技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于生成对抗网络的内河船舶点云数据深度图像处理方法和系统，利用标定好的海事雷达和激光雷达采集监管区域内的船舶航行状态，获取同步时间戳的船舶航向信息和激光点云数据，进而获得激光雷达点云数据的深度图像，并将激光点云数据和深度图像作为一对数据样本，对构建的生成对抗网络进行训练，最后将过往船舶点云数据对应的深度图像输入到训练好的生成器中，识别船舶吃水相关的关键部位特征，根据识别结果判断船舶是否存在超载。本发明利用生成对抗网络对激光点云与其深度图像之间的内在潜在关联进行学习，比传统的激光三维重建方法更容易获取船舶干舷尺寸。
技术研发人员：谢磊;刘颖;郭文轩;张笛;张金奋
受保护的技术使用者：武汉理工大学
技术研发日：2018.11.30
技术公布日：2019.04.23