(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
飛しょう体に搭載され、水面上を航行する複数の船舶を振幅画像として取得する合成開口レーダ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ；ＳＡＲ）と、
このＳＡＲにより取得された振幅画像データにより数画素で形成される矩形領域の画素の平均値を算出する第１の算出手段と、上記矩形領域から数画素分離して上記矩形領域を囲むようにして形成されるフレーム状の領域の平均値を算出する第２の算出手段と、上記第１の算出手段で算出された平均値に対して、上記第２の算出手段で算出された平均値と標準偏差の一定倍との和を用いて閾値処理を行うことで得られる船舶を示す領域を検出する第３の検出手段と、上記第３の検出手段で検出された領域について、ラベル付けすることによって船舶の中心点を検出する第４の検出手段とを有する船舶検出装置と、
を具備したことを特徴とする自動船舶航跡検出装置。
【請求項２】
上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶について、
上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データ上の円形領域の中心点から放射線上に存在する画素の平均値を、円の中心点から放射線が位置する角度毎に算出する第５の算出手段と、上記第５の算出手段で算出された平均値にメディアンフィルタを用いて閾値を算出する第６の算出手段と、上記第６の算出手段を有する円形フィルタを、船舶の中心点を通り、ＳＡＲ画像上でプラットフォームの進行方向と平行となる直線上を移動させることによって、航跡が同画像上に存在するか否かを識別する第７の識別手段とを有する航跡存在識別装置、
を具備したことを特徴とする請求項１記載の自動船舶航跡検出装置。
【請求項３】
上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶について、
上記航跡存在識別装置により航跡が存在すると識別されたとき、上記円形フィルタの移動によって得られた閾値と平均値の関係から、航跡の種類を分類する第８の分類手段を有する航跡分類装置、
を具備することを特徴とする請求項２記載の自動船舶航跡検出装置。
【請求項４】
上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶について、
上記の航跡存在識別装置により航跡が存在すると識別されたとき、上記航跡分類装置によって得られる航跡の種類と、上記の円形フィルタの移動によって得られる平均値のなかの最大値または最小値を用いて、航跡の始点を検出する第９の検出手段を有する航跡始点検出装置、
を具備することを特徴とする請求項３記載の自動船舶航跡検出装置。
【請求項５】
上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データから上記船舶検出装置より得られた複数の船舶について、
上記航跡存在識別装置より航跡が存在すると識別されたとき、上記航跡始点検出装置によって得られた航跡の始点を上記の円形フィルタの中心点としたときに、この円形フィルタから得られる平均値を用いて航跡の位置する向きを算出する第１０の算出手段、上記第１０の算出手段によって得られたこの航跡の向きから船舶の進行方向を予測する第１１の予測手段とを有する進行方向予測装置、
を具備することを特徴とする請求項４記載の自動船舶航跡検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、主として海洋監視を目的としたシステムにおいて、複数の艦船等の船舶に対して航跡を検出し、その航跡から船舶の進行方向を予測する自動船舶航跡検出装置に関するものである。なおここでは説明の便宜上、自動艦船航跡検出装置を例に上げて以下に説明する。
【０００２】
【従来の技術】
