基于图像匹配的多船舶图像拼接方法

传统多船舶图像拼接方法在使用实践过程中,存在无法对多艘高度相似的船舶进行特征区分,导致在拼接过程中拼接位置出现错误的问题。提出基于图像匹配的多船舶图像拼接方法,首先通过引入M-KAZE算法,对高相似度的船舶进行细节的非线性尺度特征识别计算,使每张船舶图像的特征更为清晰;接着,引入稀疏特征像素点拼接算法对多张船舶图像的稀疏特征进行关联计算,从而完成多艘船舶图像的准确拼接;最后,通过仿真实验证明提出方法的可行性。     

基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法

普通船舶目标定位方法,确定目标船舶所处位置时,易发生较大偏差,且所需定位时间过长。为有效解决此问题,设计基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法。通过船舶图像纹理特征的确定,完成基于Gabor船舶图像纹理特征的提取。通过目标阵列稀疏信号的确定、稀疏信号方位角的确定,完成基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶目标定位方法与普通方法相比,一定程度上,缩小目标船舶定位误差及所需定位时间。     

船舶视频监控图像的多特征集成研究

传统视频监控图像多特征集成技术对舰船图像集成后清晰度较差,并伴随一定的图像阴影,为此提出船舶视频监控图像多特征集成技术。根据舰船图像的底层视觉特征进行图像自动标注,为特征提取提供定义数据,对图像进行序列选定,避免集成图像生成阴影;使用空间分布特性进行图像视觉特征表达,使用纹理特征方式实现船舶监控图像多特征集成。试验数据表明,设计的图像多特征集成技术能够完成船舶图像的高清特征集成。     

基于多特征点的船舶焊缝图像缺陷识别技术

现有船舶焊缝图像缺陷识别技术存在着缺陷边缘定位功能差、缺陷识别效率低的缺陷。为了解决上述问题,基于多特征点研究船舶焊缝图像缺陷识别技术。以获取的船舶焊缝图像为基础,采用图像分割方法提取焊缝图像缺陷,通过锐化处理增强缺陷边缘信息,利用数学形态法提取缺陷边缘。以得到的缺陷边缘信息为依据,通过标度转换算法计算多特征点参数,实现船舶焊缝图像缺陷的识别。实验结果表明,与现有船舶焊缝图像缺陷识别技术相比,提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术极大提升了缺陷边缘定位功能与缺陷识别效率,说明提出的船舶焊缝图像缺陷识别技术具备更好的识别性能。     

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。     

非线性Backstepping算法在船舶动力定位系统控制的应用

船舶的动力定位是指船舶在某些特定工况下,利用推进器和螺旋桨等产生推力和力矩,抵消海风、海浪等因素的干扰作用力和力矩,从而使船舶在海面某一区域保持相对静止。由于海上气象条件和海水深度的影响,传统的锚式系泊定位已经难以满足需求,而船舶动力定位系统的灵活性高、定位精度高、抗干扰能力强,因此应用越来越广泛。本文建立了船舶动力定位系统和干扰因素的数学模型,结合Backstepping非线性控制理论,设计了一种新型船舶动力定位系统的控制策略,并对该动力定位系统的位移控制响应进行了基于Matlab的仿真分析。     

船舶多目标图像特征并行提取算法

一片海域中包含多个船舶目标,同时提取多个目标过程极其复杂。传统的船舶多目标图像特征并行提取算法提取出来图像特征清晰度很差。为解决此问题,研究了一种新的船舶多目标图像特征并行提取算法,介绍了船舶图像多目标特征提取架构图,重点分析颜色特征提取过程、纹理特征提取过程和形状特征提取过程。特征并行提取流程共分为初始分析、目标特征识别、图像特征确认、描述显示4个步骤,通过计算目标船舶所在位置,分析灰度值,提取船舶特征。利用与传统算法的对比实验验证了该算法的可行性。实验结果表明,给出的算法提取的目标图像清晰度更高。     

利用视觉图像的吃水线检测报警系统研究

传统船舶吃水线检测报警系统多采用液体感应检测方式,来实现船舶吃水线位置的实时检测报警。但此种方法受到天气环境与水文状态因素的影响较大,经常出现船舶吃水线检测报警位置与实际吃水线位置误差较大的问题。因此,本文提出利用视觉图像的吃水线检测报警系统的研究。通过创建基于视觉检测技术的检测硬件平台,实现对船舶吃水线视觉图像检测数据的采集;同时引入多维度水线特征识别算法,对采集的水线位置图像数据进行多维度特征分析计算,得到准确的船舶吃水线位置图像,解决报警准确度低的问题。最后利用仿真实验方式,对比证明设计系统的可行性与有效性。     

