Ễ N THÁM PHÂN LO Ạ I TÀU THUY Ề N T Ự ĐỘ NG S Ử D Ụ NG Ả NH VI NGHIÊN C ỨU ĐÁNH GIÁ CÁC PHƢƠNG PHÁP

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN ĐẮC HUY

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÂN LOẠI TÀU THUYỀN TỰ ĐỘNG SỬ DỤNG ẢNH

VIỄN THÁM

Ngành: Hệ Thống Thông Tin

Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin Mã Số: 8480104.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS Nguyễn Thị Nhật Thanh

Hà nội – 09/2020

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN ... iii

LỜI CAM ĐOAN ... iv

DANH MỤC HÌNH VẼ ... v

DANH MỤC BẢNG BIỂU ... vii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ... viii

MỞ ĐẦU ... 1

Chương 1: Giới thiệu chung ... 5

1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam ... 5

1.2 Giới thiệu về công nghệ viễn thám ... 6

1.2.1 Khái niệm, đặc điểm cơ bản viễn thám ... 6

1.2.2 Dữ liệu ảnh viễn thám quang học ... 8

1.3 Giới thiệu về một số loại tàu thuyền quan tâm ... 10

1.3.1 Tàu vận tải [12]... 10

1.3.2 Tàu chở dầu [12] ... 11

1.3.3 Tàu chuyên chở công te nơ [12] ... 11

1.3.4 Tàu sân bay [13] ... 12

1.3.5 Tàu ngầm [13] ... 14

1.3.6 Khu trục hạm [13] ... 15

1.4 Bộ CSDL tàu thuyền mẫu ... 16

1.4.1 Nguồn dữ liệu ... 16

1.4.2 Phương pháp thu thập bộ dữ liệu tàu thuyền mẫu ... 17

1.4.3 Quy trình lấy mẫu dữ liệu ... 18

Chương 2: Nghiên cứu một số thuật toán nhận dạng tàu thuyền. ... 20

2.1 Nghiên cứu một số phương pháp, thuật toán trích chọn đặc trưng .... 20

2.1.1 Mô hình Bag of Features ... 20

2.1.2 Thuật toán Local Binary Patterns ... 34

2.2 Nghiên cứu phương pháp, thuật toán phân lớp tàu thuyền. ... 36

Chương 3: Ứng dụng phân lớp tàu thuyền ở cảng biển Việt Nam trên ảnh viễn thám ... 41

3.1 Phương pháp đề xuất... 41

3.1.1 Bộ cơ sở dữ liệu đầu vào ... 42

3.1.2 Trích chọn đặc trưng ... 43

3.1.3 Chọn thuật toán huấn luyện và phân lớp dữ liệu ... 44

3.2 Kết quả và thảo luận ... 46

3.2.1 Bộ cơ sở dữ liệu ... 46

3.2.2 Kết quả phân lớp ... 48

3.2.3 Nhận xét, đánh giá ... 58

KẾT LUẬN ... 61

TÀI LIỆU THAM KHẢO ... 62

LỜI CẢM ƠN

Trước tiên tôi xin dành lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến cô giáo, PGS. TS. Nguyễn Thị Nhật Thanh – người đã hướng dẫn, khuyến khích, chỉ bảo và tạo cho tôi những điều kiện tốt nhất từ khi bắt đầu cho tới khi hoàn thành công việc của mình.

Tôi xin dành lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN đã tận tình đào tạo, cung cấp cho tôi những kiến thức vô cùng quý giá và đã tạo điều kiện tốt nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu tại trường.

Đồng thời tôi xin chân thành cảm ơn chủ nhiệm và nhóm nghiên cứu thực hiện đề tài cấp nhà nước thuộc chương trình khoa học và công nghệ cấp quốc gia về công nghệ vũ trụ giai đoạn 2016-2020, mã số đề tài VT-UD.06/16-20 đã hỗ trợ tôi trong quá trình nghiên cứu thực nghiệm.

Cuối cùng, tôi xin cảm ơn tất cả những người thân yêu trong gia đình tôi cùng toàn thể bạn bè, đồng nghiệp, những người đã luôn giúp đỡ, động viên, cổ vũ, khích lệ và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian qua. Trong quá trình thực hiện đề tài có thể còn có những mặt hạn chế, thiếu sót. Tôi rất mong nhận được ý kiến đóng góp và sự chỉ dẫn của các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp.

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin “Nghiên cứu đánh giá các phương pháp phân loại tàu thuyền tự động sử dụng ảnh viễn thám” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, không sao chép lại của người khác. Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều đã được trình bày hoặc là của chính cá nhân tôi hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các nguồn tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và hợp pháp.

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan này.

Hà Nội, ngày …. tháng … năm …..

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1. 1 Dải sóng điện từ ... 7

Hình 1. 2 Độ phân giải không gian của ảnh viễn thám trên cùng khu vực ... 8

Hình 1. 3 Tàu vận tải ... 10

Hình 1. 4 Tàu chở dầu ... 11

Hình 1. 5 Tàu công ten nơ ... 12

Hình 1. 6 Tàu sân bay ... 13

Hình 1. 7 Tàu ngầm ... 14

Hình 1. 8 Tàu khu trục ... 15

Hình 1. 9 Dữ liệu ảnh viễn thám Planet (trái), dữ liệu ảnh viễn thám Google Earth (phải) ... 16

Hình 1. 10 Sơ đồ cây phân lớp tàu thuyền ... 17

Hình 1. 11 Quy trình lấy mẫu tàu dựa trên kiến thức chuyên gia ... 18

Hình 1. 12 Mở dữ liệu ảnh và chọn khu vực nghiên cứu có đối tượng quan tâm cần gán nhãn ... 19

Hình 1. 13 Gán nhãn đối tượng quan tâm dựa trên việc vẽ đường bao xung quanh ... 19

Hình 2. 1 Minh họa mô hình BoF (nguồn [9]). ... 20

Hình 2. 2 Minh họa các đặc trưng thu thập được (nguồn [9]). ... 21

Hình 2. 3 Minh họa các đặc trưng được phân cụm (nguồn [9])... 21

Hình 2. 4 Biểu đồ đặc trưng (nguồn [9]). ... 21

Hình 2. 5 Minh họa các mức làm mờ khác nhau của hàm Gaussian. ... 23

Hình 2. 6 Mô hình kim tự tháp ảnh trong SIFT (nguồn [5]). ... 24

Hình 2. 7Minh họa cách lấy điểm để xét cực trị với vị trí x là điểm đang xét (nguồn [5]). ... 25

Hình 2.8 Minh họa biểu đồ định hướng. ... 27

Hình 2.9 Minh họa bước lọc và gắn hướng cho điểm đặc trưng (nguồn [5]). .... 28

Hình 2.10 Mô tả điểm đặc trưng (nguồn [5]). ... 29

Hình 2.11 Minh họa phương pháp xấp xỉ của bộ lọc hộp (nguồn [8]). ... 30

Hình 2.12 Ví dụ về phản ứng con sóng. ... 32

Hình 2.13 Ví dụ về biểu đồ hướng trong SURF (nguồn [10]). ... 32

Hình 2.14 Minh họa các vùng đặc trưng (nguồn [8]). ... 33

Hình 2.15 Ví dụ giá trị của các thuộc tính trong SURF trong mỗi trường hợp ảnh (nguồn [8]). ... 33

Hình 2.16 Minh họa các hoạt động của thuật toán LBP đầu tiên (nguồn [15]). . 34

Hình 2.17 Mô tả cách lấy mẫu tron LBP cải thiện (nguồn [15]). ... 35

Hình 2. 18 Minh họa kết quả thu được qua thuật toán LBP ... 36

Hình 2.19 Ví dụ dữ liệu trong SVM (nguồn [11]). ... 37

Hình 2.20 So sánh các mô hình. ... 39

Hình 2.21 Ví dụ kết quả thuật toán SVM (hình bên trái là lề cứng và hình bên phải là lề mềm). ... 39

Hình 2.22 Một số ví dụ về lõi của SVM. ... 40

Hình 3. 1 Sơ đồ quá trình phân lớp tàu thuyền ... 41

Hình 3. 2 Dữ liệu ảnh viễn thám khu vực tập trung nhiều tàu thuyền ... 42

Hình 3. 3 Đặc trưng trên ảnh bằng thuật toán SIFT và SURF. Từ trái sang lần lượt là ảnh gốc, đặc trưng tìm được từ SIFT và đặc trưng tìm được từ SURF. .. 44

