Computer Vision-Based Early Detection of Container Loss at Sea
作者: Vishakha Lall, Capt. Stanley S Pinto, Capt. Chu Xing Peng, Wu Kaiwen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-27
备注: Accepted and Presented at SMRC x ICMASS/MTEC 2026
💡 一句话要点
提出基于计算机视觉的集装箱船早期失稳检测系统，降低海上集装箱损失
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 计算机视觉 集装箱失稳检测 光流法 对象跟踪 海上安全
📋 核心要点
- 海上集装箱损失是全球贸易面临的严峻挑战，现有方法难以在复杂海况下有效检测集装箱失稳。
- 该论文提出一种基于计算机视觉的低成本早期检测系统，利用船载摄像头监测集装箱堆垛的相对运动。
- 实验结果表明，该系统在不同海况和能见度下能有效隔离集装箱运动，为船员提供早期预警。
📝 摘要（中文）
集装箱运输是全球贸易的基础，但海上集装箱损失仍然是一个持续存在的安全、环境和经济挑战。尽管符合货物系固手册，但船舶运动、风载荷和恶劣海况等动态海事条件会逐渐破坏集装箱堆垛的稳定性，导致落水损失。随着国际海事组织(IMO)关于丢失集装箱的强制报告新要求，迫切需要一种可靠的、基于证据的集装箱失稳早期检测解决方案。本研究展示了一种低成本、可改装的基于计算机视觉的系统，该系统利用现有的船载摄像头对失稳集装箱进行早期检测。该框架集成了对象分割以隔离集装箱堆垛，使用光流进行时间对象跟踪，并提取单个对象的残余运动以量化相对运动。在真实船载视频上的实验评估表明，所提出的管道有效地隔离了不同海况和能见度条件下的集装箱级运动。通过为船员干预和航行调整提供早期警报，该方法提高了货物安全、运营弹性和法规遵从性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决海上集装箱运输中，由于恶劣海况导致的集装箱失稳和落水问题。现有方法，如人工巡检或依赖传感器，存在滞后性、成本高昂或易受环境干扰等问题，无法实现早期、可靠的检测。因此，需要一种能够实时监测集装箱状态，并在潜在风险发生前发出预警的系统。
核心思路：论文的核心思路是利用计算机视觉技术，通过分析船载摄像头拍摄的视频，提取集装箱堆垛的运动信息，判断是否存在异常的相对运动，从而实现集装箱失稳的早期检测。这种方法无需额外的硬件传感器，成本较低，且能够适应复杂的海况条件。
技术框架：该系统的整体框架包括以下几个主要模块：1) 对象分割：使用图像分割算法将视频帧中的集装箱堆垛与背景分离。2) 时间对象跟踪：利用光流法跟踪每个集装箱在视频序列中的运动轨迹。3) 残余运动提取：计算每个集装箱相对于其相邻集装箱的相对运动，即残余运动。4) 失稳判断：根据残余运动的幅度和频率，判断集装箱堆垛是否处于失稳状态，并发出预警。
关键创新：该论文的关键创新在于将计算机视觉技术应用于海上集装箱失稳的早期检测。与传统的基于传感器的方法相比，该方法具有成本低、易于部署、适应性强等优点。此外，该论文还提出了一种基于光流法的残余运动提取方法，能够有效地量化集装箱之间的相对运动，提高了失稳检测的准确性。
关键设计：在对象分割模块中，可以使用Mask R-CNN等深度学习模型进行训练，以提高分割精度。在光流法跟踪模块中，可以使用稀疏光流或稠密光流算法，并结合卡尔曼滤波等方法进行平滑处理。在残余运动提取模块中，需要选择合适的运动阈值，以区分正常的船体运动和异常的集装箱运动。失稳判断模块可以基于规则或机器学习模型，根据残余运动的统计特征进行判断。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在真实船载视频上进行了实验评估，结果表明，所提出的系统能够有效地隔离不同海况和能见度条件下的集装箱级运动。通过分析集装箱的残余运动，该系统能够提前预警集装箱失稳风险，为船员提供干预时间，从而降低集装箱损失的概率。虽然论文中没有给出具体的性能指标，但实验结果表明该系统具有良好的实用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于集装箱船舶的货物安全管理，通过早期检测集装箱失稳风险，减少货物损失和环境污染。该系统还可集成到船舶的导航系统中，为船员提供决策支持，优化航线规划，提高航行安全性。此外，该技术还可推广到其他类型的海上货物运输，如散货船、滚装船等。
📄 摘要（原文）
Containerised shipping underpins global trade, yet container loss at sea remains a persistent safety, environmental, and economic challenge. Despite compliance with Cargo Securing Manuals, dynamic maritime conditions such as vessel motion, wind loading, and severe sea states can progressively destabilise container stacks, leading to overboard losses. With the new International Maritime Organisation's (IMO) mandatory reporting requirements for lost containers, there is an urgent need for a reliable, evidence-based early detection solution for destabilised containers. This study showcases a low-cost, retrofittable computer vision-based system for early detection of destabilised containers using existing onboard cameras. The framework integrates object segmentation to isolate container stacks, temporal object tracking using optical flow and individual objects' residual motion extraction to quantify relative movement. Experimental evaluation on real onboard ship footage demonstrates that the proposed pipeline effectively isolates container-level motion under challenging conditions of varying sea states and visibility conditions. By enabling early alerts for crew intervention and navigational adjustment, the proposed approach enhances cargo safety, operational resilience, and regulatory compliance.