基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法及系统与流程

1.本发明涉及海事检测的技术领域，具体地，涉及基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法及系统。


背景技术：

2.由于海岸环境复杂，在无人监管的海岸边存在危险的游泳方式，各国在海上监管中投入大量人力物力仍然没有好的解决办法。
3.在公开号为cn112561970a的专利文献中公开了一种用于在粒子滤波器估计框架中管理轨迹段的方法，包括以下步骤：取决于先前轨迹段(tp,t)的列表来执行轨迹段预测，从而确定存留轨迹段和新轨迹段(tnew)；对用于初始化新轨迹段(tnew)的新测量结果进行采样，从而确定所估计的新轨迹段的数量(neti)；取决于先前轨迹段(tp,t)的列表来确定存留轨迹段的数量(np,t)；取决于所估计的新轨迹段的数量(net i)、存留轨迹段的数量(np,t)和存储器界限(nmax)来确定要采样的新轨迹段的数量(nnew)和更新的存留轨迹段的数量(np,t+1)；取决于更新的存留轨迹段的所确定的数量(np,t+1)，从存留轨迹段(tp,t)的列表中对更新的存留轨迹段(tp,t+1)进行采样；以及取决于新轨迹段的所确定的数量(nnew)，从未关联的测量结果中对新轨迹段(tnew)进行采样。
4.针对上述中的相关技术，发明人认为现有技术中没有对游泳进行的检测手段，进而导致在无人监管的海岸边存在危险游泳方式的情况，在海上监管中投入大量人力物力仍然没有好的解决办法。因此，需要提出一种新的技术方案以改善上述技术问题。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法及系统。
6.根据本发明提供的一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，所述方法包括如下步骤：
7.步骤s1：接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；
8.步骤s2：对雷达检测得到的离散点迹进行聚合，得到完整的雷达连续轨迹；
9.步骤s3：对完整的雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；
10.步骤s4：对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；
11.步骤s5：对所得到的航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征、轨迹出现时间分布特征按照似然函数进行加权计算，得到最终的游泳行为概率；
12.步骤s6：当游泳行为概率大于预设值时，认为该雷达目标满足海边游泳行为；当游泳行为概率小于等于该阈值时，即认为该雷达目标不满足游泳行为特征。
13.优选地，所述步骤s1中，雷达检测得到的离散点迹的信息包括位置点的经纬度、位置点的航向航速、位置点的时间及位置点的雷达目标id号。
14.优选地，所述步骤s2中，对雷达检测得到的离散点迹进行聚合的方式为按照雷达目标id号进行聚合。
15.优选地，所述步骤s3中，对完整的雷达连续轨迹进行预处理方式为：过滤掉长时间静止目标以及高速运动目标；根据轨迹的运动距离判断是否长时间静止目标；根据轨迹的航速判断是否高速运动目标。
16.优选地，所述步骤s4中，对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，提取的特征内容包括航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离特征、轨迹出现时间分布特征；
17.所述航速特征包括最大航速信息、最小航速信息、平均航速信息、平均航速变化信息；
18.所述航向特征包括航向分布信息、平均航向变化信息；
19.所述位置变化特征包括平均移动距离信息、最大移动距离信息、总移动距离信息；
20.所述与所有雷达设备的距离信息特征包括与每个雷达设备的距离信息、与所有检测雷达的最大距离信息；
21.所述轨迹出现时间分布特征包括轨迹第一次出现的时间点信息。
22.本发明还提供一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，所述系统包括如下模块：
23.模块m1：接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；
24.模块m2：对雷达检测得到的离散点迹进行聚合，得到完整的雷达连续轨迹；
25.模块m3：对完整的雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；
26.模块m4：对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；
27.模块m5：对所得到的航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征、轨迹出现时间分布特征按照似然函数进行加权计算，得到最终的游泳行为概率；
28.模块m6：当游泳行为概率大于预设值时，认为该雷达目标满足海边游泳行为；当游泳行为概率小于等于该阈值时，即认为该雷达目标不满足游泳行为特征。
29.优选地，所述模块m1中，雷达检测得到的离散点迹的信息包括位置点的经纬度、位置点的航向航速、位置点的时间及位置点的雷达目标id号。
