基于RGB-D深度图像的船体板架非结构面模型重建方法北大核心CSCD

[目的]为准确、快速地重建船体板架非结构面三维形状,便于船体结构变形的高精度高效率测量,设计一种基于RGB-D深度图像的模型重建方法。[方法]首先通过随机抽样一致性算法与最小二乘法相结合的方式剔除点云集中的异常数据,再利用RGB彩色图像棋盘格标靶位置信息对结构多视角点云进行配准;其次将结构物面进行区域网格划分并对点云进行聚类,运用最小二乘法原理对每个网格点云子集进行空间曲面拟合,实现点云融合,在此基础上采用高阶面元实现船体结构外板表面的三维重建;最后,通过试件重构模型与激光扫描点云进行对比,验证模型重建方法的精确性。[结果]结果显示,试件三维重构模型较激光扫描点云随机点的均方根误差为1.02 mm,建模精度满足船舶建造工程需求,同时结构RGB-D深度图像数据获取时间相比于激光扫描可忽略不计。[结论]研究表明,提出的模型重建方法能够准确高效地完成船体板架非结构面三维重构,为船体结构变形测量提供了有力的数据支撑。     

基于Delaunay三角网的大规模航道地形构建及疏密控制*

针对大规模航道地形绘制效率低等问题，通过离散航道水深数据构建地形三角网格，借鉴LOD思想对网格进行疏密控制与显示。采用一种基于Delaunay三角网的方法构建航道地形，利用alpha-shapes边界提取方法对Delaunay三角网进行优化；提出利用网格划分法控制网格的疏密，通过比较克里金插值模型的拟合效果选择适合的变异模型，解决水深点采样不足、场景绘制效率低等问题。应用结果表明，上述方法可用于大规模航道地形的实时绘制。     

一种优化的船体外板三维点云数据提取方法

针对水火弯板机检测系统中船舶外板三维点云数据自动提取过程存在边缘噪点、板下贴合垫木识别效率低以及外板边缘拟合等问题,提出一种优化DBSCAN聚类算法,首先根据现场加工环境精简点云,利用网格划分来建立外板点云拓扑模型,然后根据DBSCAN密度聚类算法搜索出外板点云,最后采用最小二乘法进行边缘拟合。结果表明,该算法能有效识别外板边缘,提取出外板点云。     

基于法向一致性的船体板架结构点云识别

船舶智能制造、数字孪生等技术的发展提出了从测量数据逆向重构船体结构模型的需求。由于三维激光扫描数据量巨大，点云特征识别和逆向建模是研究热点之一。由于常规的识别算法在非均匀分布和形状复杂的点云中存在明显的误差，因此提出基于表面法向一致性和高斯混合模型的板架结构识别方法，并应用于船舱三维点云的逆向建模。算法经过试验验证可行，能够可靠的实现船舱点云中平面特征提取，并应用于船舱逆向建模软件的实现。     

基于图像连通域的集装箱激光点云处理算法研究

提出一种基于图像连通域的集装箱激光点云处理算法.该算法能够较好地处理集装箱三维激光点云数据,提取集装箱的边缘点云数据,利用集装箱的边缘数据拟合直线,计算集装箱的角点位置.实验证明,该算法的计算精度能满足起重机自动化抓箱的需求.     

基于三维点云的船舱数字建模方法

运用三维激光扫描仪采集船舱点云空间数据,通过SCENE软件对点云数据进行去噪、平滑、压缩和拼接等数据清洗处理,保证建模精度和效率。将预处理合格的点云数据导入Geomagic Studio软件,建立点云封装模型,通过人工划分面片区域,提取模型空间轮廓线,进行曲面拟合得到船舱三维数字模型。误差分析表明,模型数据的精度满足预期要求。基于三维点云的船舱数字建模方法能够缩短现场测量时间,快速处理测量数据,提高船舶舱容计量工作效率。     

