基于PID算法的船舶航迹自动控制方法

由于当前船舶航行环境日益复杂易造成船舶航迹偏离等问题,一旦船舶偏离航行易造成严重的安全问题,因此对船舶航迹进行精准控制的要求也越来越困高。由于传统方法缺失自动校正航线等功能,对船舶航迹进行控制仍存在延时、误差等问题,不利于船舶进行准确航行。为了实现船舶航迹自动控制的功能,结合PID神经网络算法对船舶航迹控系统进行优化,基于模糊算法对船舶航行参数进行控制和调整,以便提高船舶沿航线进行准确航行,同时在船舶偏离航线时及时进行检测和校正保持船舶沿标准航迹航行。为检验该方法的有效性,进行了仿真实验,实验结果证明基于PID算法的传播航迹自动控制方法有利于准确保障航迹,自动对船舶航行数据进行分析和矫正,保持船舶控制系统的良好性能。对我国航海战舰控制航迹有一定的指导意义。     

基于光学遥感图像的船舶跟踪算法研究

船舶在海上航行中需要进行实时跟踪避免航向偏离,提出基于光学遥感图像的船舶跟踪算法。采用光学遥感检测方法进行船舶运动成像,对采集的船舶光学遥感图像进行融合滤波,降低船舶遥感图像的噪点,采用Harris角点检测方法对船舶光学遥感图像进行动态特征点标注,提取反映船舶航行动态特征的轨迹,结合遥感图像监测方法实现对船舶的动态跟踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舶跟踪和遥感成像,输出光学遥感成像的质量较好,信息融合度较高,提高了船舶动态跟踪能力,确保船舶航行稳定安全。     

基于虚拟现实技术的船舶图像数字水印保护算法

数字水印可以对船舶图像的版权和重要信息进行保护,当前船舶图像数字水印算法对各种噪声、裁剪、尺寸变化等攻击的抵抗能力差,而且船舶图像数字水印的隐藏性差,为了提高船舶图像数字水印的效果,设计了基于虚拟现实技术的船舶图像数字水印保护算法。首先对当前船舶图像数字水印保护的研究进展进行分析,找到当前船舶图像数字水印保护研究中存在的一些难题,然后基于虚拟现实技术对原始船舶载体图像进行预处理,并对水印进行置乱操作,使攻击者无法获取水印的原始信息,最后通过水印嵌入算法将水印嵌入到原始船舶载体图像的最优位置,并通过实验对船舶图像数字水印保护算法的性能进行测试。结果表明,本文算法可以将水印信息很好的隐藏于原始船舶载体图像中,水印具有良好的不可见性,可以抵抗各种非法攻击,解决了当前船舶图像数字水印保护算法存在的缺陷,具有更加广泛的应用前景。     

基于大数据技术的船舶定位导航和航迹预测

船舶定位导航和航迹预测研究具有重要的实际意义,为了提高船舶定位导航和航迹预测精度,设计了基于大数据技术的船舶定位导航和航迹预测方法,首先对船舶定位导航和航迹预测研究现状进行分析,找到船舶定位导航和航迹预测中存在的难题,然后引入大数据技术——卡尔曼滤波算法实现船舶定位导航和航迹预测,最后测试结果表明,本方方法可以描述船舶定位导航和航迹的变化特点,船舶定位导航和航迹预测精度大于90%,而且船舶定位导航和航迹预测准确性要高于其他方法。     

基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法

随着船舶航运事业的发展,对船舶航线生成控制精度要求也越来越高,传统船舶航迹生成方法受航行环境影响较大,船舶航迹经常发生偏移等状况,难以保障船舶航行的精准和安全度,不能满足当前船舶航运事业的发展的要求。基于以上背景对船舶航迹点生成算法进行深入研究,结合数据挖掘法对船舶航行稳定性、安全性和经济性的角度出对船舶海量数据进行挖掘,对船舶轨迹点生成方法进行创新和优化。以便精准对船舶航迹点进行规划和决策,增强船舶航行过程中的抗干扰能力,提高船舶航行效率和安全,优化船舶通航避免船舶航迹点错误等问题。为了检验该方法的可行性,对船舶航迹点生成控制算法进行测试,通过对测试结果进行分析证实,基于数据挖掘的船舶航迹点生成算法可更加精准有效的对船舶航行位置进行控制。由此证实,该方法具有较高的仿真精度,适用于船舶航迹点生成控制算法的仿真研究工作。     

