【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及船舶导航与空间语义增强领域，具体涉及一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法。
技术介绍
1、船舶导航技术利用先进的科技和设备来指导船舶在海洋、河流、湖泊等广阔水域中的安全航行。这项技术的核心任务是帮助船只避开障碍物、其他船只以及潜在的危险区域，确保它们能够沿着预定航线顺利前进，并在必要时准确定位船只位置。它对于保障航行安全和提高航行效率至关重要。
2、目前，大多数船舶导航系统依赖于绝对位置系统来提供精确的导航坐标。绝对位置系统通常基于全球定位系统gps等卫星导航技术，能够在全球范围内提供连续、实时的三维位置和速度信息。然而，这种依赖卫星信号的系统存在一定的局限性，比如在信号受到干扰、遮挡或系统故障时，可能无法获取到准确的船舶位置信息，这无疑给航行安全带来了风险。此外，传统的导航系统往往缺乏对周围环境的深入理解和预测能力，这限制了它们在复杂海况下的导航性能。
3、随着智能船舶技术的发展，现代船舶开始采用视觉感知设备来辅助导航。这些设备能够从连续采集的图像中识别航标，并利用这些航标来推算船舶的相对位置，从而在一定程度上弥补了传统ais系统定位的不精确性。然而，目前的视觉感知设备主要识别航标的形状和位置，而缺乏对航标所含语义信息的识别和利用，这限制了它们在自动生成船舶导航路径方面的应用。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，解决了现有技术在信号受到干扰时无法准确定位船舶位置的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：采集船舶航行过程中的实时图像，将所述实时图像输入深度神经网络，识别船舶周围的航标，根据所述航标的位置以及船舶与所述航标的相对位置确定船舶的当前位置；
4、步骤s2：根据所述航标的语义信息，排除船舶周围的危险区域、禁航区域和作业区域，得到船舶的可航行区域；
5、步骤s3：判断所述可航行区域中是否存在会遇船舶，若存在会遇船舶则根据所述实时图像得到所述船舶与所述会遇船舶的相对速度、相对航向和相对距离，评估所述船舶的碰撞风险，得到船舶碰撞的高风险区域，从所述可航行区域中删除与所述高风险区域重合的部分；否则直接执行步骤s4；
6、步骤s4：基于船舶的历史到达频率，对可航行区域中符合船舶航行方位要求的位置点进行概率赋值，选取概率最高的位置点作为船舶的下一位置点；
7、步骤s5：重复步骤s1至步骤s4，对船舶的航行路径进行实时修正。
8、优选地，船舶与所述航标的相对位置包括相对方位角、相对俯仰角和相对距离，计算所述相对方位角的表达式为：
9、；
10、式中，为实时图像的拍摄点与水平线之间的夹角；是轴的坐标值，轴与实时图像的宽度轴平行；为轴方向上的像素和；
11、计算所述相对俯仰角的表达式为：
12、；
13、式中，为实时图像的拍摄点与垂直线之间的夹角；是轴的坐标值，轴与实时图像的高度轴平行；为轴方向上的像素和；
14、计算所述相对距离的表达式为：
15、；
16、式中， r为地球半径，和分别表示连续采集的实时图像 p1和 p2的中心点的坐标；rad()表示将分度转化为弧度。
17、优选地，步骤s3中判断所述可航行区域中是否存在会遇船舶包括以下步骤：计算所述船舶与实时图像中出现的其他船舶之间的相对角度和相对距离 d，结合所述船舶的航行速度，得到所述船舶与其他船舶的相对速度，从而得到其他船舶的航行速度；
18、计算所述船舶与其他船舶之间的相对角度的表达式为：
19、；
20、式中，为其他船舶的位置坐标；为本船的位置坐标；
21、计算所述船舶与其他船舶之间的相对距离的表达式为：
22、；
23、式中，r为地球半径；rad()表示将分度转化为弧度；
24、若所述相对距离小于设定的相对距离阈值，且或，则两船的会遇态势为交叉会遇；若所述相对距离小于设定的相对距离阈值，且，并且其他船舶的航行速度大于所述船舶的航行速度，则两船的会遇态势为追越会遇；若所述相对距离小于设定的相对距离阈值，且或，则两船的会遇态势为对遇；当两船处于会遇态势时，船舶有碰撞的风险。
25、优选地，步骤s3通过连续采集实时图像，构建图像集合，根据所述图像集合确定周围船舶与当前船舶的相对航向和相对距离，结合当前船舶的航行速度，得到周围船舶与当前船舶的相对速度。
26、优选地，步骤s3中计算所述碰撞风险的表达式为：
27、；
28、式中，、、分别表示船舶与周围船舶的相对距离、相对速度、相对航向；、、为常数。
29、优选地，步骤s4中得到所述满足船舶航行方位的位置点包括以下步骤：
30、步骤s41：计算船舶的当前位置和所述航标之间的第一夹角：