海洋監視として不法進入や不審走行する艦船等を早急に取り締まるために、海上を航行中の艦船の進行方向を検知する必要がある。図１５は合成開口レーダ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ：ＳＡＲ）によって振幅画像データを取得し、海上を走行中の艦船を監視する概念図である。１−１は人工衛星搭載の上記ＳＡＲ、１−２は航空機搭載の上記ＳＡＲ、２−１は地上に設置された自動艦船航跡検出装置、２−２は航空機に設置された自動艦船航跡検出装置、３と４は国境付近で不法進入や不審航行する艦船である。図１６は、従来の自動艦船航跡検出装置の構成図である。５は従来の自動艦船航跡検出装置、６は海上領域の上記ＳＡＲ振幅画像データ、７は艦船候補の検出装置、８は航跡検出装置、９は航跡の解析装置、１０は艦船、航跡の情報、１１は航跡検出するための艦船情報である。
【０００３】
図１７は従来の自動艦船航跡検出装置５の艦船候補の検出装置６で使用される画像フィルタと艦船の検出例である。１２はフィルタのフレーム部分、１３はフィルタのフレーム以外の部分、１４は４つの隣接する画素である。この画像フィルタは隣接する画素１４の画素値の平均値に対して１２のフレーム部分の平均値を閾値として艦船領域の検出を行う。１４の平均値は１３のフレーム以外の部分の全ての画素について算出され、上記のように１２のフレーム部分の平均値を閾値として艦船領域を検出する。上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データの全てについて上記の画像フィルタによる処理が終了すると、この結果を上記ＳＡＲ振幅画像データ上に提示する。提示された艦船領域に対して、マウス等で画面上をクリックする人の操作により航跡検出を実行するための艦船１１を指定する。指定された艦船について画素の平均値をチェビシェフの多項式補間によって閾値を算出する手段を有する画像フィルタを、艦船の中心点を通り、上記ＳＡＲ振幅画像データ上でプラットフォームの進行方向と平行となる直線上を移動させる手段によって航跡検出する。上記手段によって検出された航跡について上記画像フィルタで得られるピーク値から航跡の縞の特徴を分類することによって航跡解析し、艦船、航跡情報を出力する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
以上が従来の自動艦船航跡検出装置５の動作である。上記のように、従来の自動艦船航跡検出装置５において、図１７の艦船検出時に使用する画像フィルタはフレーム領域の平均値を用いて艦船領域に対して閾値処理を行う。図１８は上記の画像フィルタが動作する例である。この場合、上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データに現れる海上の振幅値の高低に強く依存した閾値であるため、艦船ではない領域がノイズとして検出される可能性が高くなる。すなわち、海上領域の振幅値が低い場合は閾値も低くなり、ノイズが艦船領域の振幅値より小さく、フレーム領域の平均値よりも高い値を有する場合に、艦船として検出される。また、艦船領域がフレームと隣接する位置に存在する場合は、艦船領域の振幅値がフレームの平均値に影響し閾値が上昇し、海上の振幅値よりも大幅に高い値を有する艦船領域を検出できない可能性が高くなる。また、航跡検出装置８において航跡を検出するために閾値処理を行うとき、チェビシェフの多項式補間を使用している。この場合、演算時間を要するためＳＡＲ観測時のリアルタイム処理に適していない。また、航跡検出処理を行うための艦船を人の操作１１によって指示しなければならない。この場合、ＳＡＲ画像に存在する複数の艦船について、自動的に一括した航跡検出処理が不可能である。さらに、ＳＡＲ振幅画像が大量に存在する場合は、航跡検出処理の時間が倍増する。
【０００５】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、海上領域の振幅値に依存せずに正確に艦船領域を検出し、この艦船について処理時間を短縮することによってリアルタイムに航跡検出を行うことができる自動艦船航跡検出装置を提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