Hình 3. 4 Đặc trưng trên ảnh bằng thuật toán LBP. Từ trái sang lần lượt là ảnh gốc và ảnh qua xử lý bằng thuật toán LBP trước khi tính histogram. ... 44

Hình 3. 5 Hình ảnh đánh dấu vùng biển trên bản đồ ... 46

Hình 3. 6 Một số tàu mã tau dau. ... 47

Hình 3. 7 Một số tàu mã tau cong ten no. ... 47

Hình 3. 8 Một số tàu mã tau van tai. ... 47

Hình 3. 9 Biểu đồ mô tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp SIFT ... 49

Hình 3. 10 Biểu đồ mô tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp SURF ... 50

Hình 3. 11 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chính xác ... 51

Hình 3. 12 Hình ảnh các lớp tàu thuyền nhận dạng chưa chính xác ... 51

Hình 3. 13 Biểu đồ mô tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng thuật toán LBP . 53 Hình 3. 14 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chính xác ... 53

Hình 3. 15 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chưa chính xác ... 54

Hình 3. 16 Biểu đồ mô tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp SIFT kết hợp LBP ... 55

Hình 3. 17 Biểu đồ mô tả vecto đặc trưng tàu thuyền sử dụng phương pháp BOF - SURF kết hợp LBP. ... 56

Hình 3. 18 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng chính xác ... 56

Hình 3. 19 Hình ảnh các lớp tàu thuyền được nhận dạng không chính xác ... 57

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1. 1 Thông số kỹ thuật kênh phổ ảnh VNREDSAT-1 ... 9 Bảng 1. 2 Thông tin thuộc tính của ảnh Planet ... 10 Bảng 3. 1 Bảng thống kê chi tiết cơ sở dữ liệu tàu thuyền ... 48 Bảng 3. 2 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng thuật toán SIFT ... 51 Bảng 3. 3 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng thuật toán SURF ... 51 Bảng 3. 4 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng thuật toán LPB ... 54 Bảng 3. 5 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng thuật toán SIFT kết hợp LBP ... 57 Bảng 3. 6 Bảng kết quả kiểm chứng bộ phân lớp bằng máy học SVM sử dụng thuật toán SURF kết hợp LBP ... 57 Bảng 3. 7 Bảng tổng hợp kết quả kiểm chứng bằng máy học SVM ... 58

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

AIS Automatic Identification Systems

ANQP An ninh quốc phòng

BoF Bag of Features

CSDL Cơ sở dữ liệu

DoG the difference-of-Gaussian function

convolved

FOV Field of view

ICST International Standard Classification

of Ships by Type

IFOV instantaneous field of view

LBP Local Binary Patterns

SIFT Scale-Invariant Feature Transform

SURF Speeded-Up Robust Features

SVM Support Vector Machine

VHF Very high frequency

VTS Vessel Traffic Services

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết

Vệ tinh viễn thám có lợi thế đặc biệt quan trọng so với viễn thám hàng không do có khả năng chụp ảnh ở bất kỳ điểm nào trên bề mặt trái đất mà không phải xin phép nước sở hữu, quản lý vùng địa lý đó. Đây là lợi thế mà bất kỳ quốc gia nào cũng muốn khai thác phục vụ cho công tác ANQP, vì vậy các quốc gia phát triển như Mỹ, Nga, TQ, Pháp... đã triển khai mạng lưới vệ tinh viễn thám để do thám các mục tiêu quan tâm. Công nghệ vệ tinh, công nghệ viễn thám là những lĩnh vực công nghệ cao mà các nước phát triển hạn chế xuất khẩu và chuyển giao công nghệ. Do đó, để nắm bắt được những công nghệ này đòi hỏi phải được đào tạo bài bản và có quá trình tiếp cận công nghệ trong thời gian dài từ khâu thiết kế chế tạo, quản lý vận hành khai thác và ứng dụng. Hướng ứng dụng là một trong những hướng đặc biệt được quan tâm nghiên cứu tại các nước, nhất là những nước đi sau về công nghệ vũ trụ. Đây là giải pháp để các nước có thể tiếp cận nhanh nhất và được thừa hưởng nhiều nhất, tận dụng tốt nhất những thành tựu mới nhất của khoa học công nghệ thế giới cho nghiên cứu phát triển khoa học, công nghệ.

Kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám với nền tảng là xử lý ảnh số đã giải quyết được một số vấn đề cơ bản trong khai thác, trích xuất thông tin từ ảnh viễn thám bằng một số phần mềm khá thông dụng như ENVI, ERDAS,... song mức độ chuyên sâu và tự động hóa chưa cao và chỉ sử dụng trong lĩnh vực dân sự. Các phần mềm chuyên dụng trong lĩnh vực ANQP thường bị hạn chế điều kiện thương mại hoặc có giá thành rất cao, ngoài khả năng tài chính của người sử dụng và gần như không tiếp cận được yếu tố khoa học công nghệ. Việc chuyển giao công nghệ chỉ giới hạn ở hướng dẫn sử dụng, khai thác phần mềm.

Đến nay, Việt Nam đã có hệ thống vệ tinh viễn thám (VNREDSat-1) hoàn chỉnh từ trạm mặt đất đến vệ tinh và các cơ quan ứng dụng, song việc khai thác, sử dụng hiệu quả các sảm phẩm của hệ thống này cho mục đích ANQP là một bài toán khó, còn nhiều hạn chế từ độ phân giải ảnh VNREDSat-1 đến trình độ xử lý, phân tích, giải đoán ảnh viễn thám, tích hợp các thông tin khai được từ các nguồn ảnh của cán bộ trong ngành.

Với chiều dài bờ biển hơn 3000km và diện tích biển hơn một triệu ki-lô- mét vuông, cùng hàng trăm hòn đảo lớn nhỏ, Việt Nam có nhiều tiềm năng phát triển kinh tế biển như: cảng biển và công nghiệp tàu thủy, đánh bắt thủy hải sản, khai thác dầu khí,... song cũng đặt ra hàng loạt thách thức về công tác thực thi

pháp luật, quản lý nhà nước, an ninh an toàn hàng hải, an ninh chủ quyền quốc gia,... trên những vùng biển rộng lớn tại Biển Đông.

Quản lý, giám sát đối tượng tàu biển sẽ góp phần quan trọng trong việc giải quyết các thách thức về công tác quản lý nhà nước, bảo đảm an ninh quốc gia của Việt Nam trên Biển Đông. Một trong những vấn đề cấp thiết và khó khăn nhất trong môi trường an ninh hàng hải ngày nay (với sự đa dạng, phức tạp của các chủng loại tàu, thuyền cũng như các hoạt động của chúng) là làm thế nào để có sự phân biệt rõ ràng giữa các loại tàu quân sự và các loại tàu thương mại thông thường hay phân loại gữa các loại tàu quân sự, dân sự với nhau, từ đó phát hiện và xử lý kịp thời những hoạt động của chúng trong khu vực.

Ngày nay, sự phát triển vượt bậc của các vệ tinh quan sát trái đất, cung cấp ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Một trong số đó là sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình, cao để phát hiện và phân loại tàu thuyền trên biển với nhiều mục đích khác nhau như giám sát hoạt động đánh bắt cá, giám sát hàng hải, giám sát lịch trình trong khi các công nghệ truyền thống quản lý tàu thuyền có thể kể đến như Automatic Identification Systems (AIS) và Vessel Traffic Services (VTS)…chỉ thực hiện được khi ở gần bờ và tương tác với tàu khác hoạt động gần đó.

Mặc dù có rất nhiều nghiên cứu về việc phát hiện tàu thuyền nhưng hầu hết các nghiên cứu liên quan đến việc phát hiện tàu (hoặc sóng tàu) sử dụng thông tin radar. Điều này là do điều kiện ánh sáng và thời tiết không ảnh hưởng đến ảnh SAR khi nó cung cấp thông tin trên các khu vực rộng lớn. Tuy nhiên, nguồn thông tin này cản trở việc xác định và phân loại tàu. Đặc biệt, nó trở thành một nhược điểm quan trọng đối với một số ứng dụng cụ thể. Việc sử dụng hình ảnh quang học để nhận dạng tàu nhận được ít sự quan tâm hơn, chủ yếu là do những hạn chế thuộc về bản chất của nó, tức là cần điều kiện ánh sáng và thời tiết thích hợp. Tuy nhiên, ở những nơi có những mặt hạn chế không xuất hiện thường xuyên, ảnh quang học sẽ cung cấp nhiều thông tin hơn cho phép phân loại tàu được cụ thể hơn [14].

