在现代海事运输体系中,港口是连接陆地与海洋的重要枢纽,其交通流量极为繁忙且复杂。尤其是在地中海沿岸等区域,港区水域不仅存在大量大型商船和客船,同时还聚集了大量未装配自动识别系统(AIS)的中小型船只,如娱乐船、渔船及本地航线交通船等。这种多样化、多频繁变动的船舶组合带来了极大的碰撞风险,传统基于AIS和雷达的数据监测系统难以全面覆盖所有船只,因而在预警和风险防范方面存在明显不足。应对这一挑战,结合增强现实(AR)技术与人工神经网络(ANN)的方法逐渐浮现,成为提升港口安全管理水平的创新途径。 该方法以固定岸基摄像头为数据采集端,利用先进的深度学习网络如YOLOv9进行船舶目标检测,辅以DeepSORT算法实现船舶多目标追踪。通过单目视觉视频分析,借助专门设计的人工神经网络对船舶移动速度进行精准估计,从而实时更新船舶的运动信息。
随后,将基于国际海上避碰规则(COLREG)的风险判定逻辑与速度预测结合,生成精确的碰撞风险评估。最为关键的是,系统将实时的风险数据信息通过增强现实界面,直观地投射在VTS(船舶交通服务)操作员的视野中,极大提升了检测的及时性与操作人员的决策效率。 这一基于计算机视觉与机器学习技术的系统在亚得里亚海沿岸的斯普利特港进行了现场测试。实际应用中,系统通过安装于港口周边的热成像及光学摄像头搜集数据,配合内置神经网络的计算机端进行实时处理。测试结果表明,该系统在多种天气条件下均能保持高达95%以上的船舶检测准确率,速度估计的平均绝对误差约为1.98公里/小时,均方根误差约为2.18公里/小时。这一水平的误差已被港口安全管理人员评估为足够满足航行安全预警的需求。
系统的优势不仅体现在技术指标上,其最大的价值在于有效弥补了传统AIS和雷达监控的盲区。众所周知,不是所有中小型船只均配备AIS,尤其是在旅游旺季,非AIS船只流量大幅增加,且航线及行为更加不可预测。通过摄像头和人工神经网络处理,系统能够捕捉这些隐蔽目标,动态计算其速度和航迹,大幅提升风险意识和监控覆盖范围。再加上增强现实技术的加持,风险信息直接叠加在实时视频画面中,允许操作员直观判断潜在碰撞威胁,迅速指导船舶采取规避动作。 该技术方案的开发过程融合了多方面的创新。首先在数据层面,研究团队采集了超过13000张港口船舶图像,建立了专门的斯普利特港船舶分类数据集(Split Port Ship Classification Dataset),为人工神经网络的训练和优化提供了坚实基础。
其次结合摄像头的实际安装视角 - - 侧向单目摄像头,模拟真实港口环境中最易布置的监控设备位置与角度,克服了以往依赖鸟瞰视角带来的高成本和部署复杂度。再者,系统设计了基于COLREG避碰规则的决策模块,使输出的碰撞风险更符合国际标准和实用需求。 最值得一提的是,增强现实界面的实现充分考虑了港口操作环境的人机工程学。通过移动智能设备或者PC终端,操作员可以直接在实景视频画面上看到不同船舶的风险等级,以彩色标识和动态轨迹展示,快速捕获高风险目标,便于做出及时反应。相比传统基于纯数字数据的界面,AR技术的沉浸式信息叠加极大减少了操作员的认知负荷和"头低时间",同时提升了工作效率和安全感知水平。 然而,该系统亦并非无懈可击。
由于摄像头单目视觉的限制,对气象条件如强烈阳光眩光、降雨、雾霾等恶劣环境的适应性尚需提升。系统目前的速度估计误差在2~3公里/小时波动,对于某些高速小型船舶量测稳定性存在挑战。此外,船舶类型划分存在一定重叠,导致部分分类误差影响速度估计精度。未来研究将扩展覆盖更多船型与环境样本,通过数据增强和模型迭代,提升系统鲁棒性及分类颗粒度。 未来发展方面,集成多源传感技术将是进一步提升系统性能的关键。结合雷达、激光雷达(LIDAR)等多模态传感器数据,可以弥补单一摄像头视角的局限,实现全天候,更高精度的船舶探测和识别。
此外,人工智能模型将融合更多深度轨迹预测算法,采用多点、多时间尺度的轨迹拟合,包括样条曲线分析等方法,持续优化速度估计,动态更新碰撞风险预测。目前相关研究团队计划在不同类型港口环境中进行跨区域部署验证,涵盖工业码头、狭窄河口及风浪较大海域,以适配不同复杂航运环境。 结合物联网(IoT)架构,未来该系统可实现船舶之间及岸基管理系统的无缝数据交互,形成闭环的动态安全控制。伴随着智能港口和远程操控船舶概念逐步普及,这类基于AR和ANN的可视化风险预警系统将成为核心技术支撑,促使港口交通操作进入智能化、自动化新时代。 同时,针对港口管理人员及船舶驾驶员的培训也将因应用该系统而产生变革。AR系统不仅具备实时预警功能,更能作为培训模拟工具,提高人员对应急场景的快速响应能力。
运营商的用户体验研究也将带动界面与交互设计的不断优化,推动系统的广泛应用和易用性增强。 综上所述,利用增强现实技术配合人工神经网络进行港口碰撞风险评估,既填补了传统AIS和雷达监控的不足,又通过实时、直观的信息展示极大提升了港口交通管理的安全水平。斯普利特港的研究与实测成果验证了该方法的可行性和有效性,对全球类似港口交通拥堵、混杂船型的管理问题具有重要借鉴价值。随着技术的不断进步和多元传感融合,未来这类智能化系统必将成为海事安全保障的标准配置,为全球海上运输安全保驾护航。 。