第１の発明による自動船舶航跡検出装置は、上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データにより数画素で形成される矩形領域の画素の平均値を算出する第１の手段、上記矩形領域から数画素分離して上記矩形領域を囲むようにして形成されるフレーム状の領域の平均値を算出する第２の手段、上記第１の手段で算出された平均値に対して、上記第２の手段で算出された平均値と標準偏差の一定倍との和を用いて閾値処理を行うことで得られる船舶を示す領域を検出する第３の手段、上記第３の手段で検出された領域について、ラベル付けすることによって船舶の中心点を検出する第４の手段とを有する船舶検出装置とを具備したものである。
【０００７】
第２の発明による自動船舶航跡検出装置は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数の船舶について、上記ＳＡＲにより取得された振幅画像データ上の円形領域の中心点から放射線上に存在する画素の平均値を、円の中心点から放射線が位置する角度毎に算出する第５の手段、上記第５の手段で算出された平均値にメディアンフィルタを用いて閾値を算出する第６の手段、上記第６の手段を有する円形フィルタを、船舶の中心点を通り、ＳＡＲ画像上でプラットフォームの進行方向と平行となる直線上を移動させることによって、航跡が同画像上に存在するか否かを識別する第７の手段とを有する航跡存在識別装置を具備したものである。
【０００８】
第３の発明による自動船舶航跡検出装置は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置により航跡が存在すると識別されたとき、上記の円形フィルタの移動によって得られた閾値と平均値の関係から、航跡の種類を分類する第８の手段を有する航跡分類装置を具備したものである。
【０００９】
第４の発明による自動船舶航跡検出装置は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置により航跡が存在すると識別されたとき、第３の発明において航跡分類装置によって得られる航跡の種類と、上記の円形フィルタの移動によって得られる平均値のなかの最大値または最小値を用いて、航跡の始点を検出する第９の手段を有する航跡始点検出装置を具備したものである。
【００１０】
第５の発明による自動船舶航跡検出装置は、第１の発明において船舶検出装置より得られた複数の船舶について、第２の発明において航跡存在識別装置より航跡が存在すると識別されたとき、第４の発明において航跡始点検出装置によって得られた航跡の始点を上記の円形フィルタの中心点としたときに、この円形フィルタから得られる平均値を用いて航跡の位置する向きを算出する第１０の手段、上記第１０の手段によって得られたこの航跡の向きから船舶の進行方向を予測する第１１の手段とを有する進行方向予測装置を具備したものである。
【００１１】
【発明の実施の形態】
実施の形態１．
実際のＳＡＲ振幅画像を利用して、艦船に航跡が存在する場合について、図を用いて説明する。
【００１２】
図１はこの発明の自動艦船航跡検出装置５の構成図を示す。６は自動艦船航跡検出装置５に入力する上記ＳＡＲ振幅画像データ、１５は艦船検出装置、１６は航跡存在識別装置、１７は航跡分類装置、１８は航跡始点検出装置、１９は進行方向予測装置、１０は艦船、航跡情報の出力である。
【００１３】
はじめに、艦船検出装置１５によって、艦船の領域とその中心点を検出する。上記ＳＡＲ振幅画像データから艦船領域を検出するために、図２の艦船領域検出フィルタを使用する。２０のフレームは２１のセルから数画素分離した領域であり、フレーム２０で示される領域の振幅値より平均値と標準偏差を求め、平均値に標準偏差の一定倍を加算した値を閾値とする。セル２１はフレーム２０から数画素分離した領域であり、セル２１で示される領域の振幅値より平均値を求める。艦船領域は海上に対してＳＡＲ観測時に強い反射強度で受信されるため、ＳＡＲ振幅画像の全体の振幅値に対して高い振幅値を示すことがわかっている。よって、艦船領域がセル２１の位置に存在する場合は閾値を越える振幅値を示すことによって検出される。