Như vậy, bài toán nhận dạng tàu thuyền có ý nghĩa rất to lớn trong hoạt động quản lý, giám sát đối tượng tàu biển phục vụ mục đích dân sự, an ninh quốc phòng. Với nhu cầu cấp thiết đó và mong muốn đóng góp phần nhỏ kiến thức bản thân cho sự phát triển của công nghệ viễn thám. Do đó, chúng tôi quyết định chọn đề tài “Nghiên cứu đánh giá các phương pháp phân loại tàu thuyền tự động sử dụng ảnh viễn thám” cho nghiên cứu của mình.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Thông qua tình hình chung và các vấn đề được đặt ra ở trên, mục tiêu chính của bài luận văn này tập trung giải quyết các vấn đề sau:

 Cung cấp thông tin nghiệp vụ về tàu thuyền trên biển và hải đảo phục vụ công tác đảm bảo an ninh quốc gia.

 Nghiên cứu và đánh giá thuật toán nhận dạng hay phân loại tự động tàu thuyền sử dụng ảnh vệ tinh quang học phục vụ mục đích giám sát hoạt động đánh bắt cá trên biển, giao thông biển, kiểm soát hàng hải…

Mô tả bài toán

Để giải quyết các vấn đề được đặt ra trong mục tiêu luận văn, hướng tiếp cận của chúng tôi là giải quyết bài toán nhận dạng tàu thuyền trên ảnh giống với bài toán nhận dạng mặt người. Bằng cách sử dụng phương pháp học máy truyền thống kết hợp với một số thuật toán trích chọn đặc trưng trên ảnh. Cụ thể như sau, đầu tiên chúng tôi tiến hành thu thập, xây dựng bộ CSDL mẫu ảnh tàu thuyền phục vụ mục đích xây dựng mô hình phân loại đối tượng tàu thuyền. Dữ liệu được sử dụng là tập dữ liệu ảnh viễn thám về các mẫu tàu thuyền trên vùng biển Việt Nam. Chúng tôi tiến hành lấy mẫu và đánh nhãn dữ liệu tàu thuyền bằng công cụ miễn phí trên phần mềm ENVI 5.2.

Sau đó, chúng tôi tiên hành trích chọn đặc trưng trên bộ dữ liệu này bằng cách sử dụng các thuật toán Bag of Feature (BoF), Local Binary Patterns (LBP), BoF kết hợp LBP và đưa vào máy huấn luyện phân lớp. Căn cứ vào chất lượng, số lượng nguồn dữ liều, yêu cầu, mục tiêu của luận văn, chúng tôi quyết định lựa chọn thuật toán phân lớp máy hỗ trợ véc tơ SVM. Sau khi kết thúc quá trình huấn luyện, hệ thống sẽ lưu lại giá trị các tham số này (các tham số quyết định phân lớp - mô hình sau khi huấn luyện) để phục vụ cho quá trình nhận dạng sau này. Quá trình huấn luyện dữ liệu nhanh hay chậm phụ thuộc vào số lượng mẫu dữ liệu tham gia huấn luyện, thuật toán chọn để huấn luyện dữ liệu. Kết quả thu được là việc phân loại từng mẫu tàu thuyền vào các lớp tương ứng. Qua đó, chúng tôi tiến hành so sánh về độ chính xác của bài toán phân lớp sử dụng phương pháp máy hỗ trợ véc tơ kết hợp với các thuật toán trích chọn đặc trưng khác nhau.

Bố cục của luận văn

Chương 1 trình bày các khái niệm cơ bản phục vụ cho nghiên cứu của đề tài, trình bày về nội dung xây dựng CSDL ảnh mẫu tàu thuyền từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ xây dựng và kiểm tra mô hình phân lớp tàu thuyền. Nội dung chính của Chương 2 trình bày về một số thuật toán nhận dạng tàu thuyền trên ảnh viễn thám. Dựa trên bộ CSDL ảnh mẫu được xây dựng ở Chương 1, nội dung chính của Chương 3 trình bày về kết quả, đánh giá ứng dụng phân lớp tàu thuyền ở cảng biển Việt Nam sử dụng ảnh Planet. Cuối cùng nội kết luận và kiến nghị cùng với các tài liệu tham khảo sẽ được trình bày.

Chƣơng 1: Giới thiệu chung

Trong nghiên cứu này, đối tượng nghiên cứu tập trung chủ yếu là tàu thuyền. Do đó, chương 1 sẽ trình bày tổng quan về một số tàu thuyền trên thế giới. Ngoài ra, giới thiệu một số khái niệm, đặc điểm về dữ liệu ảnh viễn thám (vệ tinh) và cách tiến hành xây dựng bộ cơ sở dữ liệu tàu thuyền. CSDL giám sát tàu thuyền là bộ cơ sở dữ liệu ảnh mẫu tàu thuyền được thu thập và gán nhãn từ ảnh vệ tinh quang học Planet, bộ CSDL này được xây dựng với mục đích huấn luyện các mô hình nhận dạng đối tượng tàu thuyền.

1.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam

Qua tìm hiểu, khảo sát, có một số phương pháp sử dụng ảnh viễn thám quang học để phân loại tàu thuyền trên thế giới ứng dụng thực tế trong việc nhận dạng tàu thuyền phục vụ mục đích an ninh quốc gia đạt được một số kết quả nhất định như sau.

Theo [14] nhóm tác giả đã sử dụng phần mềm Vyamsat cho phép xử lý ảnh màu QuickBird để giám sát sự xuất hiện của tàu trên những vùng biển quan tâm (interest regions). Vyamsat tích hợp việc quản lý, nhận dạng các vùng quan tâm dựa trên công cụ ArcGis/ArcObject và các thuật toán phát hiện và nhận dạng tàu dựa trên bộ nhận dạng Bayessian trích rút các đặc trưng từ ảnh đầu vào.

Trong bước phân biệt tàu thuyền, mỗi tàu được mô tả bởi một vetor đặc trưng kích thước 7x3 (7 Hu moments được tính dựa trên 3 kênh ảnh đỏ, xanh lục, xanh lam của ảnh). Việc phân loại được dựa trên bộ phân loại Bayessian.

Nhóm nghiên cứu khác là Katie Rainey và John Stastny cho rằng vấn đề nhận dạng và phân loại tàu thuyền trên ảnh vệ tinh quang học là tương tự với nhận dạng mặt người. Sự xuất hiện của tàu có thể rất khác nhau giữa các ảnh, phụ thuộc vào nhiều yếu tố như điều kiện ánh sáng, góc của cảm biến, trạng thái của biển. Ngoài ra cũng có sự khác nhau rất lớn giữa các tàu trong cùng một loại. Việc thu thập và gán nhãn với tập dữ liệu huấn luyện đủ lớn cũng là một thách thức không nhỏ. Để giải quyết vấn đề này, Katie Rainey và John Stastny đề xuất giải thuật phân loại tàu là sự kết hợp của mô hình Bag-of-Words (BoW) trong kết hợp phương pháp phân loại hỗ trợ máy véc tơ. Trong mô hình BoW tác giả dùng cấu trúc đặc trưng vectơ sử dụng keypoint và bộ mô tả bất biến như SIFT. Bộ mô tả của Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) là bất biến đối với những thay đổi về kích thước của ảnh và sự chiếu sáng, do đó các đặc trưng tương tự từ các hình ảnh khác nhau của cùng một lớp nên sẽ được nhóm lại với nhau. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng bộ dữ liệu gồm bốn loại tàu dân sự như tàu

dầu, tàu vận tải, tàu công ten nơ và xà lan. Phương pháp này đã được áp dụng thành công trong việc phân lớp tàu thuyền sử dựng ảnh viễn thám quang học độ phân giải cao (dữ liệu thu từ hệ thống RAPIER) có độ chính xác trung bình đạt xấp xỉ 80% [16].

Tại Việt Nam việc quản lý, phát hiện, theo dõi, giám sát tàu thuyền được đầu tư phát triển theo một số chương trình và dự án cấp địa phương và nhà nước.

Tuy nhiên, số lượng các nghiên cứu và ứng dụng còn khác hạn chế. Tiêu biểu về nghiên cứu nhận dạng, phân lớp tàu thuyền trên ảnh viễn thám là công trình sử dụng mô hình trích xuất đặc trưng Spatial Pyramid Bag of Word và phương pháp phân lớp SVM để phân loại tàu thuyền trên ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao (Quick Bird) của nhóm nghiên cứu Lưu Việt Hưng, Đinh Văn Kiệt, Lương Nguyễn Hoàng Hoa, Bùi Quang Hưng và Nguyễn Thị Nhật Thanh [18]. Kết quả đạt được có độ chính xác cao (94%) đã đăng trên tạp chí Remote Sensing Letters.