31、；
32、步骤s42：随机选取剩余区域中的位置点，计算所述位置点与所述航标之间的第二夹角：
33、；
34、步骤s43：将所述第一夹角小于所述第二夹角的位置点作为满足船舶航行方位的位置点。
35、优选地，当船舶航行时的能见度低于设定的能见度阈值时，对所述实时图像进行去雾复原，包括以下步骤：
36、步骤s11：计算所述实时图像中所有像素点的变差函数值，将所述变差函数值小于设定变差函数阈值的像素点作为所述实时图像的亮部，剩余像素点作为暗部，分别计算所述亮部和暗部的透射率，得到实时图像的融合透射率；所述变差函数值的表达式为：
37、；
38、；
39、式中，表示像素点在任意通道的像素值；、、分别表示像素点在r、g、b三个通道的像素值；表示像素点在rgb色彩空间三通道的平均值；为比较系数；
40、步骤s12：通过加权引导滤波算法对所述融合透射率进行滤波，得到实时图像的细化透射率；所述细化透射率的表达式为：
41、；
42、；
43、；
44、；
45、式中，为引导图像，即实时图像的灰度图像； t为细化透射率；为局部窗口内的像素数；为第 i个输出的像素；、分别为局部窗口内的均值和方差；为窗口内像素点的均值；为惩罚因子，防止过大；为图像的总像素数；表示以 i为中心的整个图像的方差；表示以 i为中心的局部窗口内的方差；为固定常数；
46、步骤s13：将所述实时图像平本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：船舶与所述航标的相对位置包括相对方位角、相对俯仰角和相对距离，计算所述相对方位角的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：步骤S3中判断所述可航行区域中是否存在会遇船舶包括以下步骤：计算所述船舶与实时图像中出现的其他船舶之间的相对角度和相对距离D，结合所述船舶的航行速度，得到所述船舶与其他船舶的相对速度，从而得到其他船舶的航行速度；
4.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：步骤S3通过连续采集实时图像，构建图像集合，根据所述图像集合确定周围船舶与当前船舶的相对航向和相对距离，结合当前船舶的航行速度，得到周围船舶与当前船舶的相对速度。
5.根据权利要求4所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：步骤S3中计算所述
6.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：步骤S4中得到所述满足船舶航行方位的位置点包括以下步骤：
7.根据权利要求2所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：当船舶航行时的能见度低于设定的能见度阈值时，对所述实时图像进行去雾复原，包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：步骤S11中获取变差函数阈值的方法包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：对所述实时图像进行图像增强操作，扩充所述神经网络的训练集；所述图像增强操作包括随机剪裁、随机翻转、随机调色、随机加噪和随机模糊；
10.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：设定损失函数评估深度神经网络的预测的准确性，所述损失函数的表达式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：船舶与所述航标的相对位置包括相对方位角、相对俯仰角和相对距离，计算所述相对方位角的表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：步骤s3中判断所述可航行区域中是否存在会遇船舶包括以下步骤：计算所述船舶与实时图像中出现的其他船舶之间的相对角度和相对距离d，结合所述船舶的航行速度，得到所述船舶与其他船舶的相对速度，从而得到其他船舶的航行速度；
4.根据权利要求1所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其特征在于：步骤s3通过连续采集实时图像，构建图像集合，根据所述图像集合确定周围船舶与当前船舶的相对航向和相对距离，结合当前船舶的航行速度，得到周围船舶与当前船舶的相对速度。
5.根据权利要求4所述的一种基于航标视觉和空间语义增强的智能船导航路径生成方法，其...
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