【００１４】
図３は上記ＳＡＲ振幅画像データ上を上記の艦船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦船領域が検出された結果である。２２は上記ＳＡＲ振幅画像データ、２３は艦船領域検出フィルタによって検出された艦船領域を含むデータである。２４−１から２４−３は検出された艦船領域である。
【００１５】
図４は検出された複数の艦船領域について、各艦船の中心点を抽出する手順である。図３の２３で示されるデータに対して４連結成分でラベル付けする。４連結成分はある画素に対して、その画素の上下左右に隣接する画素を意味する。２５はラベル付けされた艦船領域の情報を含むデータである。さらに、各ラベル付けされた艦船２６−１から２６−３の中心点を抽出する。ラベル付けされた艦船について、ラベルで示される領域の左端から右端の中点および上端から下端の中点で示される位置を艦船の中心点とする。２７は２６−３について抽出された艦船の中心点である。
【００１６】
つぎに、抽出された艦船の中心点２７を基に、艦船存在識別装置１６によって艦船に航跡が存在するか否かについて識別する。上記ＳＡＲ振幅画像データにおいて艦船の航跡が存在する場合、その航跡は直線状の明るい縞の組み合わせによって表され、艦船の中心点またはその中心点からアジマス方向に数画素離れた位置を始点として放射状に位置することがわかっている。ただし、アジマス方向とはＳＡＲのプラットフォームの進行方向である。図５は上記の航跡の存在を識別するために用いられる円形フィルタの動作である。上記の円形フィルタを抽出された艦船の中心点からアジマス方向に１画素ずつシフトさせることにより、航跡が存在する位置を特定する。
【００１７】
図６は航跡存在識別装置１６に使用される円形フィルタ２８である。半径ｒの円周で囲まれる領域で画像の艦船領域を除く部分について、円の中心から角度θ方向の放射線上２９に存在する画素３０の値の平均値を算出する。角度θが０〜３６０゜の場合についてそれぞれ平均値を算出し、これを角度−平均値曲線としｃｕｒｖｅ（θ）と表す。
【００１８】
図７は円形フィルタが中心点２７からアジマス方向に移動して、航跡始点付近に円形フィルタの中心点が存在するときの角度−平均値曲線である。３１は角度平均値曲線の最大ピーク値、３２は角度平均値曲線の最小ピーク値である。円形フィルタ２８が航跡の始点にある場合は図７の３１、３２のようにピーク値が存在する。ここで、３１または３２の特徴を抽出するために、角度−平均値曲線に対して閾値処理を行う。閾値を算出するために角度−平均値曲線にメディアンフィルタ処理を施した曲線を算出する。この曲線を角度−中間値曲線とする。図８はメディアンフィルタによって５゜間隔で角度−中間値曲線を算出する方法を示す。メディアンフィルタとはフィルタの領域内を昇順に並べ、中間値を算出するものである。図９は角度−平均値曲線と閾値の関係を示す。３３は角度−中間値曲線でありこれをｃｕｒｖｅ＿ｍｅｄ（θ）と表す。３４は上限の閾値曲線であり、ｃｕｒｖｅ＿ｍｅｄ（θ）＋ｔｈｒｅｄ（θ）で与えられる。３５は下限の閾値曲線であり、ｃｕｒｖｅ＿ｍｅｄ（θ）−ｔｈｒｅｄ（θ）で与えられる。ただし、ｔｈｒｅｄ（θ）はｃｕｒｖｅ（θ）／（ｎｕｍ（θ）* ｌｏｏｋ）-2で与えられる。ここで、ｎｕｍ（θ）は円形フィルタ内の角度θの放射線上に存在する画素数、ｌｏｏｋはＳＡＲ画像再生処理のマルチルック数を示す。マルチルック数とはＳＡＲ画像のスペックルノイズを低減する処理で使用される数である。
【００１９】
上記の図５のように円形フィルタ２８の中心点を艦船の中心点および艦船の中心点からアジマス方向に向けて近隣画素に移動させて上記の動作を繰り返す。
【００２０】
円形フィルタ２８の移動が終了した後、航跡存在識別装置１６は、上限の閾値曲線３４および下限の閾値曲線３５で囲まれる範囲を外れる値３１、３２が、角度−平均値曲線に存在するため航跡が存在することを示す。
【００２１】
