视频识别作为人工智能和图像分析两项技术融合的重要应用之一，由于其技术成熟度高，现已广泛应用在公路交通自动抓拍、执法取证过程中。但在水路交通方面，由于水上环境复杂多变、各类目标对象标准化程度低等原因，使得该种技术相关的研究和实际应用较为少见。

为提升水运交通领域的智能化、信息化水平，无锡物联网创新中心有限公司将基于智慧港航对视频分析的智能化需求，同时结合船闸用户对视频分析的业务痛点，研发了基于视频AI的智能化解决方案，以此弥补视频分析在水运行业的应用空白，支撑港口、船闸等航运场景的业务智能化管理。

物创公司现有视频识别产品可分为三类：船舶身份、过闸安全、现场管理，共涉及算法约7种，包括：船名船号检测、船舶航速航向检测、闸区水位识别、船舶越界检测、闸桥行人越界检测、船舶流量统计、闸区全景拼接。经测，各算法准确率高、稳定性强，满足用户现场管理需要。另外，公司充分考虑用户利旧、降本等需求，分别提供服务器端和边缘计算端两种部署方式，满足用户个性化安装部署要求。

1. 船名船号检测

船名船号检测主要用于自动识别船舶的ID身份，以此确认当前船舶与调度船舶身份信息是否一致。该算法采用深度学习的字符检测算法和字符分割识别算法，通过大量真实船舶身份数据样本训练之后，目前算法在日间、夜间环境下准确率均可达90%以上。

2. 船舶航速航向检测

船舶航速航向主要用于检测船舶行驶时的速度和方向。该算法使用光流法对船舶运行速度进行测速，通过估算船只在画面当中的像素位移的方式，实现船舶速度和方向的精确计算。最终，通过拟合船舶实际速度与检测值，实现与船舶真实速度值的一一对应。当前算法精度可达0.01。

3. 闸区水位识别

闸区水位识别是一个基于视觉的非接触式水位高精准测量算法。算法采用深度神经网络学习参数空间中的邻域特征获得高鲁棒性的形态学滤波能力，通过贝叶斯方法获得历史数据的最大后验预测，进一步保证测量的精确度。算法综合了光学测量中的基于重投影的自校准技术、水位线位置预测中基于历史数据的最大后验和水位线增长（回落）曲线的平滑性先验的贝叶斯预测技术、水位线检测测量中使用的基于深度学习的水位线定位技术，实现了水位的高精度测量和便捷可靠的水位监测报警。经现场测试，该算法结果与实际平均误差约3cm。

4. 船舶越界检测

船舶越界主要用于检测船舶在闸室内超越警戒线和违法入侵八字壶口等场景。该算法首先通过深度学习目标检测算法识别出来船舶具体位置，然后通过碰撞检测算法监测船舶越界情况。算法可根据实际环境配置多个检测区域，结合周边其他环境数据动态、自适应选定检测范围，满足实际项目当中运行的要求。该算法目前准确率达99%以上。

5. 闸桥行人越界检测

闸桥行人越界主要用于自动识别闸桥上的行人，以此告知闸区管理人员闸桥动态情况，确保闸桥上方行人安全。该算法通过深度学习目标检测算法检测出行人位置，同时辅助闸门开关状态动态改变算法检测区域，以此更加精准的识别出闸桥行人入侵状况。该算法目前准确率达99%以上。

6. 船舶流量统计

船舶流量统计主要用于统计固定区域内船舶的通过数量，以此评估当前区域交通拥堵情况、船舶密度等。该算法基于目标检测算法、船舶特征提取和相似度检测来进行前后帧之间的船舶监测，以确定船只的唯一标识符和运动方向。该算法目前准确率达99%以上。

7. 闸区全景拼接

画面拼接后、矫正前

画面矫正后

闸区全景拼接算法主要为通过一个画面全局呈现闸区原多摄像机画面，给用户“清明上河图”式全局体验。算法综合应用画面融合、图像矫正等技术，克服了现场监控点位繁多、画面畸变严重等缺陷。经现场测试，图像最终呈现效果良好。