基于统计模型的船舶图像检索组合优化算法

船舶图像检索是高效管理船舶图像的关键技术,由于船舶图像类型多、复杂,使得当前船舶图像检索准确性差,无法满足船舶图像管理的实际应用要求,为了提高船舶图像检索准确性,设计了基于统计模型的船舶图像检组合优化算法。首先提取船舶图像的不同种类特征,并采用现代统计学理论中的支持向量机分别对每一种特征进行船舶图像检索,然后通过BP神经网络对每一种特征的船舶图像检索结果进行融合,实现船舶图像组合检索,最后采用具体船舶图像检索实例分析算法的性能,结果表明,本文算法解决了当前船舶图像检索算法存在的弊端,船舶图像检索成功率大幅度提升,同时可以有效减少船舶图像检索时间,改善了船舶图像检索效率,可以应用于实际的船舶图像管理系统中。     

基于遥感图像的船舶目标识别技术

遥感卫星探测是进行海上舰船目标探测与识别的主要途径,受限于海上气象条件,比如海雾、阳光反射等,海上船舶的遥感图像往往存在大量噪声。为了提高船舶遥感图像的目标识别精度,本文针对船舶遥感图像的图像处理技术进行系统研究,主要包括船舶遥感图像的特征分析,遥感图像的噪声过滤与增强,对于改善遥感图像的目标识别效率有重要的意义。     

舰船图像颜色特征目标自动采集系统视觉优化

船舶遥感图像的识别技术在军事、民用领域的应用潜力非常大,船舶遥感领域的遥感卫星、计算机处理器等硬件设备获得了迅速发展,而图像过滤、特征识别等软件技术亟需提升。本文分别从图像滤波、图像聚类算法、图像分割等方面进行研究,结合C++编程语言,在Microsoft Visual Studio 2010平台上开发了船舶图像颜色特征目标自动采集系统,取得了良好的效果。     

模糊聚类算法在船舶图像分割中的应用

传统船舶图像分割方法存在分割误差大,抗噪声干扰能力差、分割效率低等缺陷,为了解决传统船舶图像分割方法存在的不足,设计了基于模糊聚类算法的船舶图像分割方法。首先对当前船舶图像分割研究进展进行分析,指出不同传统船舶图像分割方法存在的局限性,然后对船舶图像进行去噪处理,提高船舶图像质量,改善抗噪声干扰能力,最后引入模糊聚类算法进行船舶图像分割,并采用多幅标准船舶图像与传统船舶图像分割方法进行对比测试。测试结果表明,本文方法可以对船舶图像进行高精度的准确分割,能够保留船舶图像边缘的重要信息,船舶图像分割速度可以满足实际应用的要求,获得了比传统船舶图像分割方法更优的结果,具有更加广泛的应用范围。     

融合改进粒子群算法的船舶图像检索研究

为了提高船舶图像检索效果,针对当前的船舶图像检索过程中特征权值的确定问题,提出一种融合改进粒子群算法的船舶图像检索方法。首先对当前船舶图像检索方法进行分析,提取不同类型的船舶图像检索特征,然后采用粒子群算法确定船舶图像检索特征权值,并对粒子群算法存在的缺陷进行相应的改进,最后通过特征加权得到船舶图像特征之间的相似度值,根据相似度值得到船舶图像检索结果,并采用多幅船舶图像进行检索实验,结果表明,本文方法的船舶图像检索率超过94%,而船舶图像的误检率和漏检率均低于5%,获得了十分理想的船舶图像检索结果。     

船舶导航轨迹识别中智能算法研究

以船舶导航作为研究对象,对船舶导航航行轨迹识别方法进行研究,给出一种智能航迹识别算法。在该算法中,首先通过聚类算法进行航迹图谱的挖掘,得到历史航迹图谱,然后根据航迹图谱,利用卡尔曼滤波方法对航迹异常行为进行识别与预测。实验结果表明,本文给出的船舶导航轨迹智能识别方法具有较好的识别效果。     

强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法

为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。     

高分辨率遥感船舶图像细粒度检测方法

船舶图像细粒度检测是高分辨遥感图像分析的难题,受船舶尺寸、陆地背景、光照、风浪等因素影响,易降低图像检测的准确性.为克服船舶目标识别的影响因素,针对不同类型和型号的船舶目标检测建起特征提取算法模型,提升最终的识别精度.本文提出一种基于深度学习的船舶图像细粒度检测方法,将深度学习算法应用到高分辨率遥感图像中,借助算法训练...     

