智慧航道雷视融合技术应用方案

本公司专注于人工智能算法、深度学习模型、视觉计算分析、全景视频融合、激光雷达感知、雷视数据融合等技术领域。

产品包括AI边缘计算设备、智能算法引擎、智能决策分析系统、雷达感知设备、智慧交通行业软件和平台等。

雷视融合技术水上航道应用：

1、船名船号识别：利用高清摄像机实时抓取船舶画面，将船舶画面传送到后端人工智能算法引擎上，通过已部署的船名号识别系统进行处理和分析，对船舶船名号进行识别，准确率保持95%以上。

2、船舶抓拍：通过算法驱动，船舶细节感知相机和全景相机进行抓拍与识别。对于船员有无佩戴救生衣，船舶是否悬挂国旗等细节进行识别。

3、船舶行为分析：船舶目标检测特征提取和识别，使用图像算法处理技术和模式识别方法来提取目标特征的形状、轮廓和纹理特征，识别人员救生圈、是否封仓、悬挂国旗、浮吊、轮胎、航行轨迹等特征行为数据。

4、船舶类型识别：利用深度学习算法模型对已接入感知采集设备内的图像、点云等原始数据进行识别，输出船舶的外观颜色、船舶类型（如危化品船、散货船、集装箱船、油船、客轮等)。

5、船舶航向识别：通过深度学习算法模型对已接入视觉采集设备内的图像中船舶的行驶轨迹进行分析从而实现船舶上、下行的分辨，为船舶流量统计提供数据支持。

6：船舶数量统计：通过算法模型识别已接入视觉采集设备内的图像中所有船只并进行特征编号与跟踪，做到了有效统计周期内所有船只，且避免了重复计数、漏记等情况。

7、船舶点云可视化：激光雷达不受光线影响、可应用于多种场景。将激光雷达扫描得到的点云数据经过数据去噪、滤波、压缩等数据预处理，根据点云数据建立物体的三维模型，采用不同的算法和技术，将三维模型转换为易于理解和可视化的形式。

8、船舶吃水线识别：使用激光雷达获取船身三维点云模型后，应用计算机深度学习算法通过数据训练，获取船舶干舷高度和吃水线数据，到厘米级。

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