一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统和方法技术方案

一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统和方法，其属于属于海洋工程技术领域。该系统包括：视频监测模块、图像预处理模块、关键点检测模块、关键点连接模块、姿态分类模块、姿态预测模块。该识别系统及识别方法采用基于深度学习方法建立姿态识别模型，通过系统运动响应数据对该模型进行学习训练，用训练后的系统姿态识别模型处理奇异姿态识别这一复杂问题，避免了传统数值方法引入诸多假设，实现困难等缺点。本发明专利技术能够对海洋平台的软刚臂系泊系统的运动姿态智能跟踪，从而对软刚臂系泊系统姿态进行实时同步提取空间构型，进一步通过分类算法实现臂系泊系统奇异姿态识别及并时预警预报，为平台作业人员提供参考和指导。为平台作业人员提供参考和指导。为平台作业人员提供参考和指导。

【技术实现步骤摘要】
一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统和方法


[0001]本专利技术属于海洋工程
，具体涉及一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统和方法。

技术介绍

[0002]软刚臂系泊系统是一种较为常见的浅海油气开发装备，广泛应用于我国渤海海域，是保障海洋平台安全作业的重要系泊方式。软刚臂系泊系统由系泊支架、系泊腿、系泊刚臂和单点转塔组成，通过铰节点连接释放转动自由度，从而使得平台在风浪流联合作用下具有良好的风标效应。我国首座海洋核动力平台采用软刚臂系泊系统作为海上定位方式，为海洋石油开采、偏远岛屿和海水淡化供应能源。
[0003]但是，软刚臂系泊系统在长期服役过程中会出现奇异姿态，系泊结构偏离平衡位置，节点转动自由度无法释放，引起局部结构与连接节点受力过大，造成系泊定位功能丧失，最终引发平台破坏和人员伤亡。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了满足以上需求，提供了一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统和方法；实时监控和判别软刚臂系泊系统姿态变化并及时预警预报，为平台作业人员提供参考和指导。
[0005]本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：
[0006]一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统，该系统包括视频监测模块、图像预处理模块、关键点检测模块、关键点连接模块、姿态分类模块、姿态预测模块；
[0007]所述视频监测模块同步采集软刚臂系泊系统不同角度的视频信息，布置角度需保证后续算法可以还原出系统的空间构型；
[0008]所述图像预处理模块用于对监测模块所得的信息预处理；
[0009]所述关键点检测模块用于利用深度神经网络检测软刚臂系泊系统关键节点；
[0010]所述关键点连接模块用于构建软刚臂系泊系统空间构型；
[0011]所述姿态分类模块用于对软刚臂系泊系统空间构型进行分类，判断是否奇异；
[0012]所述姿态预测模块用于对软刚臂系泊系统短期姿态变化进行预测；
[0013]所述视频监测模块包含多个角度的摄像机位，机位设置满足软刚臂系泊系统的不同视图视角的获取，同时各机位之间保持时间同步和拍摄帧率一致。
[0014]所述关键点检测模块检测节点包括左系泊腿上部节点、左系泊腿下部节点、右系泊腿上部节点、右系泊腿下部节点及单点转塔节点。一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别方法，包括以下步骤：
[0015]S1利用现场设备获取软刚臂系泊系统的多源视频流；
[0016]S2对S1所述视频进行降噪、抽帧、裁剪等处理从而得到单帧的目标图像；
[0017]S3将S2所述图像输入检测网络进行检测，输出软刚臂系泊系统关键点信息，该检
测网络事先利用历史系泊系统图像以及现场图像进行训练；
[0018]S4根据S3所得信息计算YOKE刚臂、系泊腿与系泊支架的空间线条构型；
[0019]S5根据S4所得空间线条构型对软刚臂系泊系统姿态分类，利用Softmax分类器基于长期监测数据库样本，结合各结构件相对角度，判断当前系泊系统姿态是否属于奇异姿态；
[0020]S6将一段时间内监测所得系泊系统关键点信息输入预测网络，该预测网络事先利用历史监测数据进行训练，以前一段时间内的系泊系统关键点信息为输入，输出短期未来系泊系统关键点位置变化，预测短期内系泊系统姿态是否即将出现奇异姿态。。
[0021]上述流程中，步骤S3中检测网络的输入为同一时间的一组图片，检测目标包括左系泊腿上部节点、左系泊腿下部节点、右系泊腿上部节点、右系泊腿下部节点及单点转塔节点，输出信息包括一组图片中每张图片上各检测目标的检测框标签、左上角坐标以及检测框宽和高。每次检测后，可对检测结果进行分析，对于IOU不满足要求的检测结果进行修正后补充作为检测网络的训练集，以提高检测模型的准确度。
[0022]步骤S4中计算空间线条所需各节点坐标为检测框中心坐标，即
[0023][0024]其中X、Y为计算空间线条所需节点坐标，x，y和w,h分别为检测网络输出的检测框左上角坐标和检测框宽和高；