航跡存在識別装置１６によって航跡が存在すると示されると、航跡分類装置１７によって航跡の種類を次のように分類する、角度−平均値曲線の値で、上限の閾値曲線３４より大きい値のみ存在する場合、航跡は明るい縞のみで構成される。下限の閾値曲線３５より小さい値のみ存在する場合、航跡が暗い縞のみで構成される。上限の閾値曲線３４より大きい値と下限の閾値曲線３５より小さい値が存在する場合、航跡は明るい縞と暗い縞の両方で構成される。図９の場合は、角度−平均値曲線に上限の閾値曲線３４より大きい値３１と下限の閾値曲線３５より小さい値３２が存在するため、航跡分類装置１７は明るい縞と暗い縞の両方で構成されることを示す。
【００２２】
航跡始点検出装置１８は、航跡分類装置１７によって航跡が明るい縞のみで構成されると分類された場合、角度−平均値曲線のうち最大値を算出したときの円形フィルタの中心点が航跡の始点であることを示し、航跡が暗い縞のみで構成されると分類された場合、角度−平均値曲線のなかで最小値を算出したときの円形フィルタの中心点が航跡の始点であることを示し、航跡が明るい縞と暗い縞で構成されると分類された場合、角度−平均値曲線のなかで最大値及び最小値を算出したときの各円形フィルタの中心点で与えられる中間点が航跡の始点であることを示す。図１０は艦船の中心点２７について円形フィルタが上記のように移動することによって、航跡の始点を検出する動作を示す。３６は角度−平均値曲線のなかの最大値、３７はそのときの円形フィルタの中心点である。３８は角度−平均値曲線のなかの最小値、３９はそのときの円形フィルタの中心点である。艦船２６−３に存在する航跡は上記のように明るい縞と暗い縞で構成されるため、３７と３９の中間点となる４０が航跡の始点として示される。
【００２３】
進行方向予測装置１９は、艦船が進行する方角を予測する。図１１は航跡始点検出装置１８によって与えられた航跡の始点４０を円形フィルタの中心点としたときの、角度−平均値曲線４１、角度−中間値曲線４２、上限の閾値曲線４３、下限の閾値曲線４４である。角度−平均値曲線４１の値が閾値曲線で囲まれる範囲を外れるときの角度が航跡の向きである。この向きと１８０゜反対の方向が艦船の進行方向である。角度が複数示された場合、それらの平均値に対して１８０゜反対の向きを艦船の進行方向とする。図１１のように航跡の始点４０の場合は、４５と４６が閾値曲線で囲まれる範囲を外れており、４５と４６の示す角度の平均値の１８０゜反対の方向が艦船の進行方向である。図１２は艦船２６−３についての航跡の向きで明るい縞４７と暗い縞４８と艦船の進行方向４９を示す。
【００２４】
実施の形態２．
つぎに、上記のＳＡＲ振幅画像データで艦船に航跡が無い場合について、図を用いて説明する。
【００２５】
図１３は艦船に航跡が無い場合の上記ＳＡＲ振幅画像データ上を実施の形態１で示されたように艦船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦船領域が検出された結果である。５０は上記ＳＡＲ振幅画像データ、５１は艦船領域検出フィルタによって検出された艦船領域を含むデータである。５２は実施の形態１で示された艦船検出装置によって検出された艦船領域であり、５３は艦船５２の中心点である。
【００２６】
上記で示された各艦船の中心点５３について、実施の形態１で示されたように艦船存在識別装置１６より航跡の存在について確認する。図１４は中心点５３に対する角度−平均値曲線５４、角度−中間値曲線５５、上限の閾値曲線５６および下限の閾値曲線５７である。この場合、閾値曲線の範囲を外れる値が角度−平均値曲線３２に存在しないため、艦船の中心点に対して航跡が存在しないことが示される。円形フィルタが艦船の中心点から移動した場合についても、角度−平均値曲線の値が全く閾値の範囲を外れることがなければ、艦船に航跡が存在しないと示される。ここで、艦船５４についての処理が終了する。さらにＳＡＲ画像上で、航跡存在識別装置１６に未入力の艦船中心点が存在する場合は、その点が航跡存在識別装置１６に入力される。
【００２７】
【発明の効果】
この発明は、以上のように構成されるため、以下に示す効果を奏する。
【００２８】
自動船舶検出装置はＳＡＲ画像の海上領域を示す振幅値の高低に依存しないで、最も正確な艦船領域を検出し、船舶の大きさ、船舶の中心点を自動的に決定する。
【００２９】