基于光学遥感图像的船舶目标检测技术研究

首先分析基于光学遥感图像的船舶目标检测流程,然后利用Top-Hat算法进行目标图像增强,并设计检测系统结构元尺寸自适应选择算法,以此来克服光学遥感图像的不均匀性和局部背景的粗糙性。最后进行不同海况的船舶目标检测试验。试验结果表明,本文算法虽然在实现过程中较阈值分割算法要复杂,但其适用范围更广,并且能够有效提高复杂海况下船舶目标检测的准确率。     

船舶导航一体化网络路由算法的设计与实现

为保证船舶航行安全,提高航行效率,提出一种船舶导航一体化网络布线算法的设计方法,通过对船舶导航一体化网络布线设备结构的优化,有效地提高了航迹数据采集和处理的精度,并对航迹障碍干扰进行数值计算,根据航迹障碍距离和航迹障碍参数确定最佳航迹选择,有效地解决了航迹选择不佳导致船舶在航迹上布线费时的问题。经实现验证,该算法与传统方法相比,有较大的实用价值,在实际应用过程中,大大提高了船舶航行安全性和航行效率,从而证明了所提出的船舶导航一体化网络路由算法具有较好的性能,完全可以满足研究的需要。     

基于云平台规模样本条件下模拟训练船舶航迹点生成算法

随着海上交通环境的日益复杂,海上智能交通成为人们研究的热点,其中,对船舶航迹的有效分析与控制是其中的关键技术。本文主要对船舶航迹分析方法进行研究,给出一种基于云平台规模样本条件下模拟训练船舶航迹点生成算法。为得到效果较好的航迹云图,本文借助云平台扩大训练样本集,然后利用正态云分析算法模拟生成与实际船舶航迹相符合的航迹云图。     

基于改进PID控制的船舶航迹跟踪研究

传统PID控制的船舶航迹跟踪误差大,实时性差,无法满足船舶航迹跟踪的实际应用要求,为此提出了基于改进PID控制的船舶航迹跟踪方法,首先对传统PID控制的船舶航迹跟踪方法的工作原理进行分析,找到引起跟踪误差大的因素,然后引入人工鱼群优化算法对PID控制的参数进行实时调整,改善固定PID控制参数的缺陷,最后实现船舶航迹跟踪仿真模拟实验。相对于传统PID控制的船舶航迹跟踪方法,本文能以更高精度对船舶航迹进行跟踪,可以准确刻画船舶航迹的变化趋势,具有比较显著的优势。     

逆光船舶图像恢复方法

为了改善逆光船舶图像恢复的质量,设计了基于改进全变分算法的逆光船舶图像恢复方法。首先对逆光船舶图像恢复研究现状进行分析,找到引起当前逆光船舶图像恢复效果差的原因,然后建立逆光船舶图像糊模和退化模型,并引入全变分算法对逆光船舶图像进行恢复,对标准全变分算法的局限性进行改进,最后进行逆光船舶图像恢复的验证性测试实验,结果表明,本文方法提高了逆光船舶图像的信噪比,可以大幅度丰富逆光船舶图像的细节信息,使恢复的逆光船舶图像更加清晰。     

船舶航迹建模中进化算法建模与仿真

近年来,船舶航迹自动控制在船舶航行中发挥着越来越重要的作用,如何从稳定性、经济性和安全性等方面提升船舶航迹控制性能是人们研究的重点。本文对船舶运动模型、外干扰模型进行深入研究,在此基础上,提出了以混沌进化算法为基础的船舶航迹控制模型。     

基于人工智能技术的船舶航迹点生成算法

利用栅格法构建海洋环境数据模型作为船舶航迹点生成的模拟图.在此基础上将航行距离最短与航行障碍物最少作为目标构建船舶航迹点生成数学模型,使用自适应交叉概率与变异概率优化鱼群算法,使用优化后的鱼群算法确定船舶航迹点生成数学模型的最终解,获取最佳船舶航迹点.经过试验分析,该算法能够准确生成船舶航迹点,与同类算法相比具有明显优...