基于多智能体的复杂水域航道通航仿真优化

基于多智能体仿真技术,以航道通过能力和服务水平为目标函数,考虑不同船舶在多航道情景下进出港的动态变化,构建复杂水域下的沿海进出港航道仿真模型,有效评估航道对港口营运的影响。以我国大连湾水域航道规划方案调整为例,应用仿真模型进行评估分析。仿真分析结果表明,当大连湾入口为双航道时,航道的通过能力、服务水平相比单航道均能得到有效提高,核心的客滚船等待时间能有效减少80%。建议在我国沿海的航道规划、建设和运营中广泛应用计算机仿真技术,促进航道科学合理地发展和高效地运营。     

云计算的船运物流运输中智能航道选取算法设计

船运物流运输过程中,经常碰到航运路线有多条,或受外界因素影响航线需要调整的状况。此时需要航道调度系统对航道数据进行分析计算,给出当下的最优航道选取方案。但是,现有的航道选取算法存在数据分析处理慢,多资源航道数据融合度差的问题。因此,将云计算技术作为算法的核心,提出云计算的船运物流运输中智能航道选取算法设计。通过引入KDUFN-YUN云端航线资源融合算法,完成对航道客观数据与云端数据互通;接着,在云计算的基础上引入最优选取算法,对云计算下融合的航道数据进行最优选取;最后,通过仿真实验证明提出算法的可行性。     

基于SolidWorks的船体连接结构三维模拟仿真

传统船体连接结构三维模拟方法对节点掌握较差,导致仿真结果准确度较低。基于SolidWorks研究一种新的船体连接结构三维模拟仿真方法,运用Visual C++对SolidWorks程序的动画设计功能进行完善,增加模型多种类复杂动态运动指令,使船体模型能够按照用户所需要的运动要求进行仿真运动,分析点、边、面,通过数据转换、参数设计、数据建模、网格控制,实现船体连接结构三维模拟仿真。实验结果表明,基于SolidWorks的船体连接结构三维模拟仿真方法能够精准地掌握数据节点,有效还原船体连接结构。     

连云港港主航道远期适应性及通航标准

以连云港港主航道工程为实例,综合航道与规划港口岸线资源的长远匹配性,对远期航道的适应性及通航标准进行分析。基于ANYLOGIC多智能体仿真建模平台,采用面向对象的建模方法,建立涵盖船舶进出港、锚地、航道和码头生产等环节组织实施全过程的连云港主航道水域港口运营系统仿真模型。综合远期港口通过能力、航道服务水平以及航道宽度合理性3方面分析,提出远期航道通航标准。     

船舶电网系统三维点云数据聚类提取分析算法

船舶电网系统结构直接对船舶电力系统运行的稳定性和可靠性产生影响,船舶航行过程中经常出现供电不足等问题,严重威胁船舶航行安全。为解决上述问题,采用三维点云数据聚类算法对船舶电网运行状态和可靠性进行评估计算,并结合可靠性评估计算结果对船舶配电系统结构进行优化设计,将船舶电网系统中的电缆设计为环状结构辐射网,以便保障电力系统运行效果。为了对船舶电网系统三维点云数据聚类提取分析算法的准确性进行检测设计了仿真实验,实验结果证实,三维点云数据聚类提取分析算法可更好的提高船舶电力系统的运行效果,保障船舶航行安全     

三维激光扫描技术在北江航道沿线水上物外观测量中的应用

针对北江航道沿线水利枢纽、桥梁和丁坝等建筑物结构复杂、常规测量施测困难和测量精度偏低的问题,对三维激光扫描测量技术进行了研究。依托北江某段航道项目,采用三维激光扫描技术,获得航道沿线水上物外观高精度三维点云数据,为航道扩能升级设计提供精细地形图,并建立三维可视化模型,为依托项目BIM设计提供了精细、丰富的测绘成果数据。研究表明,三维激光扫描技术可为航道设计提供丰富的测绘成果,具有良好的技术优势。     

虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真

为使驾驶员能够识别出航道存在的危险,确保船舶航行安全,研究虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真方法。在虚拟环境下,基于船舶航道高程信息,利用连续极小泛函序列方法获取船舶航行航道等距网格数据,利用对象图像渲染引擎处理航道网格数据,得到航道地形模型。利用Solid Works软件,通过创建基准面、生成船舶船体型线以及构建船体曲面模型等过程生成船舶三维模型。根据生成的航道地形模型与船体模型,提出适用于三维空间路径规划的空间分层路径规划方法,通过逆向逐步搜索路径过程得到船舶安全航行路径规划结果。实验结果显示,该方法生成的航道地形与船体模型较为完善,路径规划过程中能够有效躲避固定障碍物与移动障碍物,既保障船舶航行安全性又确保航程最短。     

多信息源的航道探测数据建模及信息处理

航道信息采集和数据建模有助于船舶的导航,传统的电子海图在航道建模时采用二维建模方式,在建模和应用性上表现较差,使用者的用户体验也不好。针对这一问题,本文结合信息融合技术和DEM建模技术,针对船舶多信息源的航道探测信息,设计了一种航道探测数据建模与信息处理系统,有助于改善船舶电子海图的模型精度,使船舶工作人员获取三维立体的航道数据。     

大数据时代网络云技术在港口航道企业应用探讨

在对港口航道建设行业信息化管理系统现状调研基础上,结合业务特点,分析了港口航道建设企业对大数据云应用在企业管理和业务发展的需求,提出了港口航道建设企业大数据云应用平台建设原则,探讨了港口航道建设企业大数据时代云技术应用的设想。     

船舶电网系统三维点云数据聚类提取

传统船舶电网系统中三维点云数据提取采用逐一提取的方式,造成三维点云数据提取效率不高,为此提出船舶电网系统三维点云数据聚类提取方法。构建三维点云数据聚类提取模型,使用网格空间索引将三维点云数据进行空间标记,并划定数据空间范围,采用八叉树空间数据聚类方法,对三维点云数据进行聚类处理,以STBIRCH理论为基础,进行三维点云数据特征计算,实现三维点云数据提取。实验数据表明,设计的船舶电网系统三维点云数据聚类提取方法比传统提取方法的提取效率高出20%,并具备极高的有效性。     

基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法．通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线．结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备．     

基于机载点云数据的电力线悬高测量方法研究

本文对外业采集的高精度机载点云数据进行了后处理,首先通过形态学滤波算法提取地面点云,然后基于采样一致性约束算法实现了电力线点云特征提取,最后对提取的地面点云和电力线点云构建了模型,最终实现了电力线悬高测量目标。为了验证该方案的可行性,将本文方案实验得到的数据与外业全站仪采集的实测悬高数据进行了对比验证,证明了本文方法的可行性,方案具有实际应用价值。     

散货料堆快速点云分割和降噪算法研究

为解决自动化散货码头建设的关键问题——散货料堆的快速三维重构,提出散货料堆三维重构的预处理算法,利用下采样算法精简散货料堆点云数目,加快点云后续处理速度;采用欧式聚类分割算法弥补采样一致性(RANSAC)分割算法分割不彻底的问题;结合统计分析法和移动最小二乘法去除离散点和点云表面细小噪声点。实验结果表明,该算法能高效稳定的完成散货料堆点云的地面分割和降噪处理,可为散货码头散货料堆三维重构研究提供参考。     

物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术研究

在物联网环境下,为提高舰船传感通信的安全性,提出一种基于空间几何维度概率密度特征分块的物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术。采用空间几何学方法计算舰船传感通信信息分布的网格密度,将待隐写的数据通过密度阈值映射到划分的空间网格内,将信息分布空间网格划分为稠密单元和稀疏单元,结合概率密度特征提取方法进行信息融合处理,获取信息隐写算法的写入位置,把写入位置匹配到相应的数据块上,实现信息加密和隐蔽通信。仿真结果表明,采用该信息隐写技术在物联网环境下进行舰船传感通信,隐身数据量和信息稀疏性分布等指标性能优于传统的隐写算法。