像。
[0080] 具体的，以基于灰度阈值的分割方法为例，将待分析区域图像中亮度大于阈值的所有像素灰度置为255，其他像素置为0，也就是将整个待分析区域图像呈现出明显的黑白效果的过程，待分析区域图像的二值化使帧图像中数据量大为减少，从而能突显出可疑入侵对象的边缘轮廓。灰度阈值的选择依据包括但不限于最大熵、类内方差和类间方差等，可以根据目标图像的具体特征、具体情况灵活选定。
[0081] 在其他实施方式中，还可以基于图像物理特性及参数设置上的差异，图像的分割方法还可以采用活动轮廓模型的图像分割方法、基于聚类的图像分割方法。
[0082] 步骤S3533、采用基于区域像素面积的方法滤去所述二值图像中的噪点，得到降噪后的二值图像。
[0083] 如图9所示，在步骤S360中，所述根据所述边界点的位置勾勒可疑入侵对象的外形轮廓，判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于预设尺寸，具体包括以下步骤：
[0084] 步骤S361、依次连接可疑入侵对象的所有边界点形成所述可疑入侵对象的外形轮廓。
[0085] 步骤S362、计算所述外形轮廓中任意相对设置的两个边界点之间的位置距离的最大值并作为所述可疑入侵对象的尺寸。
[0086] 步骤S363、判断所述可疑入侵对象的尺寸是否大于所述预设尺寸。
[0087] 具体的，在步骤S501的过程中，获取到可疑入侵对象的边界点位置后，可以在图像上勾勒出可疑入侵对象的大致边界，但大致边界未必是完全封闭的，每一个断开部分都会产生两个断点，两两计算断点之间的欧氏距离，把距离最近的两个点连接到一起，然后重新计算其他断点间的距离，依次迭代，完成封闭的大致边界勾勒。
[0088] 在勾勒出可疑入侵对象的大致边界后，进一步预处理确定可疑入侵对象的粗糙边界。在待分析区域图像中所有边界点上选择第一、第二边界点，设其为横坐标最小、最大边界点，分别记为点A，点B，设线段AB上所有点的横坐标集合为{x1，x2，...，xn}，令在待分析区域图像的所有边界点上选择第三、第四边界点，设其为纵坐标最小、最大边界点，分别记为点C，点D，设线段CD上所有点的横坐标集合为{y1，y2，...，yn}，令则坐标为{(x1+x2+...+xn)/n，(y1+y2+...+yn)/n}的点即为可疑入侵对象的重心；将待分析区域图像的重心移动到坐标轴的原点处，依次取与横轴正方向夹角为0°，1°，...，359°的矢量方向，即为采样扫描线的方向；取原点和大致边界间的采样扫描线为采样线段，得到采样线段集合S＝{S0，S1，S2，...，S359}，设采样线段S0上从原点到边界方向所有像素点集合依次为{d0，d1，...，dn}，每点的灰色度分别记为{g0，g1，g2，...，gn}，灰色变化度分别记为{g′0，g′1，g′2，...，g′n}，则gi′＝|gi+1－gi|，i＝0，1，2，...，n－1，g′n＝g′n－1。取最大灰色变化度的点记为采样线段S0的颜色突变像素点，依次分别取得采样线段S1，S2，..，S359的颜色突变像素点，最后将这360个点连接，可得可以可疑入侵对象的外形轮廓。
[0089] 在通过上述步骤得到可疑入侵对象的外形轮廓之后，进一步对待分析区域图像进行扩张处理。将可疑入侵对象的外形轮廓围住的每条采样线段扩张到105％长度，取原采样线段95％到105％之间的线段，得到采样条带；之后针对采样条带与采样扫描线确定的采样线段集S360，待分析区域图像表示为G＝f(x，y)，G表示图像中任意一点像素值，x，y为该点在坐标系中的横纵坐标，依次求每个采样线段各点的一阶导数，取每个采样线段中导数最大的点，记为集合S′＝{S′1，S′2，...，S′360}。统计相邻采样线的S′，如果当前S′超过了一定值Tl，那么则认为是有噪声引起的边界无法确定，丢掉该采样点，其中，那么剩下的点即为可疑入侵对象的精确边界点。
[0090] 上述勾勒可疑入侵对象的外形轮廓的方法，可以有效提高可疑入侵对象被勾勒出来的真实度，进而提高后续可疑入侵对象是否为船舶的判断结果的准确率。
[0091] 具体的，所述数据库中预先存储的各种船舶图像包括：各种类型、吨位、姿态的船舶图像。
[0092] 如图10所示，本发明实施例提供的环岛电子围网的周界防船舶入侵系统中的监控平台，包括但不限于存储器72、处理器71以及储存在所述存储器72中并可在所述处理器71上运行的计算机程序。本领域技术人员可以理解，图10仅仅是环岛电子围网的周界防船舶入侵系统中监控平台的示例，并不构成对环岛电子围网的周界防船舶入侵系统中监控平台的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如基于目标位置的周界防入侵装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。所述处理器71执行所述计算机程序时实现如上所述的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法。
[0093] 处理器71可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器81还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
[0094] 存储器72作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法对应的程序指令/模块。处理器71通过运行存储在存储器72中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器71的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法。
[0095] 存储器72可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器71所创建的数据等。此外，存储器72可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器72可选包括相对于处理器71远程设置的存储器72，这些远程存储器72可以通过网络连接至处理器71。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0096] 所述一个或者多个模块存储在所述存储器72中，当被所述处理器71执行时，执行如图2所示实施例中的环岛电子围网的周界防船舶入侵方法。
[0097] 上述环岛电子围网的周界防船舶入侵方法具体细节可以对应参阅图2所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
[0098] 本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read－Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器72(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid－State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器72的组合。
[0099] 显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
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