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摘要
由于船舶交通受碰撞、搁浅、走锚等随机干扰因素的影响，导致对船舶航行目标的跟踪与风险预警具有较大难度。为增强海上航行的安全性，提出一种基于无人机立体视觉的船舶航行风险识别方法。引入双目视觉立体技术，获得目标船舶在航行过程中的图像数据。利用卡尔曼预测器优化连续性自适应均值漂移算法，跟踪目标船舶，通过高斯混合模型识别船舶航行风险。实验结果表明，研究方法对不同海域的船舶跟踪曲线与船舶实际航行曲线具有较高拟合度，且上述方法的船舶航行风险识别正确率高于90%,且误报率低于0.2%,说明提出方法的应用可靠性较高。
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