1.2 Giới thiệu về công nghệ viễn thám

1.2.1 Khái niệm, đặc điểm cơ bản viễn thám

Viễn thám (Remote sensing - tiếng Anh) được hiểu là một khoa học và nghệ thuật để thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích tài liệu thu nhận được bằng các phương tiện.

Những phương tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc với hiện tượng được nghiên cứu [2].

Thực hiện được những công việc đó chính là thực hiện viễn thám - hay hiểu đơn giản: Viễn thám là thăm dò từ xa về một đối tượng hoặc một hiện tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng hoặc hiện tượng đó. Mặc dù có rất nhiều định nghĩa khác nhau về viễn thám, nhưng mọi định nghĩa đều có nét chung, nhấn mạnh "viễn thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin về các đối tượng, hiện tượng trên trái đất".

Viễn thám điện từ là khoa học và công nghệ sử dụng sóng điện từ để chuyển tải thông tin từ vật cần nghiên cứu tới thiết bị thu nhận thông tin cũng như công nghệ xử lý để các thông tin thu nhận có ý nghĩa. Viễn thám điện từ bao gồm viễn thám quang học và viễn thám radar.

Ảnh viễn thám (ảnh vệ tinh): là ảnh số thể hiện các vật thể trên bề mặt trái đất được thu nhận bởi các bộ cảm biến đặt trên vệ tinh. Ảnh quang học dựa trên cơ sở đo sóng phản xả từ bề mặt trái đất ở giải sóng nhìn thấy và một phần của

sóng hồng ngoại trong khoảng từ 300-1500 nm. Giải phổ từ 300-700 nm là vùng dải phổ của màu xanh lam (Blue) - xanh lá cây (Green) - màu đỏ (Red), khu vực 700-1500 nm thuộc về dải phổ hồng ngoại của vùng hồng ngoại gần. Khu vực hồng ngoại trung và hồng ngoại xa thường gọi là hồng ngoại nhiệt. Cảm biến toàn sắc bao trùm giải bước sóng rộng từ 400-900 nm kết quả của nó cho ta một tấm ảnh gần giống như ảnh đen trắng [1].

Hình 1. 1 Dải sóng điện từ

Năng lượng sóng phản xạ từ đối tượng bao gồm hai phần:

- Năng lượng phản xạ trực tiếp từ bề mặt đối tượng;

- Năng lượng tán xạ bởi cấu trúc bề mặt đối tượng.

 Độ phân giải không gian.

Độ phân giải không gian của một ảnh vệ tinh, do đặc tính của đầu thu, phụ thuộc vào hai thông số FOV (Field of view-trường/góc nhìn) và IFOV (instantaneous field of view - trường/góc nhìn tức thì) được thiết kế sẵn. Thông số FOV cho ta thấy được phạm vi không gian mà đầu thu có thể thu nhận được sóng điện từ từ đối tượng. Rõ ràng là với góc nhìn càng lớn (FOV càng lớn) thì ảnh thu được càng rộng, và với cùng một góc nhìn, vệ tinh nào có độ cao lớn hơn sẽ có khoảng thu ảnh lớn hơn [1].

Ngược với FOV, IFOV của đầu thu đặc trưng cho phạm vi không gian mà đầu thu có thể nhận được sóng điện từ trong một thời điểm. Tức là đầu thu sẽ không thể “nhìn” được các đối tượng nhỏ hơn trong góc nhìn IFOV. Tổng hợp giá trị bức xạ của các đối tượng trong một góc IFOV được thu nhận cùng một lúc và mang một giá trị, được ghi nhận như một điểm ảnh. Trong ảnh số, một

điểm ảnh được gọi là một pixel và giá trị kích thước pixel đặc trưng cho khả năng phân giải không gian của ảnh. Góc IFOV càng nhỏ thì khả năng phân biệt các đối tượng trong không gian càng lớn, nghĩa là giá trị pixel càng nhỏ và phạm vi “chụp” ảnh càng hẹp (hình 1.2).

Ý nghĩa quan trọng nhất của độ phân giải không gian là cho ta biết các đối tượng nhỏ nhất mà có thể phân biệt được trên ảnh. Ví dụ, ảnh có độ phân giải không gian là 30 x 30^m sẽ cho phép phân biệt được các đối tượng có kích thước lớn hơn 30 x 30^m. Tuy hiện nay đã có những nghiên cứu về phương pháp phân loại dưới pixel, nhưng để áp dụng rộng rãi cần được nghiên cứu thêm.

Hình 1. 2 Độ phân giải không gian của ảnh viễn thám trên cùng khu vực Dữ liệu viễn thám cung cấp nhiều thông tin quan trọng trong nhiều ứng dụng giám sát như gom ảnh, phát hiện biến đổi và phân loại lớp phủ. Kỹ thuật viễn thám là một trong những kỹ thuật quan trọng được áp dụng để thu thập thông tin liên quan đến tài nguyên môi trường của Trái Đất. Các dữ liệu ảnh vệ tinh phổ biến dễ dàng tiếp cận và truy cập qua các ứng dụng bản đồ nổi tiếng như Google Earth, Bing Maps, …

1.2.2 Dữ liệu ảnh viễn thám quang học a) Ảnh vệ tinh QuickBird

Được cung cấp bởi Công ty Digital Globe, ảnh QuickBird hiện nay là một trong những loại ảnh vệ tinh thương mại có độ phân giải cao nhất, được thu thập miễn phí từ nền tảng Google Earth. Hệ thống thu ảnh QuickBird có thể thu được đồng thời các tấm ảnh toàn sắc lập thể có độ phân giải từ 67cm đến 72cm và các tấm ảnh đa phổ có độ phân giải từ 2,44m đến 2,88m. Với cùng một cảnh, Công ty Digital Globe có thể cung cấp cho khách hàng 3 loại sản phẩm, ảnh QuickBird được sử dụng các cấp độ xử lý khác nhau là Basic, Standard và Orthorectified. Một ảnh QuickBird chuẩn có kích thước 16,5km x 16,5km. Với ảnh viễn thám QuickBird, có thể làm được nhiều việc mà trước đây chỉ có thể thực hiện với ảnh chụp từ máy bay. Các ứng dụng ảnh QuickBird tập trung chủ

10m 3m 0.4m

yếu vào nhiệm vụ quan sát theo dõi chi tiết các đảo hoặc các khu vực dải ven biển, bến cảng, lập bản đồ vùng bờ,… Tuy nhiên, số lượng dữ liệu ảnh vệ tinh QuickBird thu thập từ nền tảng Google Earth còn hạn chế, không đủ đáp ứng yêu cầu để thực hiện bài toán của luận văn này.

b) Dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1

VNREDSat-1 (VietnamNaturalResources,Environment andDisaster- monitoringSatellite-1) là vệ tinh quang học quan sát Trái Đất đầu tiên của Việt Nam, do Công ty EADS Astrium(Pháp) thiết kế, chế tạo.

Vệ tinh VNREDSAT-1 mang 02 bộ cảm đa phổ và toàn sắc với độ phân giải là 2.5m và 10m cho kênh đa phổ. Thông tin các kênh phổ của ảnh vệ tinh VNREDSAT-1 như sau

Bảng 1. 1 Thông số kỹ thuật kênh phổ ảnh VNREDSAT-1

Kênh Bƣớc sóng

(micrometers)

Độ phân giải (meters)

Blue 0.45 - 0.52 10

Green 0.53 - 0.60 10

Red 0.62 - 0.69 10

PAN 0.76 - 0.89 2.5

c) Dữ liệu ảnh vệ tinh Planet

Dữ liệu ảnh vệ tinh được cung cấp bởi Công ty Planet Labs Inc, ảnh Planet hiện nay là một trong những loại ảnh vệ tinh thương mại có độ phân giải trung bình, cao. Các sản phẩm ảnh Planet cung cấp tới người sử dụng là dữ liệu ảnh viễn thám đã qua quy trình hiệu chỉnh về tọa độ, nắn chỉnh hình học, hiệu chỉnh bức xạ cảm biến, bức xạ bề mặt, sản phẩm ở mức độ phù hợp với từng bài toán ứng dụng khác nhau.

