渤海海峡船舶流的调查与分析

综合考虑渤海海域的船舶流量、船舶种类、船舶尺度,分析该海域船舶航迹分布特征,包括船舶航迹的离散程度及主船舶流的宽度等,给出渤海海峡水域船舶交通流模型,为渤海海峡的船舶交通管理及船舶定线制规划提供参考依据.     

中国船舶登记制度改革的探索

国际航行船舶必须拥有一国的国籍。而船舶登记就是国家船舶登记机关针对船舶所有人或其他船舶登记申请人的登记申请,通过签发船舶国籍证书或其他证明文件授予船舶国籍,确认船舶所有权、船舶抵押权等其他法律关系的行政行为。本文探讨如何改革我国船舶登记制度以吸引船舶回国登记。     

基于云计算技术的船舶航向智能控制技术研究

船舶航行的环境十分复杂,环境信息具有比较强的动态性,导致船舶航向变化的频率相当高,当前船舶航向控制技术存在控制精度低、控制速度慢等问题,无法适应船舶高速航行的要求,为了提高船舶航向控制的准确性,改善船舶航向控制效率,设计了基于云计算技术的船舶航向智能控制技术。首先分析当前国内外船舶航向控制技术的研究进展,找到引起船舶航向控制不足的因素,然后建立船舶航向控制的数学模型,并采用改进卡尔曼滤波算法对船舶航向进行估计,从而实现船舶航向智能控制,最后采用云计算技术搭建船舶航向智能控制平台,并进行了船舶航向智能控制仿真实验,结果表明,本文技术可以对船舶航向进行高精度跟踪与控制,船舶航向智能控制误差小于当前其它船舶航向控制技术,且船舶航向智能控制速度更高,具有十分广泛的应用范围。     

基于机器学习的大规模船舶图像检索机制

船舶图像具有大规模、多样性等变化特点,传统船舶图像检索机制难以获得高精度检索结果。为了获得理想的船舶图像检索结果,设计了基于机器学习的大规模船舶图像检索机制。首先分析当前船舶图像检索研究进展,阐述船舶图像检索基本流程,然后采集不同类型的船舶图像检索特征,选择最优的船舶图像检索特征作为机器学习算法的输入、船舶图像类别作为输出,最后通过机器学习算法的训练建立船舶图像检索的分类器,并与其它船舶图像检索机制进行了对照测试。测试结果表明,本文机制可以满足大规模船舶图像检索要求,船舶图像检索正确率要高于对比船舶图像检索机制,可以更快找到用户需要的船舶图像,获得了令人满意的船舶图像检索结果。     

船舶航道交通流量预测系统构建研究

船舶航道交通流量日益增加,给船舶航道管理带来挑战,为了提高船舶航道交通流量预测准确性,得到好的管理船舶航道,构建一种船舶航道交通流量预测系统。首先研究船舶航道交通流量预测系统的现状,描述船舶航道交通流量预测系统的工作原理,然后通过对船舶航道交通流量历史数据进行学习,构建船舶航道交通流量预测模型,并将该模型嵌入到船舶航道交通流量预测系统中,最后进行了船舶航道交通流量仿真预测测试,该系统的船舶航道交通流量预测精度不仅可以满足船舶航道交通管理的实际要求,而且船舶航道交通流量预测性能要优于其他系统,表明本文系统是一种可靠、精度高的船舶航道交通流量预测系统。     

论船舶物权之特殊性

分析比较船舶物权客体、船舶物权性质的特点,并从船舶所有权、船舶抵押权、船舶留置权、船舶优先权等方面分析船舶物权内容的特殊性。     

船舶稳性及受撞即时倾覆影响因素分析研究

海运事故中,船舶碰撞以其比例高、损失大、调查处理难等为航运各部门所关注,小型船舶与大型船舶之间的碰撞所造成的后果更严重,通常会引起小型船舶的即时倾覆,瞬间沉船。从船舶稳性的基本概念出发,研究了船宽、干舷高度、船舶装载状态、船舶内重物移动、船舱自由液面及悬挂重物对船舶稳性的影响。针对船舶碰撞中的小型船舶,运行船舶碰撞的能量守恒及动量守恒等基本理论,分析船舶的质量比、速度比及船舶稳性变化等因素对小型船舶受撞即时倾覆的影响。     

政策与法规

交通运输部颁布《中华人民共和国船舶识别号管理规定》为便于船舶识别,加强船舶管理,维护水上交通安全,保护水域环境,9月1日,交通运输部颁布《中华人民共和国船舶识别号管理规定》,自2011年1月1日起施行。此规定所称船舶识别号,是指用于永久识别船舶的唯一编码。规定要求依照《中华人民共和国船舶登记条例》在中国登记的船舶,应当按照此规定取得船舶识别号。每一艘船舶只能申请并使用一个船舶识别号,船舶识别号一经取得不再改变。中国海事局是船舶识别号主管机关,负责船舶识别号的授予和统一管理。     

船舶登记存在的问题和建议

通过船舶登记的概念、分类及特点,分析船舶物权变动模式以及抵押登记的相关规定,阐述了船舶登记中存在的问题,提出了不能仅凭船舶登记确定船舶所有人及抵押效力的观点,并就解决目前船舶登记中存在的一些问题提出了相关建议。船舶登记,是指赋予船舶以国籍和权利与义务的行为,即对船舶享有某种权利的人,向国家授权的船舶登     

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。