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邊海防近海船舶管理全天候遠距離晝夜監測系統雷達光電AIS綜合監測系統
功能簡介
現有技術中，在對水上目標探測、跟蹤、識別和監視時，大多都是雷達和光電、AIS分開工作，具體的，首先由雷達探測目標區域，當雷達探測到目標物體的位置信息后，將該位置信息顯示到雷達顯示屏上；操作人員通過觀察雷達顯示屏，獲知目標物體的位置信息，然后在該位置信息的指導下，操作人員手動不斷調整光電設備的拍攝方向，使光電設備對準目標物體，通過操控光電設備對目標物體成像，獲得直觀、清晰的目標圖像，完成對目標物體識別的目的。
上述對海上目標探測、跟蹤、識別和監視的過程中，通過操作人員手動操作完成雷達與光電設備的協同工作，具有協同效率差的缺陷；進而無法準確對目標物體進行跟蹤和識別。
針對這種技術缺陷，本系統采用雷達和光電一體化綜合探測技術，集成雷達和光電設備，自動化程度高，能夠準確高效的實現對目標物體的探測、跟蹤、識別和監視。 導航雷達完成海面目標的搜索、跟蹤，小目標模塊在雷達探測基礎上，進一步對海雜波背景下的目標進行檢測、跟蹤處理，發現目標并完成跟蹤；準確地引導控制光電設備指向目標所在位置，提供目標雷達坐標信息。采用高采樣率對導航雷達原始視頻進行采樣，進行跨周期數字化相關處理，并利用實際海雜波背景下目標動態特性數據庫，對強雜波背景下的小目標進行模式識別，在信噪比較低的情況下能有效區分目標和雜波，大大提高了系統在強海雜波背景下對小目標探測能力，并通過網絡傳給上位計算機。
光電設備完成海面目標觀察、跟蹤和識別，具備受控和獨立工作兩種模式；晝夜對觀察海域進行目標檢測、成像，對目標圖像信息進行視頻處理和跟蹤。獨立工作模式：能手動或自動進行區域掃描，能在夜間對海上目標進行檢測、成像，獲取直觀、真實、清晰的目標圖像，探測海上目標，對其進行圖像識別和自動跟蹤；受控工作模式：在雷達引導下，對目標快速成像、識別和跟蹤；自動跟蹤目標。
系統采用世界領先的雷達低慢小目標自動檢測跟蹤算法和專利技術，能在各種復雜環境下，能對監控區域內各類目標同時進行自動檢測跟蹤。系統可用一部雷達引導一套或多套、本地和異地的光電設備對指定目標進行視頻跟蹤。
系統可組網聯合工作,也可獨立工作，可靈活選配雷達、光電設備、雷達目標綜合處理機、顯控設備和輔助設備的型類和數量，配合不同的關鍵軟件，滿足不同用途需要；也可以對原有雷達和光電設備進行升級改造，綜合提高原有系統的探測、跟蹤性能。
多雷達-光電-AIS綜合監控系統
人工智能圖像識別
系統通過深度學習技術進行智能圖像與視頻分析，深度學習是近十年來人工智能領域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機視覺、圖像與視頻分析、多媒體等諸多領域的應用取得了巨大成功。通過大規模訓練數據，從大數據中自動提取特征，不斷提高智能識別系統的性能。
船只智能識別
雷達引導定位
全自動、全量程、遠距離小目標智能雷達探測監視和光電識別系統，具備多目標自動持續穩定跟蹤、多種智能報警功能、支持雷達視頻實時存儲、支持留查取證的雷達視頻聯動回放功能等。光電系統能夠接受雷達引導，對雷達探測到的目標進行跟蹤、識別和視頻取證，如下圖所示，雷達探測到某目標，在該目標上點擊鼠標右鍵-選擇對應的光電設備對其進行跟蹤，則光電設備會自動定位到該目標，對其進行視頻跟蹤取證等。
雷達-AIS引導光電
智能光電跟蹤
智能雷達光電一體化探測系統還具備光學圖像跟蹤和識別核心算法技術，為保證系統能夠在戶外惡劣環境中實現對目標的穩定跟蹤，該系統采用了多項技術：利用視頻穩像技術解決設備抖動問題；采用在線學習機制對跟蹤器進行實時更新，保證目標外觀和視角發生變化依然能夠迅速適應；同時存儲多個模板，使得目標即使消失一段時間依然能夠恢復跟蹤；利用目標上的局部細節信息提高系統的抗遮擋能力；利用特征自學習技術挑選出最適合表達當前目標的特征，使系統不受到光照和陰影等影響；采用特征高速提取技術和深度神經網絡目標位置預測技術，在目標相對變小的情況下也能進行實時穩定跟蹤；能夠識別目標的種類，提供必要的信息用于事后分析；檢測系統能夠精準定位目標外框，為目標的尺寸測量提供關鍵信息。
光電設備不但能接受雷達引導，對雷達探測目標進行自動跟蹤、識別和視頻跟蹤，還能將自身設備信息反饋給雷達，與雷達雙向通訊，完成聯動。系統配置靈活，可組網運行，也可獨立工作，支持雷達和光電一對一、多對一、一對多、多對多等多種系統組成模式。雷達與光電系統之間采用網絡通訊，采用平臺無關的json數據格式通訊，可部署在同一主機或不同主機，可獨立運行也可協同工作。
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