Một cảnh ảnh Planet chuẩn có kích thước 24km x 8km. Các ứng dụng ảnh Planet tập trung chủ yếu vào nhiệm vụ quan sát theo dõi chi tiết các đảo hoặc các khu vực dải ven biển, bến cảng, lập bản đồ vùng bờ…

Bảng 1. 2 Thông tin thuộc tính của ảnh Planet

Thuộc tính Mô tả

Định dạng ảnh GeoTiff, xml

Kích thước điểm ảnh 3m

Kích thước cảnh ảnh 24kmx8km

Hệ tọa độ WGS-84

Kênh phổ 3 kênh (Red, Green Blue

1.3 Giới thiệu về một số loại tàu thuyền quan tâm

1.3.1 Tàu vận tải [12]

Các tàu vận tải thường được đặc trưng bởi các hầm chứa hàng trong bụng tàu, phía trên có thể được đậy bởi các tấm chắn lớn; mũi tàu có dạng cánh cung buồng điều khiển thường được đặt ở phía đuôi tàu, trên boong tàu thường có các cần cẩu hỗ trợ việc nâng, dỡ hàng. Các tàu vận tải hiện nay đều được được thiết kế bằng thép, trung bình độ dài của một tàu vận tải hiện nay khoảng 80 m (độ dài tính từ mũi tàu tới đuôi tàu).

Có thể căn cứ vào dạng cánh cung của mũi tàu, vị trí đặt buồng điều khiển, các cần cẩu trên tàu và quan trọng nhất là các hầm chứa hàng hoặc các tấm chắn hầm chứa hàng để nhận dạng tàu vận tải.

Hình 1. 3 Tàu vận tải

1.3.2 Tàu chở dầu [12]

Tàu chở dầu là loại tàu được thiết kế để chuyên vận chuyển chất lỏng hoặc chất khí với số lượng lớn. Dựa vào chất được vận chuyển có thể phân tàu chở dầu thành 3 loại chính là tàu chở dầu, tàu chở khí ga và tàu chở hóa chất.

Tàu chở dầu có thiết kế khá giống với các tàu vận tải thông thường tuy nhiên phần boong tàu được thiết kế khép kín; giữa boong tàu là hệ thống đường ống chạy dọc theo chiều dài thân tàu, có từ 2-3 cột được lắp nối tiếp trên boong tạo thành đường thẳng từ buồng điều khiển ra phía mũi tàu (đây là phần khung xương chịu lực của tàu). Trên boong tàu được trang bị nhiều cần cầu, buồng điều khiển của tàu chở dầu nằm ở phía đuôi tàu, các tàu trở dầu lớn thường có sân đáp trực thăng trên boong.

Đối với các tàu chở khí thì phần boong tàu được đặc trưng bởi các bồn chứa khí dạng vòm, bán cầu. Các tàu chở khí lớn thường có 4-6 bồn chứa khí có thể quan sát trên boong tàu. Tàu chở dầu lớn nhất thế giới hiện nay là tàu Knock Nevis của Nauy với chiều dài 458m, trọng tải lên tới 564.763 tấn.

Có thể căn cứ vào hình dạng, phần boong tàu được thiết kế khép kín, vị trí buồng điều khiển, phần khung chịu lực của tàu và đặc biệt là các bồn chứa khí dạng vòm, bán cầu để nhận dạng tàu chở dầu, tàu chở khí.

Hình 1. 4 Tàu chở dầu

1.3.3 Tàu chuyên chở công te nơ [12]

Tàu công te nơ là một dạng tàu vận tải, được thiết kế chỉ để chuyên chở các thùng công te nơ. Các tàu công te nơ được thiết kế để có thể di chuyển với tốc độ cao trong điều kiện đầy tải (khoảng 26 hải lý/ giờ)

Tàu công te nơ chỉ có một boong tàu, mạn kép hoặc mạn đơn hình gợn sóng. Mép boong dày, chắc, đà ngang boong có kích thước rộng làm tăng tính ổn định của tàu. Tàu công te nơ không có cần cẩu trên tàu mà chỉ sử dụng các cẩu giàn đặt trên bờ của các cảng, tàu công te nơ còn có các két nước giằng ở hai bên mạn tàu tạo sự cân bằng khi xếp các công te nơ thành nhiều hàng, nhiều tầng. Boong tàu tương đối phẳng, được phân thành từng nhiều hầm nhỏ có vách ngăn để chứa công te nơ, buồng điều khiển của loại tàu này thường được thiết kế ở phần giữa của tàu.

Tàu công te nơ lớn nhất thế giới hiện nay là tàu Emma Maersk của Đan Mạch, tàu có kích thước 396.8x56.4x30 m, trọng tải tàu lên tới 170.794 tấn, tàu có thể chở đồng thời 11.000 công te nơ.

Về cơ bản tàu công te nơ có cấu trúc giống với một tàu vận tải thông thường tuy nhiên phần boong tàu chứa công te nơ sẽ được chia thành nhiều khoang nhỏ, các khoang được ngăn cách nhau bởi vách ngăn. Một đặc điểm khác để nhận dạng tàu công te nơ đó là vị trí buồng điều khiển, buồng điều khiển của tàu công te nơ không nằm ở phía đuôi như tàu vận tải mà thường được thiết kế ở khoảng giữa tàu. Khi đầy tải có thể dễ dàng phát hiện cách tàu công te nơ qua các thùng công te nơ trên tàu.

Hình 1. 5 Tàu công ten nơ

1.3.4 Tàu sân bay [13]

Tàu sân bay hay còn gọi là hàng không mẫu hạm là một loại tàu chiến được thiết kế để triển khai và thu hồi máy bay. Tàu sân bay hoạt động như một căn cứ không quân trên biển, nó cho phép các lực lượng hải quân triển khai không lực ở các vùng biển xa bờ mà không phục thuộc vào các căn cứ không

quân trên đất liền. Các lực lượng hải quân hiện đại đều coi tàu sân bay là trung tâm của hạm đội (vài trò trước đó do thiết giáp hạm đảm nhận). Với kích thước đồ sộ, tính cơ động không cao, vũ khí trang bị lại khá hạn chế nên tàu sân bay rất dễ trở thành mục tiêu tấn công của các tàu chiến khác, do đó tàu sân bay thường không hoạt động độc lập mà luôn có một đội tàu hộ tống, hậu cần đi kèm. Trong lực lượng hải quân hiện đại của nhiều quốc gia hiện nay thì tàu sân bay luôn được coi là tàu chủ lực.

Các tàu sân bay hiện đại đều có độ dài trên 300 m, sàn bay được thiết kế phẳng (sàn bay được dùng làm nơi cất và hạ cánh cho các máy bay). Hiện nay hướng các đường băng hạ cánh đều chéo một góc so với trục chính của tàu, việc thiết kế các kiểu đường băng chéo này là cho phép máy bay nào không móc được vào dây cáp hãm đà vẫn sẽ tiếp tục bay lên mà không gặp nguy cơ lao vào các máy bay khác đang đỗ ở khu vực phía trước sàn bay, đường băng chéo cũng cho phép hạ cánh một máy bay cùng lúc với việc phóng một máy bay khác ở đường băng. Đài chỉ huy, tháp kiểm soát, hệ thống thoát khí của động cơ được tập trung tại một khu vực khá nhỏ được gọi là đảo, rất hiếm tàu sân bay được thiết kế hay chế tạo mà không có một đảo. Một dạng đường băng gần đây được thiết kế trên các tàu sân bay là kiểu nhảy cầu (skijump) với một đầu dốc ở phía trước đường băng, đường băng dạng này được phát triển để có thể phóng được các máy bay cất và hạ cánh thẳng đứng hay các máy bay cất cánh từ các đường băng ngắn và hạ cánh thẳng đứng, việc sử dụng bờ dốc sẽ giúp các máy bay không cần sử dụng tới các máy phóng và cáp hãm đà nữa, các tàu sân bay kiểu này sẽ giảm được trọng lượng, tính phức tạp và khoảng không cần thiết để bố trí các thiết bị khác.

Các tàu sân bay đều có kích thước lớn nên việc nhận dạng chúng trên ảnh vệ tinh là tương đối dễ dàng. Có thể căn cứ vào các đặc điểm như sàn tàu sân bay rất phẳng, phần đường băng chéo so với trục chính của tàu, các máy bay chiến đỗ trên sàn máy bay, khu vực tháp chỉ huy nhô cao so với sàn tàu.