支撑向量回归和博弈论在船舶移动位置跟踪中的应用

近年来,船舶移动位置跟踪技术发展迅速,并在海洋交通运输、渔船管理等方面发挥了显著作用。然而,传统的船舶定位算法在精确度、成本上存在较大的缺陷,低成本高精度的移动位置跟踪算法难以实现。针对传统定位算法的不足,本文提出一种基于支撑向量回归和博弈论的船舶移动位置跟踪方法,首先通过支撑向量回归对跟踪目标进行位置估计,然后采用博弈论对初步估计位置进行平滑,从而实现对船舶移动位置的精确跟踪。该方法具有进一步推广应用的潜力。     

微分方程的船舶图像增强分析研究

船舶成像在采集图像的特定增强过程中,受到图像分割方法的影响,使得总体增强精度较低。为此,提出基于微分方程的船舶成像图像增强方法。依托于微分方程建立多区域分割模型,在高精度分割的基础上,利用小波变换方法提取船舶图像的特征,并根据图像特征,完成船舶图像的高精度增强。实验结果表明:这种图像增强方法应用到船舶成像过程中,具有更好的性能。同样实验环境下与传统方法相比,将船舶图像总体增强精度分别提升10.79%,10.34%。     

基于多源大数据分析的船舶图像检索技术

图像检索技术是船舶图像处理研究的重点,当前船舶图像检索技术采用单源数据进行检索研究,由于提供的信息量小,导致船舶图像检索精度低,为了提高船舶图像检索精度,克服当前船舶图像检索技术存在的缺陷,提出了基于多源大数据分析的船舶图像检索技术。首先分析船舶图像检索技术的国内外研究现状,找到单源数据分析技术的不足,然后根据多源大数据分析理念,提取船舶图像检索的局部二值模式特征和Brushlet域复特征,根据这2种特征进行船舶图像检索,最后进行了船舶图像检索性能的验证性测试分析。测试分析结果显示本文技术的船舶图像检索的查全率超过96%,远远高于当前其它船舶图像检索技术,而且船舶图像检索时间更短,船舶图像检索可靠性得到有效改善,解决了单源数据分析技术的不足,为后续船舶图像处理打下了良好的基础。     

基于计算机视觉的船舶纯方位目标跟踪方法研究

受外界环境因素的影响,传统方法在船舶纯方位目标跟踪中存在一定的偏差。为了克服这一问题,引入计算机视觉技术,在待跟踪的船舶上安装计算机视觉传感装置,并利用该装置实时采集船舶航行图像。通过对图像的处理与分析,得到船舶目标的初始位置信息。以定位结果为起点,在构建纯方位目标运动模型的基础上,计算目标船舶的航向角,判断船舶的航迹运动方向。实时更新目标船舶的定位信息与航向角信息,从而实现船舶纯方位目标跟踪。实验结果表明,与传统的目标跟踪方法相比,所设计的方法能够有效降低船舶跟踪误差,具有较强的实用性。     

基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究

移动位置跟踪是船舶航行过程中的重要技术,针对当前船舶移动位置跟踪误差大,受环境因素影响大的缺陷,为了提高船舶移动位置跟踪性能,设计了基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪方法。首先分析当前船舶移动位置跟踪的研究进展,并描述视频处理技术的船舶移动位置跟踪原理,然后采用分帧技术对船舶移动位置跟踪视频进行处理,并提取船舶移动位置跟踪视频图像特征,通过特征替换提高船舶移动位置跟踪视频质量,最后引入Mean shift算法实现船舶移动位置跟踪,并采用仿真实验对船舶移动位置跟踪效果进行测试,结果表明,基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪精度超过95%,跟踪速度快,获得比当前其他方法整体性能更优的船舶移动位置跟踪结果。     

船舶监控视频数据的压缩与传输方法研究

为保障船舶航行信息准确直观的进行传输,对船舶监控视频图像的压缩与传输准确性要求进一步提高,由于传统船舶监控视频数据压缩和传输解压程序复杂、图像画质模糊,难以达到准确传输船舶数据画面的获取要求。基于上述背景,结合离散小波变换算法对船舶监控数据压缩与传输方法进行研究和优化,以提高数据传输的安全性和可靠性,达到精准快速的传输和恢复图像质量的设计目标。为检验该方法的有效性进行仿真实验,实验结果证实,结合小波算法的监控视频数据压缩与传输方法可有效提高图像数据处理过程中的抗干扰能力,有效获取图像特征,快速进行图像传输,达到了精准高效的设计目标,有利于保障船舶的航行安全。     

