基于双目视觉的穿梭油轮外输作业自动监测方法

针对复杂工况下穿梭油轮外输作业中的安全距离预警问题,提出一种基于双目视觉智能感知的自动监测方法。结合轻量化模块GhostNet和ECA注意力机制,提出一种面向穿梭油轮关键特征区域检测的YOLOv5-Light算法;综合考虑穿梭油轮多关键特征融合的深度信息,采用多步多尺度滤波方法计算穿梭油轮与石油开采平台之间的距离;利用卡尔曼滤波对实时计算的距离进行处理及相关预警信息输出。创建面向海上安全作业监测的大规模穿梭油轮检测图片数据集,并对其进行数据增强以提升场景覆盖度。试验结果表明:所提方法可提升效率,每秒关键特征区域检测的召回率为99.85%,在100 m范围内,距离预测误差小于2.5%。