海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计

图像多通道并行传输具有数据流以及数据量大的特点,传统的传输系统在图像多通道并行传输中常出现目标图像数据丢失现象,为解决这一问题,对海上船舶目标图像多通道并行传输系统设计。系统硬件主要包括核心处理器、电源模块、传输模块和图像采集模块,其中核心处理器主要调整系统的运行频率,并采集船舶航信信号;电源模块是为海上船舶目标图像多通道并行传输系统提供各个直流电平;传输模块主要实现目标图像数据通信;图像采集模块主要采集海上船舶目标图像数据。系统软件部分主要对硬件采集到的信息滤波处理,对多目标图像分类识别,以此完成海上船舶目标图像多通道并行传输。实验结果表明,传统系统比此次设计系统出现目标图像数据丢失数量多,本文设计有效解决了目标图像数据丢失的现象。     

基于克隆选择优化的多船转向避碰决策

基于船舶碰撞危险度计算模型,在多船会遇态势下,利用克隆选择优化算法,本文提出一种最优转向避碰幅度计算方法。确定了最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)、两船距离、相对方位、船速比5个主要因素的隶属度函数,并考虑航行区域状况、能见度情况和船舶的操纵性能等对船舶碰撞危险度的隶属度函数修正。基于船舶碰撞危险度和航程损失的多目标函数优化,通过分克隆选择优化算法,在《国际海上避碰规则》约束的可行域空间内,获取全局范围内的最优解。仿真结果表明克隆选择优化算法对于处理多船会遇态势下的让路船转向避碰决策的有效性。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

基于碳排放考量的集装箱海陆多式联运模式选择

为使集装箱海陆多式联运模式选择能更符合节能减排的要求,分析碳排放影响因素并建立海陆多式联运碳排放计算模型和运输成本计算模型,在此基础上建立基于碳排放量、运输成本、运输时间的多目标决策模型,通过决策模型进行联运模式的比较选择。以哈尔滨市至泰安市的集装箱海陆多式联运为例,应用以上多目标决策模型得出"铁―海―铁联运"模式为最优方案。     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

卡尔曼滤波器在舰载雷达目标跟踪中的实现

舰载雷达目标追踪系统可以探测和跟踪海面、水下和空中的目标,为船舶导航等提供重要的目标数据,保障船舶安全和正常航行。卡尔曼滤波器(CKF)是基于容积卡尔曼滤波算法设计的一种典型非线性滤波器,近几年来获得了广泛的关注。本文利用容积卡尔曼滤波器,对传统舰载雷达系统进行鲁棒性和近似线性的优化,提高舰载雷达目标追踪的效率和精度。     

被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法

将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。     

无人机在海上舰船目标识别中的应用

随着海洋开发的深入,卫星、无人机等遥感设备在获取海洋信息图像方面的能力得到了广泛的关注。利用遥感技术得到海洋图像,对于舰船目标识别具有重要意义。本文克服传统的Zernike矩算法易受外界干扰的问题,利用四元数进行改进,最后通过仿真实验说明本文算法识别率高、鲁棒性强。     

基于Camshift的红外舰船目标跟踪

在海空红外图像中舰船的轮廓和纹理特征信息较少,给舰船目标的识别和跟踪带来了极大的挑战。针对这一问题,本文在研究红外系统成像机理及红外图像特性的基础上,利用滤波和直方图均衡化来减少红外图像的噪声,提高红外图像的对比度。此外,详细分析了Camshift算法,设计基于Camshift的舰船目标跟踪方案。     

基频线谱提取技术在船舶水下目标识别系统的应用

基于目标物的辐射雷达回波信号是船舶水下识别系统的主流技术,水下噪声的混入会对识别产生干扰,时域分析很难区分噪声与目标信号特征。频域特性分布是区分雷达回波辐射噪声及干扰噪声的主要手段,通过对辐射信号及噪声的频谱提取,可以获取目标信号和干扰信号在基频频谱的特性,设计滤波器去除噪声。本文研究目标雷达回波信号及水下噪声信号的特性,在基础上提出基于基频线谱提取技术的噪声分离策略,最后对算法进行仿真。