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《舰船科学技术》2021,(16)
传统无人船舶避碰障碍物识别方法,受到方法中识别危险系数判定基数过小的影响,在避碰障碍物识别过程中,无法在有效安全距离下瞬态识别障碍物,造成避碰全局输出准确率与效率降低。为了解决无人船舶识别危险基数过小的问题,提出无人船舶避碰障碍物智能自动识别方法。首先采用智能危险判定算法,对船舶与障碍物之间的距离进行危险系数判定计算;然后根据判定危险系数数据,重构会遇状态模型。通过模型得到算法对障碍物的识别信息;最后通过神经遗传算法,对障碍物分布信息进行避碰数据的识别转换,从而实现优化识别运算场景,提升识别方法识别准确率与输出效率。通过在同一场景下不同识别方法的对比数据表明:提出的识别方法更适合无人船舶的避碰障碍物识别计算,能够有效将障碍物识别准确率控制在97.43%。同时,提升全局输出效率25%以上。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(18)
传统船舶航行数据识别方法,存在瞬态识别数据规模局限性大,超规模阈值下的数据识别准确率过低的问题。在当前船舶航行数据处理规模下,无法高效准确完成船舶航行数据的处理任务。为了在根源解决上述问题,引入机器视觉技术,提出基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法。首先基于机器视觉技术,对航行数据的识别标准进行定义,同时完成对相关不符识别量进行修正;接着对全局航行数据对应的轨迹信息进行机器视觉结构处理;最后完成对数据的自适应识别计算。通过与传统方法的多组航行数据模拟测试发现,采用提出识别方法的航行数据识别结果,相较传统识别方法具有识别速度快、准确率高、数据规模自适应性强的特点。 相似文献
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为解决船舶异常行为识别率低下的问题,综合考虑船舶属性和运动特征,提出了一种融合主成分分析和支持向量机的船舶异常行为识别方法。根据船舶作业过程对船舶行为模式进行划分,并明确船舶行为模式相关的船舶运动特征;进而以船舶自动识别系统数据为基础,运用主成分分析算法提取最具代表性的船舶运动特征;最后运用支持向量机算法对船舶异常行为进行识别。选取青岛港附近水域的船舶轨迹进行试验分析,结果表明:青岛港附近水域最具代表性的船舶运动特征共10个,总贡献率为84.40%;船舶异常行为识别结果的平均精确率和平均召回率分别为83%和84%,均优于对比模型。研究成果可以为船舶位置异常、轨迹异常、航速异常、航向异常等异常情况的智能发现和海事监管提供支撑。 相似文献
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传统单纯的船舶电机轴承工作诊断技术仅支持故障报警,不能快速准确地定位轴承故障区域模块,故障清除时间过长,整体工作效率低下。对此设计了一种包含TFF船舶电机轴承异常分析技术和SWM船舶电机轴承异常智能识别技术的组合机械故障诊断技术。利用TFF船舶电机轴承异常分析技术,建立船舶电机轴承故障模型,识别故障特征;通过SWM轴承异常智能识别技术,量化电机轴承故障特征参数,进行智能识别,实现船舶轴承故障的特征分析和准确定位,完成异常检测。对比实验证明,新型组合诊断技术和传统单一的诊断技术相比能够更加准确的分析定位出故障区域。 相似文献
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传统方法忽略了对船舶大数据网络干扰信息瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低,为此提出并设计了一种干扰信息的高效识别方法。对大数据网络中的不同干扰信息进行离散化处理,以提取准确的特征参数,对干扰信息进行修正与降噪处理后,采用决策分类的方式,对船舶通信过程中产生的干扰信息进行识别计算,实现干扰信息的高效识别。实验结果表明,高效识别方法能够将大数据网络中的干扰信号准确识别出来,较传统方法的识别精度高出了31.7%,具备极高的有效性。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(2)
传统船舶交通异常识别方法在大雾天气环境下,存在挖掘算法对船舶轨迹异常状态辨识度降低的问题。通过分析发现,原因在于传统方法中没有引入大雾天气对船舶轨迹检测信号的扰动变量,导致轨迹检测数据与挖掘算法之间出现数据断链,降低了数据挖掘的识别效果。因此,提出大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法分析。首先通过LSTM算法,将大雾天气扰动特征代入挖掘神经网络,获得带有大雾扰动特征神经网络;接着,根据大雾扰动特征建立混合高斯船舶轨迹模型,为交通异常识别提供基础数据;然后,通过Spark分布式挖掘算法,完成对船舶交通异常数据的挖掘识别。通过仿真实验,对传统挖掘识别方法与提出方法效果进行多组数据对比,证明提出挖掘识别方法的有效性。 相似文献