30.优选地，所述模块m2中，对雷达检测得到的离散点迹进行聚合的方式为按照雷达目标id号进行聚合。
31.优选地，所述模块m3中，对完整的雷达连续轨迹进行预处理方式为：过滤掉长时间静止目标以及高速运动目标；根据轨迹的运动距离判断是否长时间静止目标；根据轨迹的航速判断是否高速运动目标。
32.优选地，所述模块m4中，对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，提取的特征内容包括航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离特征、轨迹出现时间分布特征；
33.所述航速特征包括最大航速信息、最小航速信息、平均航速信息、平均航速变化信息；
34.所述航向特征包括航向分布信息、平均航向变化信息；
35.所述位置变化特征包括平均移动距离信息、最大移动距离信息、总移动距离信息；
36.所述与所有雷达设备的距离信息特征包括与每个雷达设备的距离信息、与所有检测雷达的最大距离信息；
37.所述轨迹出现时间分布特征包括轨迹第一次出现的时间点信息。
38.与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
39.1、本发明通过对雷达点迹的分析来自动检测游泳行为，可减少人工巡查海岸的工作，释放人力物力；
40.2、本发明通过分析轨迹的多维信息，通过加权将各方面因素都考虑到检测中，将有效减少虚警率，提高检测率；
41.3、本发明在实际检测过程中会进行数据预处理，首先过滤掉静止目标以及高速运动目标，使得计算量大大减少。
42.4、本发明提出了检测在海岸边游泳行为的方法，为海岸监管系统能够及时发现危险游泳行为并及时制止提供解决方案，可为海岸监管部门提供极大便利，保障海域范围内的安全稳定。
附图说明
43.通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
44.图1为本发明的游泳行为检测方法流程图。
具体实施方式
45.下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
46.实施例1：
47.根据本发明提供的一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，所述方法包括如下步骤：
48.步骤s1：接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；雷达检测得到的离散点迹的信息包括位置点的经纬度、位置点的航向航速、位置点的时间及位置点的雷达目标id号。
49.步骤s2：对雷达检测得到的离散点迹进行聚合，得到完整的雷达连续轨迹；对雷达检测得到的离散点迹进行聚合的方式为按照雷达目标id号进行聚合。
50.步骤s3：对完整的雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；对完整的雷达连续轨迹进行预处理方式为：过滤掉长时间静止目标以及高速运动目标；根据轨迹的运动距离判断是否长时间静止目标；根据轨迹的航速判断是否高速运动目标，长时间通常指20分钟，可根据实地雷达检测情况适当调整；高速通常为4节，即正常人游泳的最高速度。
51.步骤s4：对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、
位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，提取的特征内容包括航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离特征、轨迹出现时间分布特征；所述航速特征包括最大航速信息、最小航速信息、平均航速信息、平均航速变化信息；所述航向特征包括航向分布信息、平均航向变化信息；所述位置变化特征包括平均移动距离信息、最大移动距离信息、总移动距离信息；所述与所有雷达设备的距离信息特征包括与每个雷达设备的距离信息、与所有检测雷达的最大距离信息；所述轨迹出现时间分布特征包括轨迹第一次出现的时间点信息。
52.步骤s5：对所得到的航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征、轨迹出现时间分布特征按照似然函数进行加权计算，得到最终的游泳行为概率。
53.步骤s6：当游泳行为概率大于预设值时，认为该雷达目标满足海边游泳行为；当游泳行为概率小于等于该阈值时，即认为该雷达目标不满足游泳行为特征。
54.本发明还提供一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，所述基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统可以通过执行所述基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法的流程步骤予以实现，即本领域技术人员可以将所述基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法理解为所述基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统的优选实施方式。
55.实施例2：
56.本发明还提供一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，所述系统包括如下模块：