[0025]根据不同角度图像上的各节点坐标计算节点的相对位置，即不同角度上的软刚臂系泊系统各节点的二维映射信息，以单点转塔节点为中心，还原系统上各节点的三维空间坐标。
[0026]本方法由于采用以上技术方案，其具有以下优点：这种软刚臂系泊系统奇异姿态的识别系统及方法包括视频监测模块、图像预处理模块、关键点检测模块、关键点连接模块、姿态分类模块、姿态预测模块。该方法采用获取软刚臂系泊系统的多源视频流；对视频中软刚臂系泊系统进行预处理，将待检测结构进行检测框标注；构建图像识别神经网络算法，对软刚臂系泊系统进行追踪识别；根据识别结果计算YOKE刚臂、系泊腿与系泊支架的空间线条构型；利用深度学习算法对构建的软刚臂系泊系统空间线条构型进行分类，基于长期监测数据库样本，识别软刚臂系泊系统奇异姿态。
[0027]该识别系统及识别方法采用基于深度学习方法建立姿态识别模型，通过系统运动响应数据对该模型进行学习训练，用训练后的系统姿态识别模型处理奇异姿态识别这一复杂问题，避免了传统数值方法引入诸多假设，实现困难等缺点。同时，能够准确识别软刚臂系泊系统奇异的姿态。结合特征处理的深度学习模型泛化能力强，节省计算资源，提高了计算效率和姿态识别的准确性。这种识别系统及识别方法贴合现场实际，适用于软刚臂系泊系统的姿态识别问题。
[0028]本专利技术能够对海洋平台的软刚臂系泊系统的运动姿态智能跟踪，从而对软刚臂系泊系统姿态进行实时同步提取空间构型，进一步通过分类算法实现臂系泊系统奇异姿态识别及并时预警预报，为平台作业人员提供参考和指导。
[0029]附图
[0030]图1为一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系所包含模块。
[0031]图2为软刚臂各节点示意图。
[0032]图3为一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别方法流程图。
[0033]图4为一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别方法的具体实施图。
[0034]图5为一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统的结构示意图。
[0035]图6为实施例中检测网络预训练过程中的LOSS与准确率变化。
具体实施方式
[0036]以下结合附图来对本专利技术进行详细的描绘。然而应当理解，附图的提供仅为了更好地理解本专利技术，它们不应该理解成对本专利技术的限制。
[0037]实施例1
[0038]图1和图2中示出了一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统，包括视频监测模块、图像预处理模块、关键点检测模块、关键点连接模块、姿态分类模块、姿态预测模块。
[0039]视频监测模块，用于获取现场系泊系统的视频；视频监测模块包含多个角度的摄像机位，机位设置满足软刚臂系泊系统的主视图、左视图、俯视图等不同视角的获取，同时各机位之间保持时间同步和拍摄帧率一致。
[0040]图像预处理模块，用于对视频信息进行抽帧裁剪等处理，作为后续检测用的数据集；
[0041]关键点检测模块，用于将图片本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别系统，其特征在于：该系统包括视频监测模块、图像预处理模块、关键点检测模块、关键点连接模块、姿态分类模块、姿态预测模块；所述视频监测模块同步采集软刚臂系泊系统不同角度的视频信息，布置角度需保证后续算法可以还原出系统的空间构型；所述图像预处理模块用于对监测模块所得的信息预处理；所述关键点检测模块用于利用深度神经网络检测软刚臂系泊系统关键节点；所述关键点连接模块用于构建软刚臂系泊系统空间构型；所述姿态分类模块用于对软刚臂系泊系统空间构型进行分类，判断是否奇异；所述姿态预测模块用于对软刚臂系泊系统短期姿态变化进行预测。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述视频监测模块包含多个角度的摄像机位，机位设置满足软刚臂系泊系统的不同视图视角的获取，同时各机位之间保持时间同步和拍摄帧率一致。3.根据权利要求1所述系统，其特征在于：所述关键点检测模块检测节点包括左系泊腿上部节点、左系泊腿下部节点、右系泊腿上部节点、右系泊腿下部节点及单点转塔节点。4.一种软刚臂系泊系统奇异姿态识别方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：S1.利用现场设备获取软刚臂系泊系统的多源视频流；S2.对视频进行抽帧、裁剪处理得到单帧的目标图像；S3.将图像输入检测网络进行检测，该检测网络事先利用历史系泊系统图像以及现场图像进行训练，输出软刚臂系泊系统关键点相对位置信息，同时定义各关键点的三维空间坐标信息；S4.根据所得节点三维空间坐标信息，按照系泊系统的拓扑连接方式，计算YOKE刚臂、系泊腿与系泊支架的空间线条构型；S5.根据所得空间线条构型对软刚臂系泊系统姿态分类，利用Softmax分类器基于长期监测数据库统计样本，结合各结构件相对角度，判断当前系泊系统姿态是否属于奇异姿态；S6.将一段时间内监测所得系泊系统关键点信息输入预测网络，该预测网络事先利用历史监测...

【专利技术属性】
技术研发人员：武文华，郭冲冲，郑凯，
申请(专利权)人：大连理工大学大连理工大学深圳研究院大连迪航科技有限公司，
类型：发明
国别省市：