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为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算该特征重要度后,形成特征集,将其输入分类识别模块的内外卷积网络深度学习网络模型中,通过模型的学习和训练,获取船用通信网络异常行为分类识别结果。测试结果显示:该方法可有效删除其中的无效特征,保留有效特征结果;可获取不同类别有效特征标签的重要度评分结果;分类识别的平均绝对误差均低于0.18,可完成不同流量变化下异常行为分类识别。 相似文献
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传统的遥感图像低分辨率特征识别方法在有限空间下很难清晰准确地完成识别工作,尤其是在区分靠岸船舶和离岸船舶问题上显现出很大的局限性。为了解决此问题,研究了一种新的有限空间下船舶遥感图像低分辨率特征识别方法,首先构建了识别框架,阐述了当船舶位于水体中央和停靠在海岸边时采用的不同识别方法;然后介绍了识别过程,识别过程由水体提取、矢量分解、起点终点划分、模拟检测4步构成;最后通过与传统方法进行对比验证了该方法的识别效果,由实验结果可知,研究的识别方法可以快速精准地完成特征识别,具有很大的市场发展空间。 相似文献
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异常数据对船舶移动网络通信产生干扰,而当前船舶移动网络的异常数据优化方法的效果差,无法满足船舶移动网络通信要求,为此设计了一种基于大数据分析技术的船舶移动网络异常数据优化识别方法。首先分析当前船舶移动网络异常数据优化研究方法,指出它们各自存在的缺陷,然后引入大数据分析技术对船舶移动网络异常数据进行优化和识别,最后进行船舶移动网络异常数据优化识别的实例分析,结果表明,本文方法可以描述船舶移动网络异常数据变化特点,提高船舶移动网络异常数据识别的正确率,而且船舶移动网络异常数据识别时间要短于其它方法,获得了令人满意的船舶移动网络异常数据识别结果。 相似文献
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由于内河水域电子航道图在完整性和及时性方面的不足,传统依赖电子航道图的船舶轨迹停留点挖掘方法在准确率和效率方面受到限制。在线地图资源蕴含着大量的地理空间语义信息,能为船舶活动轨迹提供丰富的地理关联解译。综合利用互联网中的地图数据服务,提出一种基于反地理编码的内河船舶轨迹停留语义信息提取方法。识别船舶在港口、码头等区域的轨迹停留段,提取每段的停留中心点;利用在线地图的反地理编码服务获取停留中心匹配的区域集合,计算每个区域的船舶停留特征;基于关键字对多个区域进行融合,生成船舶轨迹的停留语义信息。利用2018年7月—2018年8月长江区域船舶的真实轨迹数据进行试验,结果表明:该算法能有效地提取船舶轨迹的停留语义信息,平均准确率达到94%以上。 相似文献
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针对传统船舶备件调用推送软件出现的推送延时现象,提出基于分布式架构的船舶备件调用智能推送软件研究。利用J2EE技术,构建了备件信息筛选模块;结合CORBA技术,设计了调用特征推送模块;利用NET技术,建立了跨平台的智能通知模块;利用推送逻辑,将上述3个模块串联,实现船舶备件调用的智能推送。仿真实验结果表明,智能推送软件较传统推送软件的备件调用信息推送延时降低145 s,具备有效性。 相似文献
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传统船舶机舱监控采用人工记录的方法,不仅费时费力并且容易出现数据差错,为解决这一问题,对基于CAN总线的船舶机舱危险行为智能视觉监控系统设计进行研究。系统设计主要从硬件与软件两方面进行研究,通过对系统硬件整体设计,从而确定数字量输出通道。以硬件为基础,对软件进行整体设计,通过CAN通信任务设计,实现系统对船舶机舱危险行为智能视觉的监控。根据模拟实验证明,基于CAN总线的船舶机舱危险行为智能视觉监控系统与传统监控方式相比,机舱监控准确率提高10%。 相似文献
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以港口水域船舶的节能减排为目标,研究港口水域船舶异常能耗云数据挖掘方法.采集港口水域船舶的AIS云数据,删除与船舶能耗无关以及异常数据,利用K-means聚类算法对船舶能耗相关船舶主机转速以及船舶主机功率等数据进行聚类,输出船舶不同运行工况的能耗.利用贝叶斯分类器依据聚类结果识别港口水域船舶能耗云数据是否为异常数据,完... 相似文献