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龙图腾网获悉上海海事大学申请的专利一种基于深度学习的智能船舶安全监控方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115661766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211350178.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于深度学习的智能船舶安全监控方法及系统是由俞子俊;刘晋设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的智能船舶安全监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的智能船舶安全监控方法及系统，属于船舶安全监控技术领域。包括：获取船舶上监控设备采集的数据，将采集的图像数据输入目标检测模型，根据检测结果，执行后续程序；将采集的视频数据输入行为识别模型，识别船员的行为；若发生事件为紧急事件，则直接产生警报；若发生事件为一般事件，则对涉事船员目标进行跟踪，利用人脸检测模型采集船员人脸数据；建立人脸识别网络，对比收集的涉事船员人脸图像和船员人脸数据库中的图像，确认船员身份，并同上述步骤采集的数据作为证据保存，告警提示。本发明能够监测多种类事件，利用检测算法完成从发现事件到证据搜查的全过程。使得船舶安全监测范围更全面，检测效率更高。

本发明授权一种基于深度学习的智能船舶安全监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能船舶安全监控方法，其特征在于，包括： 1构建深度学习模型及所需训练数据集，所述深度学习模型包括目标检测模型、行为识别模型及行人重识别模型，使用所述训练数据集完成模型训练； 所述目标检测模型使用的是YOLOv5模型；所述行为识别模型使用的是SlowFast模型；所述行人重识别模型使用的CAL模型； 2获取船舶上监控设备采集的数据，包括图像数据及视频数据； 3将采集的所述图像数据输入所述目标检测模型，识别所述图像数据中的目标，若检测结果存在直接状态目标，则执行步骤5；若检测结果存在行为状态目标，则执行步骤4； 所述直接状态目标包括安全帽、火源和倒地人员中至少一项，该类目标在某一时刻存在，即可判定为事件发生； 所述行为状态目标包括香烟、手机或打斗状态人员中至少一项，该类目标在某一时刻存在，需要通过所述行为识别模型做进一步的检测； 4将采集的所述视频数据输入所述行为识别模型，识别所述视频数据中船员的行为，执行步骤5； 5若发生事件为紧急事件，则直接产生警报；若发生事件为一般事件，则执行步骤6； 6对涉事船员目标进行跟踪，跟踪过程中利用人脸检测模型采集船员人脸数据，获取到清晰的涉事船员人脸图像后，停止跟踪； 6.1单摄像头跟踪：同一摄像头场景下的船员目标跟踪利用单目标跟踪算法进行，采集船员的图像序列，若在船员目标离开摄像头视野范围前仍未采集到清晰的船员人脸图像，则进行跨摄像头跟踪； 所述单目标跟踪算法使用KCF单目标跟踪算法； 6.2跨摄像头跟踪：首先确定附近区域的摄像头点位，通过所述目标检测模型检测出现船员的场景，并利用单目标跟踪算法进行跟踪，采集连续的船员图像序列，将采集的图像序列与前一摄像头的序列通过所述行人重识别模型进行匹配，得分最高的序列定为涉事船员的序列； 6.3利用所述人脸检测模型采集船员人脸数据，获取到清晰的涉事船员人脸图像后，停止跟踪； 所述人脸检测模型使用的是LFFD模型； 7建立人脸识别网络，对比收集的涉事船员人脸图像和船员人脸数据库中的图像，确认船员身份，并同上述步骤采集的数据作为证据保存，告警提示； 人脸识别网络使用的是FaceNet。

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