一、项目背景与待解决难题
本成果在港口、航道等关键陆域卡口水域安装视频监控设备，利用纯视觉领域的目标自动识别智能算法实时检测水面船舶碰撞的危险态势，并在出现异常情况时通过大模型智能调用适当的避碰策略以便主动发出自动避让提醒和建议，实现了对船舶不安全行为和风险的高效智能提醒。同时，本成果可移植到船舶端以实现感知本船周边安全态势，服务船东和航运公司对船舶进行岸基管理，保障水上交通安全。
二、技术原理与创新点
（一）技术创新点
1.海上不同船舶交通流场景目标检测模型的算法创新。使用综合骨干特征提取卷积网络模型，创新OBB旋转损失函数。特别针对大型和小型船只之间的显著规模差异、穿越场景中的动态遮挡，提高了定向边界框目标检测的回归精度。
2.异质图构建、时空图神经网络算法创新，实现了复杂场景下视频流的船舶碰撞态势感知。
3.独特的大模型微调技术学习强化区域交通通航知识和语言模式，实现船舶在不同航行规则下的知识适配，在避让提醒特定任务上达到良好性能。
成果图片
三、技术优势与竞争力
（一）技术优势：
1.检测精度高：创新目标检测模型与OBB旋转损失函数，针对性解决船舶规模差异、动态遮挡问题，提升定向边界框回归精度。
2.场景适配强：通过异质图构建与时空图神经网络，实现复杂交通流场景下的精准碰撞态势感知。
3.提醒精准：大模型微调技术适配不同航行规则，强化通航知识储备，避碰提醒任务性能优异。
4.部署灵活：基于纯视觉方案，无需复杂额外设备，可移植性强，适配岸基卡口与船舶自身等多场景。
（二）核心竞争力：
1.技术壁垒：拥有2项发明专利，核心算法（目标检测、时空神经网络）针对性解决水上交通痛点，差异化优势明显。
2.场景覆盖广：适配监管部门、船东企业、重要构筑物防护、智能船舶等多领域，市场需求覆盖面宽。
3.落地性突出：纯视觉方案部署成本低、移植灵活，无需大规模改造，企业接受度高。
4.价值刚需：直击船舶碰撞风险防控核心需求，助力提升航行安全与监管效率。
四、应用场景与市场前景
应用前景：符合水上交通安全与智能化发展政策导向，适配港口、内河/海面航道监管场景，满足海事部门高效风险防控需求；同时可服务船东企业、航运公司，助力岸基管理与船舶自身安全感知，还可覆盖桥区、风电场等重要水上构筑物的碰撞风险监测，适配智能船舶态势感知算法需求。纯视觉方案部署灵活、可移植性强，能快速对接多类水上场景，解决传统人工监管效率低、风险预警滞后的痛点，应用场景持续拓宽。
产业化前景：市场需求刚性突出，随着全球航运业复苏、港口与航道智能化升级，海事监管、航运企业及水上构筑物防护对智能碰撞预警方案需求迫切。技术层面，核心算法针对性解决场景痛点，待核实发明专利构建壁垒，纯视觉方案部署成本低、落地门槛低，适配不同规模客户。产业化路径清晰，可通过“标准设备+算法销售”对接监管部门与企业，或为智能船舶厂商提供算法嵌入服务，后续可拓展数据统计、风险分析等增值服务，市场接受度高，规模化潜力显著，有望成为水上交通安全智能化升级的核心解决方案。
五、相关专利
1. 一种数据驱动的功能磁共振图像的盲去卷积方法，发明专利，ZL201910423707.6;
2.一种基于图像熵的集装箱箱号自适应定位方法， 发明专利，ZL201610101411.9