三維雷視融合技術在水上航道應用：

1、船名船號識別：利用高清攝像機實時抓取船舶畫面，將船舶畫面?zhèn)魉偷胶蠖巳斯ぶ悄芩惴ㄒ嫔?，通過已部署的船名號識別系統(tǒng)進行處理和分析，對船舶船名號進行識別，準確率保持95%以上。

2、船舶抓拍：通過算法驅動，船舶細節(jié)感知相機和全景相機進行抓拍與識別。對于船員有無佩戴救生衣，船舶是否懸掛等細節(jié)進行識別。

3、船舶行為分析：船舶目標檢測特征提取和識別，使用圖像算法處理技術和模式識別方法來提取目標特征的形狀、輪廓和紋理特征，識別人員救生圈、是否封倉、懸掛、浮吊、輪胎、航行軌跡等特征行為數(shù)據(jù)。

4、船舶類型識別：利用深度學習算法模型對已接入感知采集設備內的圖像、點云等原始數(shù)據(jù)進行識別，輸出船舶的外觀顏色、船舶類型（如?；反?、散貨船、集裝箱船、油船、客輪等)。

5、船舶航向識別：通過深度學習算法模型對已接入視覺采集設備內的圖像中船舶的行駛軌跡進行分析從而實現(xiàn)船舶上、下行的分辨，為船舶流量統(tǒng)計提供數(shù)據(jù)支持。

6：船舶數(shù)量統(tǒng)計：通過算法模型識別已接入視覺采集設備內的圖像中所有船只并進行特征編號與跟蹤，做到了有效統(tǒng)計周期內所有船只，且避免了重復計數(shù)、漏記等情況。

7、船舶點云可視化：激光雷達不受光線影響、可應用于多種場景。將激光雷達掃描得到的點云數(shù)據(jù)經過數(shù)據(jù)去噪、濾波、壓縮等數(shù)據(jù)預處理，根據(jù)點云數(shù)據(jù)建立物體的三維模型，采用不同的算法和技術，將三維模型轉換為易于理解和可視化的形式。

8、船舶吃水線識別：使用激光雷達獲取船身三維點云模型后，應用計算機深度學習算法通過數(shù)據(jù)訓練，獲取船舶干舷高度和吃水線數(shù)據(jù)，可到厘米級。

總體架構：

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