基于VR技术的舰船航行数据可视化分析系统

针对舰船航行数据在可视化分析中受到海上环境的影响,导致舰船航行数据可视化分析内容减少、时间变长,因此,提出基于VR技术的舰船航行数据可视化分析系统。在系统的硬件设计方面,通过舰船航行数据查询模块设计和数据可视化模块设计,完成了系统的硬件设计,通过分析舰船航行的仿真要素,对舰船航行过程中的地形进行网格处理,采用VR技术全方位分析了舰船航行的视景,建立了四叉树顶点之间的约束关系,完成系统的软件设计,实现舰船航行数据的可视化分析。测试结果表明,基于VR技术的舰船航行数据可视化分析系统不仅可以增加可视化分析内容,还可以缩短分析时间。     

基于大数据分析的舰船航行轨迹预判研究

现有舰船航行轨迹预判方法存在轨迹预判模式不完善的问题,导致航行轨迹点覆盖程度较低,设计一种基于大数据分析的舰船航行轨迹预判方法。获取舰船航行数据,定义并插补舰船航行基准数据,利用密度聚类算法挖掘航迹图谱,计算航线轨迹点距离,设定航行异常阈值,基于大数据分析设置轨迹预判模式,实现轨迹预判方法设计。实验结果表明,此次设计的轨迹预判方法,其航行轨迹点覆盖程度均值比其他2种现有轨迹预判方法分别高13.621%,12.138%,证明融合了大数据分析的轨迹预判方法更加有效。     

基于区块链的舰船航行大数据共享安全认证研究

传统大数据共享安全认证方法经常出现错误问题,影响舰船航行大数据共享效率。为此,提出基于区块链的舰船航行大数据共享安全认证研究。根据舰船航行大数据的种类,计算出舰船航行大数据共享的总直接信任度,利用区块链技术对舰船航行大数据预处理,得到舰船航行大数据块标签,利用区块链技术确定每一个大数据子块的哈希值,判断舰船航行大数据共享的完整性,实现舰船航行大数据共享的安全认证。实验结果表明,所提方法在舰船航行大数据共享的安全认证中具有更高的可靠性和鲁棒性,从而提高了舰船航行大数据共享效率。     

计算机视觉在舰船锚泊运动可视化中的应用

现有的舰船锚泊运动可视化方法在风浪较大时,难以获取精确度较高的图像,因此研究计算机视觉在舰船锚泊运动可视化中的应用方法。基于计算机视觉技术转换舰船静态图像,建立舰船锚泊运动惯性数学模型,目标特征可视化处理。在实验中,以3种风浪模式进行对比测试。实验结果显示,该方法在3种风浪模式中图像转换精度均高于其他方法,由此可知,计算机视觉技术在舰船锚泊运动可视化中的应用效果优于现有方法。     

Hough变换的舰船图像自动分割

随船舶航行距离的延长,现有图像分割方法由于分割错误率过高的问题,易导致分割精度与分割速度值的持续下降,基于此提出Hough变换理论支持下的舰船图像自动分割方法。利用图像特征提取值,选择适宜的图像处理区域,实现Hough变换的舰船图像目标检测。在此基础上,对舰船图像进行预处理,通过设定分割阈值的方式,计算得到准确的粗分割系数,实现Hough变换舰船图像自动分割方法的顺利应用。对比实验结果表明,与现有图像分割方法相比,Hough变换分割方法的实际分割错误率数值水平更低,可有效解决因船舶航行距离延长而出现的分割精度值与分割速度值持续下降的问题。     

基于FPGA的高速图像处理技术

随着现代科学技术的发展,图像处理技术取得了巨大进步,在舰船等交通领域得到广泛应用。由于舰船航行条件一般都比较复杂,拍摄出的图像不够清晰,所以需要利用图像处理技术对图像进行处理。本文针对目前舰船图像处理存在的问题,研究基于FPGA图像处理的算法,在现有冒泡算法和一般快速排序算法的基础上,提出一种适用于舰船图像处理的基于横向拓展的新快速滤波算法,并通过QUARTUS9软件和Matlab仿真实验验证。结果表明,新算法在执行速度和图像处理效果上都优于前2种算法,有效提高了FPGA处理图像数据的速度,可以方便地应用于舰船图像处理。     

