江苏濒江临海、湖河交错,缺乏煤铁资源,大宗货物依赖水运。水路运价仅公路的1/10,而安全防范措施则相差甚远,我省高速公路已全程视频监控,且逐步推广计算机视频解析。水面不似黑色柏油路面,宽度统一、白色标线规范,而波光粼粼,干扰严重,没有标线,难以进行摄像机标定。此外,船舶不似车辆,尺寸不规范,撞桥、搁浅时有发生。除了这些给运动船舶长宽、速度、流量等运动信息获取带来困难外,船舶同步拖纹也给船舶尺寸监测带来相当大的误差。因此,船联网国家专项立足于江苏,其船舶视频监测预警的研究具有重要的理论应用价值和重大经济价值。论文描述了国内外船舶参数检测研究的现状,设计了船舶实时视频图像监测识别系统,包括系统架构以及软硬件模块设计;在给出摄像机成像模型基础上,探讨并实现了人机交互式标定算法;比较了运动背景建模常见算法,分析水面背景建模难点,优化了 VIBE算法;介绍GPU-CUDA并行编程技术,并用于VIBE算法加速,经试验测试,加速效果显著。针对摄像机标定,论文设计一种基于人机交互式的摄像机标定算法。通过分析摄像机针孔成像模型,推导出图像坐标和世界坐标的转换方程,结合项目实际应用情况,缩减转换方程未知参数个数,简化求解过程,降低了标定求解复杂度。同时,针对河面场景缺乏固定参照物的情况,假设地面铺设矩形网格,根据预设的标定参数生成成像图,再通过人为观察并调整标定参数,最终确定摄像机标定参数。针对运动船舶提取,论文分析运动目标检测算法常见算法的特点,针对水面船舶运动检测存在诸多难点如波纹干扰,目标与背景对比度弱、船尾拖纹同步运动干扰等,选取VIBE算法作为系统的运动目标检测模块,优化了 VIBE算法的初始化过程,避免程序开始阶段可能出现的“鬼影”现象。针对背景建模程序耗时过多导致系统不能实时运行的问题,利用GPU对VIBE算法加速,效果明显。分析VIBE算法各像素点独立处理,任务规模大的特点,比较CPU多核和GPU多核两种并行架构的特点,采取更加适合的GPU多核并行方法对VIBE算法优化实现,实验测试,GPU程序在不同分辨率的视频下平均加速比都超过10,加速效果明显。该系统源自船联网国家专项,并在南通落地示范应用,已通过国家预验收。目前,正在苏北苏南航道枢纽各布设10监测点,形成内河视频监测预警网络系统。其创新或特点在于:●设计了人机交互式网格标定算法,克服水面场景缺乏固定标定参照物难以标定的困难,成功实现摄像机标定;●优化了 VIBE算法,多帧图像初始化背景模型,消除了程序开始阶段可能出现的“鬼影”现象;●使用GPU并行优化VIBE算法,大幅提高运行速度,使系统实时处理高清视频成为可能。