Hình 1. 6 Tàu sân bay

1.3.5 Tàu ngầm [13]

Tàu ngầm hay còn gọi là Tiềm thủy đĩnh là một loại tàu đặc biệt được thiết kế để chuyên hoạt động phía dưới mặt nước. Đa số các tàu ngầm đều được sử dụng cho mục đích quân sự, chỉ một số ít phục vụ cho việc vận chuyển hàng hải, nghiên cứu khoa học và cứu hộ tại các vùng nước sâu

Tất cả các tàu ngầm được xây dựng trên cùng một nguyên tắc, đó là hình quả dưa chuột bằng thép (người Mỹ gọi là điếu xìgà), được phân chia thành các khoang bởi các vách ngăn dọc theo boong tàu. Các vách ngăn có các cửa vách ngăn để kết nối các khoang với nhau.

Phần mũi thường được bố trí một khoang chứa ngư lôi, thủy lôi, mìn và tất nhiên là chúng ta sẽ không thể ra vào bằng cửa khoang này, trừ một vài trường hợp đặc biệt. Ở giữa, thường là khoang trung tâm - nơi đặt hệ thống điều khiển và là trung tâm chỉ huy của tàu ngầm. Phía sau, tùy vào ý tưởng thiết kế, có thể có nhiều ngăn bố trí hệ thống động cơ, nguồn điện, khoang thoát hiểm...

của tàu ngầm. Tất cả các khoang của tàu ngầm đều có nhiệm vụ, số hiệu và tên gọi riêng. Tàu ngầm có thể có 6, 7 hoặc thậm chí 8 khoang - tùy theo thiết kế. Ở mỗi phần của con tàu (phía mũi, trung tâm và phía sau) đều có một khoang được bố trí cửa thoát hiểm ở phía trên. Đây là nơi các thủy thủ tập trung lại để thoát ra khỏi tàu ngầm trong trường hợp tàu ngầm gặp tai nạn.

Với hình dạng đặc biệt (giống như quả dưa chuột) không giống với các loại tàu, thuyền khác nên việc nhận dạng tàu ngầm đang hoạt động trên mặt nước là tương đối dễ dàng, ngoài ra còn có thể căn cứ vào các đặc điểm tháp quan sát ở khoảng giữa thân tàu, phần đuôi tàu thấp hơn luôn chìm dưới mặt nước, thân tàu mấp mé mặt nước để phát hiện tàu ngầm.

Hình 1. 7 Tàu ngầm

1.3.6 Khu trục hạm [13]

Khu trục hạm là một tàu chiến, chạy nhanh và rất cơ động, nó có khả năng hoạt động lâu dài, bền bỉ trên đại dương. Tàu khu trục có nhiệm vụ chính là hộ tống các tàu chiến lớn hơn trong một hạm đội, đoàn tàu vận tải hoặc một chiến đoàn và bảo vệ chúng chống lại những đối thủ nhỏ tầm gần nhưng mạnh mẽ, đầu tiên là những tàu phóng lôi và sau này là tàu ngầm và máy bay.

Các khu trục hạm mang hình dạng đặc trưng của một chiếc tàu chiến hiện đại với mũi tàu sắc nhọn, bề ngang hẹp và phần đuôi cắt ngang; các khu trục hạm đều có kích thước nhỏ hơn tuần dương hạm, độ dài của một khu trục hạm dao động trong khoảng từ 140 - 170 m. Các khu trục hạm ngày nay đều được trang bị tên lửa phòng không và tên lửa diệt hạm, các tên lửa này thường được bố trí trải đều ở phần đầu, giữa và đuôi tàu. Buồng điều khiển, hệ thống radar và ống xả nhiên liệu được bố trí ở phần giữa tàu, phần đuôi tàu thường là sàn đáp trực thăng và nhà chứa máy bay. Ngoài ra trên khu trục hạm còn có các loại vũ khí khác như pháo hạng trung, ngư lôi, dàn hỏa lực đánh lạc hướng và các loại tàu nhỏ cơ động.

Có thể căn cứ vào hình dạng, kích thước, hệ thống tên lửa và các loại vũ khí khác được trang bị trên tàu để nhận dạng khu trục hạm.

Hình 1. 8 Tàu khu trục

1.4 Bộ CSDL tàu thuyền mẫu

1.4.1 Nguồn dữ liệu

Cơ sở dữ liệu mẫu tàu thuyền được trích xuất chính từ nguồn dữ liệu Planet với độ phân giải 3m cho các kênh phổ nhằm đảm bảo thống nhất cũng như đồng bộ về chất lượng ảnh, khả năng bao phủ hết các loại tàu thuyền quan tâm.

Để đáp ứng nhu cầu của bài toán phân lớp tàu thuyền, việc thành lập một bộ cơ sở dữ liệu về tàu là điều quan trọng và cần thiết. Để đạt được độ chính xác cao trong việc huấn luyện dữ liệu thì số lượng tàu, thuyền thu thập cần có số lượng lớn, đa dạng về chủng loại (lên tới vài trăm hay hàng nghìn mẫu tàu). Tuy nhiên độ chính xác trong việc lấy mẫu tàu còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như độ phân giải ảnh, kiến thức của hệ chuyên gia về lĩnh vực tàu thuyền. Việc thực hiện thu thập cơ sở dữ liệu trên ảnh Planet gây một số khó khăn cho bản thân trong việc xác nhận tàu thuyền có kích thước nhỏ.

Nếu như Google Earth cung cấp ảnh chụp các khu vực cảng biển có chất lượng (độ phân giải cao) thì ảnh Planet lại phát huy lợi thế cung cấp ảnh cập nhật thường xuyên, liên tục tại các cảng biển.

Hình 1. 9 Dữ liệu ảnh viễn thám Planet (trái), dữ liệu ảnh viễn thám Google Earth (phải)

Bên cạnh nguồn dữ liệu ảnh viễn thám, dữ liệu AIS cũng là nguồn dữ liệu hỗ trợ quan trọng trong việc xác định cũng như định danh tàu thuyền. Hệ thống định danh tự động AIS là một hệ thống theo dõi phương tiện hàng hải tự động, giúp cho các phương tiện tránh va trạm khi lưu thông hàng hải và được cung cấp bởi dịch vụ giao thông tàu/thuyền Vessel traffic services (VTS). Khi sử dụng vệ tinh để phát hiện tín hiệu AIS, thuật ngữ Satellite-AIS (S-AIS) được sử dụng.

Thông tin AIS bổ sung cho radar hàng hải và là phương pháp chính để tránh va chạm.

Thông tin được cung cấp bởi thiết bị AIS bao gồm: thông tin định danh, vị trí, hướng, tốc độ… được hiển thị trên thiết bị quan sát hải đồ và thông tin điện tử (Electronic Chart Display and Information System - ECDIS). AIS trợ giúp các nhân viên điều hành quan sát tàu; cho phép các cơ quan hàng hải theo dõi và giám sát các hoạt động của tàu. AIS tích hợp một thiết bị thu phát VHF tiêu chuẩn với một hệ thống định vị (như thiết bị GPS), với các cảm biến điều hướng điện tử khác, chẳng hạn như một la bàn không từ tính (la bàn hồi chuyển). Các tàu có thiết bị thu phát AIS được theo dõi bởi các trạm cơ sở AIS, đặt dọc tuyến bờ biển; khi nằm ngoài phạm vi của mạng lưới trạm AIS mặt đất, thông tin AIS sẽ được truyền qua vệ tinh với các máy thu AIS đặc biệt có khả năng giảm chồng lấn tín hiệu.

1.4.2 Phƣơng pháp thu thập bộ dữ liệu tàu thuyền mẫu

Dữ liệu được sử dụng để xây dựng bộ CSDL tàu thuyền được thu thập dựa trên kiến thức chuyên gia. Đó là việc sử dụng các phần mềm viễn thám để xác định vị trí tàu trong ảnh. Các tàu này được phân loại dựa trên kiến thức chuyên gia giải đoán hình ảnh. Quy tắc phân loại tàu thuyền được mô tả dưới đây

Hệ tiêu chuẩn phân lớp tàu thuyền ICST 94 là hệ phân lớp cơ bản và rất chi tiết cho phần lớn các loại tàu thuyền và công trình biển, cả dân sự lẫn quân sự trên thế giới [12]. Tuy nhiên, hệ ICST 94 chỉ tập trung chính cho chủng loại tàu thuyền dân sự và còn rất hạn chế trong việc mô tả và phân loại tàu quân sự, chấp pháp. Để bù đắp khuyết điểm trên, luận văn đã kết hợp chuẩn ICST cùng kiến thức của chuyên gia, đồng thời tham khảo thêm thông tin từ sách, tạp chí quân sự và nhiều nguồn khác đã tiến hành xây dựng sơ đồ cây phân lớp tàu thuyền như sau.

Hình 1. 10 Sơ đồ cây phân lớp tàu thuyền

Sơ đồ trên cho thấy cây phân lớp tàu thuyền được tổ chức thành ba mức.