また、航跡存在識別装置によって、船舶に航跡が存在しないと示されたとき、航跡の存在しない船舶について航跡の種類を分類し、船舶の進行方向を予測する動作を実行しないため、自動船舶航跡検出装置の動作時間を最も短くする。
【００３０】
また、航跡分類装置によって分類された航跡の縞の構成は、走行する船舶の速度や船舶の種類を判別するために最も適切な情報を与える。
【００３１】
また、航跡分類装置によって分類された航跡の縞の構成を航跡始点検出装置への入力とし、航跡の始点を最も正確に検出することができる。
【００３２】
また、航跡始点検出装置１８によって示される航跡の始点を進行方向予測装置１９への入力とし、航跡の向き、船舶の進行方向を正確に算出することができる。
【００３３】
また、進行方向予測装置は海洋監視システムにおいて、不法進入や不審走行する船舶を自動的に検知するために、船舶の進行方向を上記ＳＡＲで観測しながらリアルタイムに示すことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明による自動艦船航跡検出装置の実施の形態１の構成を示す図である。
【図２】  この発明の実施の形態１で示す艦船検出装置１５の艦船領域検出フィルタの構成図である。
【図３】  艦船検出装置１５においてＳＡＲ振幅画像データ上を艦船領域検出フィルタが１画素毎に移動して艦船領域が検出された結果を示す図である。
【図４】  艦船検出装置１５において検出された複数の艦船領域について、各艦船の中心点を抽出する手順を示す図である。
【図５】  この発明の実施の形態１で示す航跡存在識別装置１６に使用される円形フィルタの動作説明図である。
【図６】  航跡存在識別装置１６に使用される円形フィルタを示す図である。
【図７】  航跡存在識別装置１６で算出された航跡始点付近に円形フィルタの中心点が存在するときの角度−平均値曲線を示す図である。
【図８】  航跡存在識別装置１６に使用されるメディアンフィルタによって角度−中間値曲線を算出する方法を示す図である。
【図９】  航跡存在識別装置１６で算出される角度−平均値曲線と閾値曲線の関係を示す図である。
【図１０】  艦船の中心点２７について円形フィルタが移動し、航跡の始点を検出する動作を示す図である。
【図１１】  この発明の実施の形態１の航跡始点検出装置１８によって与えられた航跡の始点４０を円形フィルタの中心点としたときの、角度−平均値曲線４１、角度−中間値曲線４２、上限の閾値曲線４３、下限の閾値曲線４４、ピーク値４５、ピーク値４６を示す図である。
【図１２】  この発明の実施の形態１で示す艦船２６−３についての航跡の向きで明るい縞４７と暗い縞４８と艦船の進行方向４９を示す図である。
【図１３】  この発明の実施の形態２の艦船検出装置１５において検出された艦船領域と艦船の中心点を示す図である。
【図１４】  この発明の実施の形態２で示す中心点５３に円形フィルタが位置するときの角度−平均値曲線５４、角度−中間値曲線５５、上限の閾値曲線５６および下限の閾値曲線５７を示す図である。
【図１５】  上記ＳＡＲによってＳＡＲ振幅画像データを取得し、海上を航行中の艦船を監視する概念図である。
【図１６】  従来の自動艦船航跡検出装置５の構成図である。
【図１７】  従来の自動艦船航跡検出装置の艦船検出時に使用されている画像フィルタを示す図である。
【図１８】  従来の艦船検出時に使用される画像フィルタの動作説明図である。
【符号の説明】
１−１  人工衛星搭載ＳＡＲ、１−２  航空機搭載ＳＡＲ、２−１  自動艦船航跡検出装置、２−２  航空機搭載自動艦船航跡検出装置、３  不法進入、不審航行する艦船、４  不法進入、不審航行する艦船、５  自動艦船航跡検出装置、７  艦船候補の検出装置、８  航跡検出装置、９  航跡の解析装置、１５  艦船検出装置、１６  航跡存在検出装置、１７  航跡分類装置、１８  航跡始点検出装置、１９  進行方向予測装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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