Web技术在舰船信息一体化中的应用

在互联网技术和大数据技术快速发展的今天,舰船的信息一体化处理技术也发生了巨大的变化,面对未来越来越复杂的海洋航行环境,舰船的控制信息处理和航行安全环境监测变得更加重要。因此本文主要结合互联网Web技术,建立高速的信息化数据处理平台,能够实时收集和分析舰船通信和控制系统中产生的海量数据,本文主要介绍了基于Web技术的硬件平台,包括电源、信号采集等模块,然后重点介绍了软件实现原理,通过构建先进的信息报警平台,实现了对舰船故障的实时监测,极大地提高了整个舰船在恶劣环境下的生存能力。     

分布式海上舰船远程监控系统算法研究

海上舰船机舱监控系统通过对机舱内运行的动力系统监控,实时获取运行的参数及状态,通过对数据及图像的分析处理来发现或预知问题以便及时修理。所以一个精确﹑实时性好的舰船监控系统是保障其航行安全必不可少的设备之一。相比较于传统的单中心平台舰船监控系统,分布式网络监控平台具有更高的时效性。本文在研究现有舰船机舱监控系统的基础上,对系统中的数据库建立﹑大数据融合以及图像信号处理以及实时性通信等关键问题进行优化,并给出系统的整体实现方案。     

基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用

常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。     

物联网海上舰船航行数据挖掘方法

为了保证海上舰船航行的安全,解决传统航行数据挖掘方法中存在的延时长的问题,利用物联网技术优化数据挖掘方法。遵循数据挖掘的基本原理搭建数据挖掘框架,在该框架下确定舰船的航行方向、航行路线等数据为待挖掘数据。在舰船的相应位置上安装物联网传感器,实现实时数据的采集与传输。以采集的实时航行数据库为基础,通过去除错误、航行位置计算等步骤,得出海上舰船航行数据的挖掘结果。通过与传统数据挖掘方法的对比发现,设计方法的数据挖掘速度提高了约50%。     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法

针对现有舰船异常目标检测方法,出现高相似度异常目标辨识度低的问题。提出基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,基于机器学习技术,对现有图像分析算法进行优化改进,通过采用多光谱AI协同CRD算法对图像构成原子进行划类提取,明确目标图像边缘。在此基础上,利用精准图源RX处理算法,精准确认图像内异常目标特征,完成提出的方法设计。对比实验证明,提出的基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,能够准确识别恶劣环境下的图像目标异常,具备高精度识别高相似度图像内的异常目标的要求,并且在处理速度、运算稳定性与后期学习能力上都优于传统舰船图像异常目标检测方法。     

基于虚拟现实技术的舰船航行三维图像重建

舰船航行是一个复杂的三维运动,研究舰船的航行运动有助于提高船舶动力系统设计,提升舰船的流体动力学性能。近年来,虚拟现实技术获得飞速发展,本文结合虚拟现实技术,重点研究舰船航行的三维图像重建技术,结合CADDS软件平台进行舰船的三维建模,结合Virtools交互三维开发软件进行舰船航行的虚拟现实构建,并重点介绍舰船航行的尾迹三维重建和灰度校正问题。本文研究有助于提升对舰船航行运动状态的动力特性分析研究,提升舰船的设计水平。     

基于VR技术的舰船航行环境快速重构研究

由于点云数据匹配数量不足,导致重构的三维图像与实际图像之间存在较大位置误差。针对上述问题,进行基于VR技术的舰船航行环境快速重构研究。研究以VR技术为依托,利用VR技术中的核心计算机完成4个步骤。首先对前端VR成像设备采集到的二维点云图像进行预处理,包括点云去噪和精简;然后进行摄像机标定,确定摄像机数学模型,从而得出三维空间中物体的几何信息;再以得到的几何信息为基础,进行点云特征点检测与点云匹配;最后利用VR技术中的VTK软件实现自动重构。结果表明,与2种传统重构方法相比,本方法应用后,点云匹配数量更多,重构的三维图像与实际图像之间的位置误差更小,证明了本方法的重构性能。     