57.模块m1：接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；雷达检测得到的离散点迹的信息包括位置点的经纬度、位置点的航向航速、位置点的时间及位置点的雷达目标id号。
58.模块m2：对雷达检测得到的离散点迹进行聚合，得到完整的雷达连续轨迹；对雷达检测得到的离散点迹进行聚合的方式为按照雷达目标id号进行聚合。
59.模块m3：对完整的雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；对完整的雷达连续轨迹进行预处理方式为：过滤掉长时间静止目标以及高速运动目标；根据轨迹的运动距离判断是否长时间静止目标；根据轨迹的航速判断是否高速运动目标。
60.模块m4：对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，提取的特征内容包括航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离特征、轨迹出现时间分布特征；所述航速特征包括最大航速信息、最小航速信息、平均航速信息、平均航速变化信息；所述航向特征包括航向分布信息、平均航向变化信息；所述位置变化特征包括平均移动距离信息、最大移动距离信息、总移动距离信息；所述与所有雷达设备的距离信息特征包括与每个雷达设备的距离信息、与所有检测雷达的最大距离信息；所述轨迹出现时间分布特征包括轨迹第一次出现的时间点信息。
61.模块m5：对所得到的航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征、轨迹出现时间分布特征按照似然函数进行加权计算，得到最终的游泳行为概率；
62.模块m6：当游泳行为概率大于预设值时，认为该雷达目标满足海边游泳行为；当游泳行为概率小于等于该阈值时，即认为该雷达目标不满足游泳行为特征。
63.实施例3：
64.如图1所示，根据本发明提供的一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，包括以下步骤：
65.s1、接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；其中雷达检测得到的离散点信息至少包含位置点的经纬度；位置点的航向航速；位置点的时间；位置点的雷达目标id号。
66.s2、对雷达检测得到的离散点迹进行聚合，得到完整的雷达连续轨迹；对雷达检测得到的离散点迹进行聚合方式为按照雷达目标id号进行聚合；聚合方式为将具有相同雷达目标id的点迹按照时间点先后顺序进行排列相连得到不同时刻点的状态链，即连续轨迹。
67.s3、对完整的雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；对完整的雷达连续轨迹进行预处理方式为：过滤掉长时间静止目标以及高速运动目标；根据轨迹的运动距离判断是否长时间静止目标；根据轨迹的航速判断是否高速运动目标；过滤方式为，计算目标历史移动范围，对于移动范围跨度《0.0005
°
的目标，认为是静止目标；对于速度》5节的目标认为是高速运动目标；这两类目标均不是正常游泳行为能够产生的，可以直接过滤掉。
68.s4、对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；特征提取方式为：
69.航速特征包含最大航速信息、最小航速信息、平均航速信息、平均航速变化信息；
70.航向特征包含航向分布信息、平均航向变化信息；
71.位置变化特征包含平均移动距离信息、最大移动距离信息、总移动距离信息；
72.与所有雷达设备的距离信息特征包含与每个雷达设备的距离信息、与所有检测雷达的最大距离信息；
73.轨迹出现时间分布特征包含轨迹第一次出现的时间点信息。
74.s5、对所得到的这些特征按照似然函数进行加权计算；得到最终的游泳行为概率；游泳行为概率计算方式为：对所得到的这些特征按照似然函数进行加权累加。
75.s6、当游泳行为概率大于预设值时，认为该雷达目标满足海边游泳行为；当游泳行为概率小于等于该阈值时，即认为该雷达目标不满足游泳行为特征。
76.本领域技术人员可以将本实施例理解为实施例1、实施例2的更为具体的说明。
77.本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
78.以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

技术特征：
1.一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤s1：接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；步骤s2：对雷达检测得到的离散点迹进行聚合，得到完整的雷达连续轨迹；步骤s3：对完整的雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；步骤s4：对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；步骤s5：对所得到的航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征、轨迹出现时间分布特征按照似然函数进行加权计算，得到最终的游泳行为概率；步骤s6：当游泳行为概率大于预设值时，认为该雷达目标满足海边游泳行为；当游泳行为概率小于等于该阈值时，即认为该雷达目标不满足游泳行为特征。