基于自适应K均值聚类和霍夫变换的船舶干舷视觉检测

针对内河船舶监管过程中对船舶干舷的测量还需人工巡航,增加了海事部门管理成本问题,提出一种不借助船舶水尺标志检测船舶干舷的方法。对采集的图像进行中值滤波预处理,去除孤立点、降低噪声敏感性;考虑图像颜色特性,应用自适应K均值聚类算法识别船舶区域;联合Canny边缘检测和霍夫直线检测的方法,标记船舶吃水线和甲板边线,并利用数学形态学方法提高检测准确性;基于标定相机和双目测距原理建立图像坐标与世界坐标转换关系,找到甲板中间位置,取其与水面的距离作为船舶实际干舷值。用相机拍摄内河船舶进行检测,结果表明,该方法可以对内河船舶的吃水线和船舷线进行检测并计算干舷值,用于判断船舶是否超载并及时发出预警,满足海事部门的监管需求。