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摘要：本发明提供一种基于船闸使用场景的视频监控方法，涉及船闸视频监控技术领域，本发明通过采集船闸待监控区域的图像数据，通过上传到云端服务器对视频进行分解，获取视频中的每一帧图像，通过训练好的YOLOV3图像识别模型对图像进行检测目标、异常行为与定位标志牌识别，根据对定位标志牌的识别结果对两张图像进行拼接、融合，形成船闸区域的全景图像，利用全景图像合成全景视频，根据对异常行为识别的结果进行实时报警，在进出船闸的过程中，通过对检测目标进行综合评估进行实时预警，并显示综合评估值，将合成的全景视频以及危险信息发送至监控设备，用于实时监控。

主权项：1.一种基于船闸使用场景的视频监控方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：对需要监控的船闸区域进行部署多个型号相同的摄像机，使每个相邻的摄像机取景区域重叠一部分，同时在每个摄像机的取景框的边界内放置多个定位标志牌；步骤2：构建YOLOV3图像识别模型，获取船闸区域的历史监控图像作为初始训练图像集，并通过预处理增加初始训练图像集的数量，并对图像中的检测目标进行标记标签，形成训练图像集；步骤3：通过训练图像集对模型进行训练，通过设置损失函数，提高目标检测的准确性和精度；步骤4：把摄像机采集的监控视频分解成时序帧图像，将时序帧图像输入到训练好的YOLOV3图像识别模型，输出检测目标的标签，检测到异常行为时进行实时报警；步骤5：通过对定位标志牌的识别结果，对相邻两个摄像头采集的相同时序帧图像进行配准，转换为同一像素坐标系下的图像，将转换后的两张图像的重叠部分进行融合，形成船闸监控区域的全景图像；步骤6：根据配准后的检测目标的标签，通过计算检测目标的综合评估值进行实时预警，并显示综合评估值；步骤7：将获取的每一帧的船闸监控区域的全景图像，按照时间戳进行合成实时视频，并将识别到的异常行为的报警信息以及综合评估值进行在视频中显示；所述通过计算检测目标的综合评估值进行实时预警的具体步骤为；通过分别计算船只在船闸内的安全评分值与进出船闸时的安全预估值，计算综合评估；船只在船闸内的安全评分值根据对船只种类的检测结果，通过船闸历史数据对每种类型的船只发生的事故概率进行统计，以及根据船只类型、船只吃水线，对船只进行预估价值与重量，根据事故概率、预估价值与重量，计算船只的安全停船距离，根据停船之间的距离计算安全评分值；安全停船距离的计算公式为； 其中，为安全停船距离，为距离转换常数，为重量转换系数，为吃水线，为船只事故概率，为价值转换系数；安全评分值的计算公式为； 其中，为安全评分值，,分别为第条船只与第条船只之间的距离；安全预估值根据船只进出船闸时的移动轨迹，对船只进行安全预估；对船只目标的移动速度的计算公式为； 其中，为第个检测目标在像素坐标系中轴方向移动速度，为第个检测目标在像素坐标系中轴方向移动速度，分别为第个检测目标在第帧图像中的坐标，分别为第个检测目标在与第帧图像相差帧的图像中的坐标，为相差帧的图像之间的时间；对检测目标的移动方向的计算公式为； 其中，为第个检测目标时的坐标位置，为第个检测目标时的坐标位置，为正数，为第个检测目标在像素坐标系中轴方向移动速度，为第个检测目标在像素坐标系中轴方向移动速度；通过求解下列公式方程的时间，判断检测目标是否会碰撞； 其中，为第个检测目标时的坐标位置，为第个检测目标时的坐标位置，为正整数，且；若不存在时间，则第个检测目标与第个检测目标不会相撞；若存在时间，则第个检测目标与第个检测目标在会相撞，应立即预警；安全预估值的计算方式为； 其中，为安全预估值，为避让安全时间；综合评估值的计算公式为； 其中，为综合评估值，,分别为安全评分值、安全预估值所在权重，；当时，存在安全风险，立即进行预警；当时，不存在安全风险，无需预警。

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百度查询： 安徽金海迪尔信息技术有限责任公司 一种基于船闸使用场景的视频监控方法