2.根据权利要求1所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，其特征在于，所述步骤s1中，雷达检测得到的离散点迹的信息包括位置点的经纬度、位置点的航向航速、位置点的时间及位置点的雷达目标id号。3.根据权利要求1所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，对雷达检测得到的离散点迹进行聚合的方式为按照雷达目标id号进行聚合。4.根据权利要求1所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，其特征在于，所述步骤s3中，对完整的雷达连续轨迹进行预处理方式为：过滤掉长时间静止目标以及高速运动目标；根据轨迹的运动距离判断是否长时间静止目标；根据轨迹的航速判断是否高速运动目标。5.根据权利要求1所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法，其特征在于，所述步骤s4中，对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，提取的特征内容包括航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离特征、轨迹出现时间分布特征；所述航速特征包括最大航速信息、最小航速信息、平均航速信息、平均航速变化信息；所述航向特征包括航向分布信息、平均航向变化信息；所述位置变化特征包括平均移动距离信息、最大移动距离信息、总移动距离信息；所述与所有雷达设备的距离信息特征包括与每个雷达设备的距离信息、与所有检测雷达的最大距离信息；所述轨迹出现时间分布特征包括轨迹第一次出现的时间点信息。6.一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，其特征在于，所述系统包括如下模块：模块m1：接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；模块m2：对雷达检测得到的离散点迹进行聚合，得到完整的雷达连续轨迹；模块m3：对完整的雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；模块m4：对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；模块m5：对所得到的航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征、轨迹出现时间分布特征按照似然函数进行加权计算，得到最终的游泳行为概率；
模块m6：当游泳行为概率大于预设值时，认为该雷达目标满足海边游泳行为；当游泳行为概率小于等于该阈值时，即认为该雷达目标不满足游泳行为特征。7.根据权利要求6所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，其特征在于，所述模块m1中，雷达检测得到的离散点迹的信息包括位置点的经纬度、位置点的航向航速、位置点的时间及位置点的雷达目标id号。8.根据权利要求6所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，其特征在于，所述模块m2中，对雷达检测得到的离散点迹进行聚合的方式为按照雷达目标id号进行聚合。9.根据权利要求6所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，其特征在于，所述模块m3中，对完整的雷达连续轨迹进行预处理方式为：过滤掉长时间静止目标以及高速运动目标；根据轨迹的运动距离判断是否长时间静止目标；根据轨迹的航速判断是否高速运动目标。10.根据权利要求6所述的基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测系统，其特征在于，所述模块m4中，对过滤后的得到雷达连续轨迹进行特征提取，提取的特征内容包括航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离特征、轨迹出现时间分布特征；所述航速特征包括最大航速信息、最小航速信息、平均航速信息、平均航速变化信息；所述航向特征包括航向分布信息、平均航向变化信息；所述位置变化特征包括平均移动距离信息、最大移动距离信息、总移动距离信息；所述与所有雷达设备的距离信息特征包括与每个雷达设备的距离信息、与所有检测雷达的最大距离信息；所述轨迹出现时间分布特征包括轨迹第一次出现的时间点信息。

技术总结
本发明提供一种基于雷达轨迹的针对海边游泳行为的检测方法及系统，包括：接收雷达检测得到的离散点迹作为源数据进行分析；对离散点迹进行聚合，得到雷达连续轨迹；对雷达连续轨迹进行预处理，滤除非游泳行为的雷达目标；对过滤后的雷达连续轨迹进行特征提取，得到航速特征、航向特征、位置变化特征、与所有雷达设备的距离信息特征和轨迹出现时间分布特征；对特征进行加权计算；得到游泳行为概率；当游泳行为概率大于预设值时，认为满足海边游泳行为，检测成功。本发明提出适用于海岸边水域场景的利用雷达轨迹进行分析检测得到游泳行为的方法，检测出在海岸边游泳的人，保障海域的安全稳定。安全稳定。安全稳定。


技术研发人员：林德银 陶鹏宇
受保护的技术使用者：上海鹰觉科技有限公司
技术研发日：2023.03.27
技术公布日：2023/7/12