Mức một là mức chỉ ra các đối tượng trên biển là tàu hoặc là các mục tiêu khác không phải tàu thuyền. Sau khi xác định mục tiêu là tàu, ở mức tiếp theo (mức hai) dựa vào các đặc trưng của từng đối tượng như cấu trúc, hình dạng hình học, vai trò chức năng, nhiệm vụ của tàu để chia thành hai loại tàu ở cấp độ ngang hàng nhau (Tàu quân sự, tàu dân sự). Với mức ba, luận văn đã chỉ ra cụ thể từng loại, lớp tàu trong các nhóm tàu mức hai bao gồm tàu ngầm, tàu sân bay, tàu khu trục, tàu vận tải, tàu dầu, tàu công-te-nơ. Các loại tàu ở mức ba được mô tả chi tiết ở chương một.

1.4.3 Quy trình lấy mẫu dữ liệu

Hình 1. 11 Quy trình lấy mẫu tàu dựa trên kiến thức chuyên gia

Chi tiết quy trình lấy mẫu tàu dựa trên kiến thức chuyên gia, đồng thời sử dụng các phần mềm hỗ trợ bao gồm:

Bước 1: Chọn các khu vực cảng biển nơi tập trung lượng lớn tàu thuyền, sau đó tiến hành mở ảnh.

Bước 2: Khởi động công cụ lấy mẫu tàu.

Bước 3: Tiến hành lấy mẫu tàu bằng cách vẽ các đường bao xung quanh đường biên tàu.

Bước 4: Dựa vào kiến thức chuyên gia, gán nhãn cho tàu thuyền.

Bước 5: Lưu lại kết quả Công cụ sử dụng

Các ứng dụng được sử dụng trong việc gán nhãn dữ liệu dựa trên hệ chuyên gia có thể kể đến ENVI [6] và LabelMe [4] [3]. Đây là hai ứng dụng gán nhãn dữ liệu được sử dụng phổ biến trong ngành viễn thám và khoa học máy tính. Trong quá trình thực hiện luận văn, chúng tôi sử dụng ứng dụng ENVI trong việc thu thập và gán nhãn cơ sở dữ liệu tàu, một trong những yếu tố chính ENVI được lựa chọn là do ứng dụng này được thiết kế để xử lý dữ liệu viễn thám do vậy các thao tác sử dụng sẽ thuận tiện hơn các phần mềm xử lý ảnh gãn nhãn thông thường.

Việc sử dụng ENVI trong vấn đề gán nhãn dữ liệu viễn thám đã phổ biến từ lâu. Thứ tự quy trình thực hiện đã được trình bày chi tiết ở trên. Hình ảnh minh họa cho từng bước thực hiện được mô tả như sau.

 Chọn các khu vực cảng biển nơi tập trung lượng lớn tàu thuyền, sau đó tiến hành mở ảnh và Khởi động công cụ lấy mẫu tàu

a) Khu vực nghiên cứu b) Chọn các khu vực có đối tượng quan tâm Hình 1. 12 Mở dữ liệu ảnh và chọn khu vực nghiên cứu có đối tượng quan tâm

cần gán nhãn

 Tiến hành lấy mẫu tàu bằng cách vẽ các đường bao xung quanh đường biên tàu và dựa vào kiến thức chuyên gia, gán nhãn cho tàu thuyền (xem Hình 1.13)

a) Chọn tàu thuyền cần gán nhãn b) Vẽ đường bao xung quanh, gán nhãn cho tàu

Hình 1. 13 Gán nhãn đối tượng quan tâm dựa trên việc vẽ đường bao xung quanh

Chƣơng 2: Nghiên cứu một số thuật toán nhận dạng tàu thuyền.

2.1 Nghiên cứu một số phƣơng pháp, thuật toán trích chọn đặc trƣng

2.1.1 Mô hình Bag of Features

Mô hình Bag of Feature (BoF) là một dạng mô hình hay được sử dụng trong phân loại hình ảnh hoặc phân loại văn bản. Ý tưởng chính của mô hình này sẽ là trích xuất ra các đặc trưng của đối tượng, tổng hợp các đặc trưng giống nhau lại và biểu diễn lại đối tượng theo số lượng các đặc trưng giống nhau đó.

Hình 2.1 sau sẽ mô tả phương pháp làm việc của BoF:

Hình 2. 1 Minh họa mô hình BoF (nguồn [9]).

Bước đầu tiên của BoF là trích xuất đặc trưng từ ảnh. Bước này có thể áp dụng các thuật toán SIFT, SURF để đưa ra các đặc trưng từ hình ảnh. Toàn bộ hình ảnh cho huấn luyện sẽ được tính toán và tổng hợp tất các đặc trưng tìm được. Có thể hiểu bước này là thu thập tất cả các đặc trưng xuất hiện trong tập huấn luyện.

Hình 2. 2 Minh họa các đặc trưng thu thập được (nguồn [9]).

Trong bước tiếp theo, BoF thực hiện việc tổng hợp các đặc trưng tìm được thành các cụm có đặc điểm giống nhau. Bước này thường sử dụng các thuật toán phân cụm như K-means. Các đặc trưng giống nhau sẽ được đưa vào các cụm riêng vào thuật toán phân cụm này sẽ được dùng để mô tả các hình ảnh.

Hình 2. 3 Minh họa các đặc trưng được phân cụm (nguồn [9]).

Tóm lại, với mỗi hình ảnh, BoF sẽ mô tả lại chúng bằng cách thống kê số lượng các đặc trưng xuất hiện trong ảnh. Mỗi hình ảnh sẽ có các đặc trưng riêng.

Dựa vào thuật toán phân cụm tìm được trong bước trước, một biểu đồ đặc trưng sẽ được xây dựng để mô tả cho hình ảnh như ví dụ dưới đây:

Hình 2. 4 Biểu đồ đặc trưng (nguồn [9]).

Các biểu đồ này được thu gọn thành các vector đặc trưng mới cho hình ảnh. Các vector đặc trưng này có thể sử dụng trong các thuật toán học máy như SVM để thực hiện việc phân loại hình ảnh. Để hiểu sâu hơn về các thuật toán trích chọn đặc trưng trong mô hình BoF, sau đây luận văn sẽ trình bày chi tiết về thuật toán SIFT, SURF

Thuật toán SIFT

SIFT là một thuật toán trích xuất đặc trưng được sử dụng phổ biến trong thị giác máy. SIFT được giới thiệu vào năm 1999 và đã được đăng ký sở hữu bản quyền bởi David G. Lowe - một nhà khoa học người Canada [5]. SIFT được sử dụng để tìm kiếm và mô tả các đặc trưng có trên hình ảnh xám. Thuật toán của SIFT được thiết kế bao gồm các bước sau:

Bước 1: Tìm các điểm ứng viên trên hình ảnh ở các tỷ lệ khác nhau.

Bước 2: Lọc các điểm tìm được ở bước 1 để tìm các điểm là đặc trưng (keypoint) của ảnh.

Bước 3: Định hướng cho các điểm đặc trưng (keypoint) tìm được.

Bước 4: Tính toán giá trị mô tả cho các đặc trưng.

Các đặc trưng tìm được từ thuật toán SIFT có đặc điểm là rất ít phụ thuộc vào cường độ sáng, nhiễu, góc che khuất (vật thể bị che mất một phần), góc xoay ảnh và góc chụp ảnh. Tuy nhiên, tốc độ của SIFT lại khá nhanh và có thể đáp ứng nhu cầu chạy thời gian thực. SIFT đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nhận dạng vật thể qua ảnh, định vị và điều hướng robot, xây dựng mô hình 3D, kiểm duyệt video, nhận dạng chuyển động của động vật hoang dã…

a) Tìm các điểm ứng viên

SIFT sử dụng thuật toán lọc theo tầng để tìm kiếm các điểm ứng viên (có thể là đặc trưng trên ảnh). Để tìm các điểm trên, một phương pháp được đưa ra là sử dụng một hàm liên tục biểu diễn không gian như hàm không gian tỷ lệ (được giới thiệu lần đầu bởi Joel-Peter Witkin vào năm 1983). Ngoài ra, các nghiên cứu của Koenderink (1984) và Lindeberg (1994) đã khẳng định hàm Gaussian chính là hạt nhân (“kernel”) thích hợp nhất cho hàm không gian tỷ lệ (“scale-space”). Kế thừa các nghiên cứu trên, công thức của hàm không gian tỷ lệ trong SIFT được định nghĩa là L(x, y, σ) - có giá trị như công thức sau:

) , (

* ) , , ( ) , ,

(x y G x y I x y

L    (2.1)

Trong đó:

G(x, y, σ) là hàm biến tỷ lệ Gaussian.