船舶动力定位系统的自适应控制研究

船舶和海上作业平台在海上特定位置工作时,必须具有较高的定位精度,锚泊式船舶定位受到锚链长度和锚钩抓地作用力的影响,在干扰作用力(海浪、海风和洋流等)作用下,定位精度不高。船舶的动力定位系统包括测量模块、动力分配模块、控制模块等,通过控制器分配船舶自身的动力,使干扰作用力和自身推进力相抵消,提高船舶或海上作业平台的定位精度。本文针对船舶的动力定位系统的定位原理,通过建立干扰力模型和船舶运动模型,设计了一种基于自适应模型控制技术的动力定位控制器。该控制器相对于传统控制器具有更高的控制精度和更短的效应时间,并在实际应用中取得了良好的效果。     

基于UKF联邦滤波的动力定位船舶运动状态估计

针对动力定位船舶,采用基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的联邦滤波技术,利用多种位置参考系统和电罗经的测量值来实现对船舶运动状态的估计。从传感器测量原理出发,采用非线性的测量方程,实现对多种位置参考系统传感器特征的描述,利用UKF滤波方法和联邦滤波结构将动力定位船舶配备的多个冗余位置参考系统的测量数据进行有效融合,从而提高对船舶运动状态估计的精度和可靠性。仿真结果表明,采用基于UKF的联邦滤波方法可以有效实现对动力定位船舶相关运动状态的估计。     

船舶动力定位系统的数学建模和定位控制器仿真研究

传统船舶动力定位系统控制器,更注重定位的鲁棒性,忽略了外界因素对船舶动力系统定位的干扰,导致船舶定位控制器抗干扰能力弱,因此针对这一问题,提出船舶动力定位系统的数学建模和定位控制器仿真研究。考虑船舶运动状态及其运动过程中受到的影响因素,建立船舶动力定位系统数学模型;采用内部扰动处理,设置定位控制器控制算法,在Matlab仿真平台,完成船舶动力定位系统控制器仿真。实验结果表明,与传统船舶动力定位系统控制器相比,本文船舶动力定位系统控制器,在较大的环境干扰下,依然具有很强的抗扰能力。     

云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法

普通船舶固定节点修复方法,在定位节点位置时,易出现较大偏差,且需要较长的修复时间。为解决此问题,提出云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法。通过船舶云数据的划分、Apriori算法的改进,完成船舶云环境的搭建。通过船舶固定节点性能指标的确定、固定节点精确转移率的确定,完成云计算下船舶网络多固定节点精确修复方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,可以准确定位节点所处位置,大幅度缩减修复完成时间。     

基于遥感图像的舰船目标定位研究

针对在海面上对舰船目标定位受距离限制而导致定位精度差的问题,研究遥感图像的舰船目标定位方法。利用Self-Snake模型在不损耗图像边缘信息的前提下对图像滤波,并进行边缘映射。将边缘映射的梯度作为旋转矩形检测时的特征,检测遥感图像中的舰船目标。根据特征匹配的原理对检测出的目标进行匹配,进一步确定目标所在矩形框位置,完成对遥感图像的舰船目标定位研究。设计与传统定位方法的对比实验,证明了研究的遥感图像舰船目标定位方法的定位重叠度更接近于1,即相比传统方法,本文的定位方法性能更优越。     

基于多特性融合的船舶航运图像识别算法

针对原有船舶航运图像识别算法在计算过程中,仅对图像中某一特征提取,造成图像识别精度较差的问题,引用多特性融合技术,设计基于多特性融合的船舶航运图像识别算法。设定图像采集设备,获取航运图像,依据图像预处理流程完成图像预处理。设定特征提取部分中的除原有的边缘特征,增加图像色彩特征以及纹理特征。使用提取到的图像特征,采用粒子滤波的形式,完成船舶航运图像识别。至此,基于多特性融合的船舶航运图像识别算法设计完成。构建实验环节对此方法进行测试,与原有算法相比,此方法对图像识别的有效性更高。综上所述,此船舶航运图像识别算法优于原有船舶航运图像识别算法。