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《舰船科学技术》2020,(6)
针对传统舰船路径跟踪误差估计方法存在误差估计性能较差的问题,设计一种机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法,对舰船路径跟踪时的运动方向进行简化。根据其扰动状态对舰船路径跟踪实施扰动分析,获取舰船路径跟踪时的旋转角度与角速度。设舰船在初始跟踪位置开始跟踪目标船,通过轨迹跟踪获取目标船的参考运动轨迹,利用饱和输入约束获取舰船路径跟踪目标轨迹的控制参数,并将其作为目标船参考运动轨迹的决定优化变量,获取参考运动轨迹,利用机器学习算法对舰船路径跟踪误差进行估计。为了证明机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法的误差估计性能较好,将传统方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的误差估计性能优于传统方法。 相似文献
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为了提高大型舰船横穿桥梁时,其远程监测的有效监控范围,设计提出了一种基于舰船轨迹分析的新型安全性远程监测方法。建立固定坐标系和舰船航行坐标系,根据舰船航行重心G,明确船舶航迹及船位,通过三维点云数据提取技术,提取航迹特征值,根据聚类计算结果,求取船舶未来过桥时的有效路径及间距,建立远程传输通路和后台分析模块,通过知识库内预设的逻辑处理分析程序,对当前船舶轨迹特征信息和预设轨迹特征信息进行测评,实现舰船安全性远程监测。实验数据显示,该方法在顺向风流环境下,对舰船安全性远程监测有效监控范围提高了29%,说明该方法确实可以提高远程监控的有效监控范围,具有明显优势性。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
针对传统舰船运行轨迹异常点识别方法存在运行轨迹检测性能较差的问题,提出一种基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法,获取舰船自动识别系统中的舰船运行轨迹数据,在舰船自动识别系统中,舰船运行轨迹数据的存放形式是日志文件,因此对系统中的日志文件进行挖掘,基于物联网技术对挖掘数据实施预处理,通过StopT-CB算法划分舰船运行轨迹以剔除停留点,便于进行异常点的识别,通过网格划分实现舰船运行轨迹的异常点识别。为了证明基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法的运行轨迹检测性能更好,将传统舰船运行轨迹异常点识别方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的运行轨迹检测性能优于传统方法。 相似文献
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传统挖掘方法无法考虑众多通信因素的多层次特征,造成数据挖掘效果不理想,为此设计一种基于聚类算法的舰船通信数据深度挖掘方法。利用聚类算法,对通信数据的多层次特征进行筛选,从而为通信数据的深度挖掘提供依据,结合聚类挖掘粗糙集,生成数据深度挖掘的关联规则并进行聚类计算,对每个通信数据执行交叉变换逻辑,实现舰船通信数据的深度挖掘。实验结果表明,利用聚类算法进行通信数据的深度挖掘,能够提高数据的挖掘速度,且准确率较传统方法高27.15%。 相似文献
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在舰船航行的过程当中会受到海面随机因素的影响,使舰船自身特征被周边环境所掩盖,导致其统计显著性不明显。针对上述问题,提出无线网络的舰船运动目标检测动态聚类图研究。将海上原始流量数据聚类,采集环境信息,定位舰船运动轨迹,计算舰船理想位置与目标位置间的距离残差,利用谱图划分的模式,从不同角度提取目标舰船特征,从微观层次转变到介观层次,完成无线网络的舰船运动目标检测动态聚类图研究。实验结果表明,所提出的新型方法将检测范围加以细化后,提高了运动目标的显著度,使舰船自身特征识别能力得以提高,从而有效减小了周边环境对聚类结果的影响。 相似文献
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模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。 相似文献
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针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。 相似文献
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以实现安全精确舰船导航为目的,设计无线网络的舰船智慧导航系统.卫星和GPS接收器获取舰船位置等信息,并使用纸质海图导入功能获取电子海图,将电子海图和舰船位置信息发送到电子海图管理模块、查询统计模块和航行管理模块内,利用舰船导航模块实现舰船导航,使用电子海图管理模块和查询统计模块实现舰船运动轨迹显示、海图导出以及舰船当前... 相似文献
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针对传统舰船室内设计方法受到设计元素种类的影响,出现设计效果差的问题,以增强舰船室内设计效果为目的,提出人工智能技术在舰船室内设计中的应用研究。采用人工智能技术优化舰船室内视觉信息,利用视觉信息的获取步骤,得到舰船室内设计的视觉信息,将舰船室内设计的二维坐标转换为三维坐标,完成舰船室内的场景建模,最后通过舰船室内设计流程,实现了舰船室内设计。实验结果表明,与其他2种方法相比,基于人工智能技术的舰船室内设计方法可以增强舰船室内设计的效果。 相似文献
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《中国航海》2018,(3)
为更好地从船舶自动识别系统(Automatic Indentification System,AIS)数据中挖掘信息,科学地感知水上交通态势,针对聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)在水上交通情景中的参数选取问题,提出一种基于DBSCAN的船舶轨迹自适应层次聚类方法。通过分析DBSCAN算法的特性,根据数据集内在分布规律及拟聚类效果的变化规律来确定参数;结合统计学理论进行层次聚类,来适应密度分布不均的船舶轨迹数据。以琼州海峡船舶轨迹数据为例,运用VC软件和MATLAB软件进行验证。验证结果表明:该方法能够在大量复杂的船舶轨迹中发现具有相似性的轨迹群,且结果与实际交通流相符,可为航道建设及海事监管等提供辅助决策。 相似文献