虚拟舰船航行环境,仿真GPS导航仪

GPS导航仪自动化程度高、操纵简单、功能强、定位精度高,广泛应用于军、民舰船海上航行导航保障。根据GPS导航仪教学训练中存在的一些问题,提出利用计算机技术,虚拟舰船航行环境,仿真GPS导航仪,并介绍计算机虚拟舰船航行环境境,仿真GPS导航仪构成框图、主要设计技术与思想等,以供其它同类型仪器虚拟仿真时鉴借。     

人工智能技术舰船航行自动控制研究

传统舰船航行自动控制功能主要通过算法对定义舰船轨迹数据与舰船航行数据综合分析计算,根据计算结果对PID自动控制器下达控制指令来完成自动控制操作。此种控制模式受到算法定义逻辑限制存在一定的控制误差,无法真正做到舰船航行的精准控制。为解决上述问题,提出人工智能技术的舰船航行自动控制研究。首先对舰船航行轨迹进行模型计算,接着对舰船PID控制数据进行模型计算。最后,通过人工智能技术对航向轨迹与PID控制数据进行关联计算,得到精准的舰船航行控制数据。通过对比实验对提出的控制方法与传统控制方法进行对比,数据证明提出方法的控制精准度高于传统自动控制系统。     

视频通信技术舰船航行异常监控系统

传统的舰船航行异常监控系统以数字信息传递,不能精准地传递图像信息,难以在短时间内确定舰船航行异常行为。为了解决这一问题,基于视频通信技术设计了一种新的舰船航行异常监控系统,信号变送器、工控机、舰船PLC、网络中心服务器等组成舰船航行异常监控系统总体架构,应用传感器、传感器和电路接口构建信号变送器,选用ISP-521型号舰船工控机,以西门子L-460型号PLC控制器作为PLC的整体运行基础,通过逻辑指令、组织关系、信息验证实现软件工作。实验结果表明,基于视频通信技术的舰船航行异常监控系统通过图像传递能够在短时间发现舰船航行异常。     

基于虚拟现实的船舶航行复杂周围环境图像三维仿真

为提升船舶在复杂航行环境中的安全,提出基于虚拟现实的船舶航行复杂周围环境图像三维仿真方法。该方法使用虚拟现实技术中的Vega Prime虚拟现实开发工具,依据海洋、船舶相关数据与图像,使用Crertor工具建立flt静态三维模型库,从该模型库内导出船舶三维模型所需数据后,使用Vega Prime虚拟现实开发工具的LynXPrime图形界面,对船舶航行复杂周围环境的水体、海浪等进行建模并进行纹理制作后,再通过实时驱动、视景仿真驱动以及仿真交互程序运行,实现船舶航行复杂周围环境图像三维仿真模型的交互。实验结果表明,该方法可有效对船舶航行复杂周围环境的洋流流向、流速、海水温度进行三维仿真。同时也可对船舶航行环境内其他船舶进行红外视景可视化,且应用效果较佳。     

船舶安全动态实时监控数据结构可视化技术研究

人员和物资安全问题在船舶航行中非常重要,因此经常进行船舶安全动态实时监控,而利用传统技术处理监控数据时,效率不高,导致不能及时实施救援。针对上述问题,研究一种船舶安全动态实时监控数据结构可视化技术。通过数据采集、数据库储存、数据抽取、数据变换、数据挖掘与分析完成监控数据预处理工作,利用一种坐标计算方法对预处理数据进行映射,并绘制映射图像,利用7种操作完成人机交互,最后采取多屏幕拼接融合技术来实现船舶立体图像显示,完成船舶安全动态实时监控数据结构可视化立体呈现。通过仿真实验和对比分析,结果表明:该技术实现了三通道135°的视景仿真,画面清晰,并与传统技术相比,效率提高2 s。     

复杂航行环境船舶航行异常监控系统

传统船舶航行异常监测系统,在复杂航行环境下无法对轨迹信号图像作出正确判定,导致船舶航行监测结果与实际航行监测要求偏差较大,影响船舶正常航行安全。因此提出复杂航行环境船舶航行异常监控系统软件设计。利用卡尔曼滤波算法,建立航行轨迹图像数据高帧率采集硬件,获取高清轨迹图像数据;软件功能主要分为轨迹图像信号建模、轨迹图像模型信号的异常处理与异常轨迹像素的平滑提取3部分;通过仿真对比数据,证明提出系统在复杂航行环境下,能够有效提升异常轨迹监测识别率22.34%。