I(x, y) là giá trị của điểm ảnh.

Dấu * là phép nhân tích chập.

x, y là tọa độ trên ảnh.

Công thức của hàm biến tỷ lệ Gaussian được định nghĩa như sau:

( ) ^{( ) ⁄} (2.2) Để xác định vị trí các điểm ổn định trong không gian tỉ lệ, tác giả Lower đã đề xuất tìm các điểm cực trị trong không gian tỉ lệ bằng cách xét sự khác biệt trong tích chập của hàm Gaussian (“the difference-of-Gaussian function convolved” hay được viết tắt là DoG) với hình ảnh, kí hiệu là D(x, y, σ). Hàm DoG có thể tính được sự khác biệt của hai không gian tỉ lệ gần nhau thu được bằng các nhân giá trị σ được sử dụng trong các thức trên với một hằng số k không đổi. Cụ thể công thức của hàm DoG được định nghĩa như sau:

( ) ( ( ) ( )) ( )

( ) ( ) (2.3) Theo đó, hình ảnh sẽ được làm mịn (bằng cách làm mờ với hàm Gaussian) và sau đó được tính toán sự khác biệt giữa các mức làm mờ bằng cách trừ cho nhau. Ví dụ minh họa cho sự làm mờ hình ảnh ở các mức khác nhau được mô tả trong Hình 2.5.

Hình 2. 5 Minh họa các mức làm mờ khác nhau của hàm Gaussian.

Qua ví dụ có thẩy thấy hình ảnh thu được qua hàm Gaussian thay đổi khi giá trị σ thay đổi. Tuy nhiên một số điểm trên hình ảnh vẫn ổn định qua nhiều giá trị khác nhau của σ – đây chính là các điểm ứng viên cần tìm. Ngoài ra, để

tăng tốc quá trình tính toán, giá trị (G(x, y, kσ) - G(x, y, σ)) được tính xấp xỉ dựa trên “the scale-normalized Laplacian of Gaussian” (nghiên cứu bởi Lindeberg vào năm 1994) và mô tả bằng công thức như sau:

( ) ( ) ( ) (2.4) Tổng quan lại, hình ảnh sẽ được áp dụng tích chập với hàm Gaussion với giá trị σ cơ bản (thường là 1.6) thay đổi bằng cách nhân với một hằng số k.

Ngoài ra, hình ảnh được xét trong các đoạn (“octave”). Mỗi đoạn này sẽ tương ứng với tỉ lệ hình ảnh bị giảm đi 1 nửa (bằng cách tăng gấp đôi giá trị của σ so với đoạn trước) và đầu ra của mỗi đoạn sẽ là đầu vào của đoạn tiếp theo. Hằng số k thường được sử dụng là và số hàm Gaussian cho đoạn của hình ảnh sẽ là 5. Ví dụ, đoạn đầu tiên sẽ có các giá trị σ là σ, σ, 2σ, 2 σ và 4σ. Sau đó các ảnh thu được ở các mức liền kề (có thể gọi là ảnh kề mờ) sẽ trừ đi cho nhau và kết quả thu được là 4 ảnh ngưỡng như minh họa trong hình dưới. Mô hình này được gọi là kim tự tháp ảnh.

Hình 2. 6 Mô hình kim tự tháp ảnh trong SIFT (nguồn [5]).

Trên các ảnh ngưỡng thu được trong mỗi đoạn, ta thực hiện xét giá trị mỗi điểm ảnh với các điểm ảnh xung quanh nó để tìm được các điểm ứng viên. Quy tắc so sánh như sau: giá trị của một điểm ảnh tại một ảnh ngưỡng sẽ được so sánh với 8 điểm xung quanh tại ảnh ngưỡng đó và so với 9 giá trị tại 2 ảnh ngưỡng liền kề trên và dưới – tổng cộng là 26 điểm (minh họa trong hình dưới).

Nếu điểm ảnh đó có giá trị lớn nhất hoặc nhỏ nhất so với các điểm cần xét thì sẽ được coi là một điểm ứng viên.

Hình 2. 7Minh họa cách lấy điểm để xét cực trị với vị trí x là điểm đang xét (nguồn [5]).

b) Chọn lọc các điểm ứng viên và định hướng cho các điểm đặc trưng Các điểm ứng viên sẽ được lọc để tìm ra các điểm đặc trưng của hình ảnh.

Tiêu chí lọc sẽ là loại bỏ các điểm có độ tương phản thấp (dẫn đến dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu) và các điểm được định vị dọc theo các cạnh.

Trong phiên bản đầu tiên (được đề xuất bởi Lower - 1999), thuật toán để xác định các điểm đặc trưng chỉ đơn giản là dựa vào vị trí và tỉ lệ của các điểm mẫu ở trung tâm hình ảnh. Sau đó, vào năm 2002, Lower và Brown đã cải tiến phương pháp cũ và đưa ra một phương pháp xác định mới. Phương pháp mới áp dụng một hàm 3D bậc hai cho các điểm mẫu cục bộ để xác định vị trí nội suy của điểm cực đại (“The interpolated location of the maximum”). Theo đó, biểu diễn Taylor của hàm không gian tỉ lệ D(x, y, σ) được sử dụng để đưa gốc tọa độ về vị trí điểm mẫu. Công thức được sử dụng như sau:

( ) (2.5) Trong đó, D và các đạo hàm được ước tính tại điểm mẫu. X = ( ) là phần bù từ điểm mẫu đang xét. Vị trí của điểm ứng viên, ̂, được xác định bằng cách cho đạo hàm theo X của công thức trên bằng 0. Theo đó, ̂ được tính bằng công thức:

̂ (2.6)

Sau đó, hàm giá trị của ứng viên, D( ̂), được sử dụng để loại bỏ các điểm đặc trưng có độ tương phản thấp. D( ̂) có công thức như sau:

( ̂) ̂ (2.7)

Nếu giá trị của |D( ̂)| nhở hơn 0.03, điểm ứng viên sẽ bị loại bỏ (với giả định giá trị các điểm ảnh chỉ trong khoảng [0, 1]). Sau khi loại bỏ các điểm có độ tương phản thấp, các điểm ứng viên dọc theo các cạnh sẽ được loại bỏ. Lí do phải loại bỏ các điểm này vì hàm DoG có phản hồi cao cới các cạnh so với các vị trí khác. Sift sử dụng một phương pháp tương tự thuật toán tìm góc Harris (“Harris Corner Detector”). Trong đó, ma trận Hessian, H, được sửa dụng để tính toán tại vị trí và tỉ lệ của các điểm ứng viên. H được định nghĩa như sau:

[

] (2.8)

Trong đó, là đạo hàm bậc hai của D theo x, là đạo hàm của đạo hàm của D theo x theo y và tương tự với hai giá trị còn lại. Giá trị riêng của ma trận H tỉ lệ thuận với độ cong chính của D. Độ cong chính của D đại diện cho giá trị cạnh trên hình ảnh. Điều này có nghĩa là giá trị này càng lớn thì điểm ứng viên đang xét càng gần cạnh. Thay vì tính toán cụ thể giá trị riêng của H, ta chỉ cần quan tâm đến tỉ lệ độ lớn của nó. Gọi α là giá trị riêng lớn nhất, β là một giá trị riêng nhỏ hơn. Ta có thể tính tổng của các giá trị riêng theo định thức:

( )

( ) ( ) (2.9) Gọi r là tỉ lệ của α và β thì ta có α = rβ. Áp dụng hai công thức bên trên, ta được:

( ) ( )

( )

( )

( )

(2.10) Công thức trên không phụ thuộc vào một giá trị riêng cụ thể nào của ma trận H mà chỉ phụ thuộc vào tỉ lệ giữa chúng. Để xác định một điểm ứng viên đang xét không thuộc cạnh, ta tính các giá trị của ma trận H và tính r. Nếu r càng bé chứng tỏ điểm càng xa cạnh. Theo như tác giả, giá trị r nên bằng 10.

Sau khi đã lọc bỏ các điểm ứng viên không phù hợp, các điểm còn lại sẽ được coi là các điểm đặc trưng và được gắn hướng. Việc gắn hướng sẽ dựa trên sự thay đổi giá trị điểm ảnh tại vị trí đang xét. Điều này làm mất bớt thông tin của hình ảnh nhưng sẽ giúp các điểm đặc trưng này trở nên bất biến khi hình ảnh