射频识别和全球定位系统联合的船舶监控系统

提出一种新设计的船舶监控系统——组合应用射频识别和全球定位系统的信息.详细论述了联合监控系统在解决船舶航行和停泊时的监控及实时信息采集的原理、功能和效果.根据射频识别技术和全球定位系统的技术特点,采用点状分布的射频识别设备记录船只停靠码头的时间,利用全球定位系统监控船只航行,使海洋航运企业对船只监控和人员管理更科学有效.     

云计算环境下船舶监控网络异常数据检测方法

在船舶监控网络高度应用的今天,监控网络异常数据检测受到了学术界以及船舶制造业的高度关注。就目前的船舶监控网络异常数据检测方法而言,其计算能力较低,导致异常数据误报率较高。针对此问题,设计云计算环境下船舶监控网络异常数据检测方法。使用相似度函数对监控节点数据展开相似性检测,初步确定数据异常节点位置。根据节点位置,对监控网络数据进行时间序列检测,确定异常数据输出时间。对上述两部分进行融合处理,完成异常数据检测方法的设计过程。经对比实验验证可知,此方法在应用中具有误报率低,计算效率较高的优点,可将其应用到后续的船舶监控网络数据处理过程中。     

船舶监控网络入侵检测系统设计

为了提高船舶监控网络的安全性,进行网络入侵的准确检测,提出一种基于数据流的船舶监控网络入侵检测系统设计方法,采用数据流异常特征检测方法进行网络入侵检测算法设计,采用自适应波束形成方法进行船舶监控网络传输数据流的聚焦处理,提取船舶监控网络传输数据流的多源波束特征量,实现异常监控识别,对提取的异常监控信息进行分类处理,实现入侵检测。在嵌入式ARM环境中进行入侵检测系统软件设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶监控网络入侵检测的准确性较高,网络安全性较好。     

基于自动识别系统大数据的船舶施工轨迹识别与预测

针对疏浚监控管理工作很难全天覆盖所有船舶、无法做到实时监控的问题,分析某绞吸挖泥船的AIS(自动识别系统)高频数据,包括疏浚船舶动态的航行轨迹、速度、航向等数据。对船舶施工轨迹辨识和预测进行研究,提出利用DBSCAN聚类算法粗略识别出施工区域,利用LOF(局部异常因子)算法去除航行轨迹中非施工状态下的轨迹,并利用时间序列ARIMA模型对船舶施工轨迹进行预测。结果表明,DBSCAN聚类算法结合LOF算法进行施工轨迹辨识方法合理可行,ARIMA模型进行施工轨迹预测的方法具有精确度高、实时性、易实现的特点。     

船舶无线传感网络安全态势异常检测方法

为了更好保障船舶航行安全,避免船舶航行过程中常见的无线传感网络异常导致的船舶航行过程中信号网络信息处理效果不佳的问题,对船舶无线传感网络安全态势异常检测方法进行研究。通过对无线传感网络安全信息进行采集分类,实现对船舶网络信号特征的实时检测和提取。根据检测结果进行无线传感网络安全异常数据的修正,提高船舶网络运行安全。实验证实,船舶无线传感网络安全态势异常检测方法在实际应用过程中具有更高的准确性,可以更好实现对复杂船舶网络数据异常区域进行快速检测和修正的研究目标,从而更好地提高船舶航行安全效果。     

物联网船舶异常数据自动识别系统

物联网技术促进了船舶监控系统的数据采集、分析和处理效果,提高了船舶监控系统的性能。在船舶监控系统中,受传感器设备、船舶自身突发状况和外界突发响应等影响,系统的信号网络中往往存在某些异常数据,这些数据对于后续信号分析、处理等流程来说有不利的影响。本文针对这一问题,结合物联网技术设计了船舶监控系统异常数据识别的网关,并详细介绍了一种OCSVM异常数据识别的方法,在实际应用时取得了良好的效果。     

基于视频检测的船舶异常航迹模型及实验分析

水运交通的发展和桥梁的增多,导致船桥相撞事故的增多,同时现有的船舶交通管理系统及被动防船撞装置在内河通航桥梁防撞上具有一定的局限性,而基于视频监控的主动防船撞预警系统则可以更为有效的进行早期预警。因此本文提出了基于视频检测的桥区内河航道船舶异常航迹模型,分析船舶航速、能见度、运动方向、船队大小、船舶领域、风力、浪高和人为因素等8个指标信息,从而判断船舶航行的异常与否,并实时给出预警信号来避免船撞桥事故的发生。经实验及性能分析,验证了该模型具有较高的准确性,可有效的获取船舶异常航迹,用于主动告警决策。     

灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测

当前船舶网络异常行为检测逐渐成为航海领域研究的重点问题之一,为了更好保障船舶航行效果,避免航行过程中信息传输和处理的干扰问题,对灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测方法进行优化,基于传统实时检测过程中,数据量较大、处理效果不佳、准确率低等问题,结合灰色模型,对船舶网络信息特征行为进行采集和去噪处理,实现对船舶异常行为信息的有效分类和传输,以提高船舶网络异常行为实时检测的准确性和有效性。最后通过实验证实,灰色模型的船舶物联网异常行为实时检测方法在实际应用过程中,处理效果明显更好,且准确性也得到明显提高,充分满足研究要求。     

一种多波束声呐在船舶水下安检系统中的应用

针对船舶水下安检技术发展现状,介绍了一种应用于船舶水下安检的多波束声呐系统的组成和原理,开展了一系列的湖上试验。通过对试验船只水下部分的声学扫描,得到了船底三维图像及船只吃水信息。试验结果表明,系统可应用于船底异物检查、船只吃水检测等船舶水下安检领域。     

基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法

不能自行判断船舶异常行为,并根据判断结果完成自动报警,是现阶段船舶航行面临的主要问题。为有效解决此问题,建立基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法。通过识别相似度的确定、与船舶异常行为关系的确定,完成基于模式识别研究角度的确定。通过船舶异常行为聚类、聚类异常行为识别,完成上述方法的搭建,并确定该方法是否可以完成自动报警。设计对比实验结果表明,应用该方法后,节省检测船舶异常行为所需人力资源,且提升识别准确性。     

基于物联网的船舶异常数据自动识别系统研究

物联网在船舶数据检测领域的应用日益广泛,基于物联网构建起船舶异常数据自动识别系统,可提升异常数据自动识别的性能指标,实现对船舶异常行为的实时监控。在船舶异常数据自动识别中,物联网技术是实现数据传输和共享的关键技术,并能够及时根据识别结果发出报警,以便于船舶快速做出防范决策,保证船舶航行的安全性。本文介绍了基于物联网的船舶异常数据自动识别系统在国内外的研究现状,提出运用主成分分析法和支持向量机算法构建船舶异常数据自动识别模型,并论述了异常数据自动识别系统的设计与实现。     

背景纹理模型在海面舰船目标检测中的应用研究

随着我国海洋贸易的快速增长,各种用途的船舶航行在广阔的海洋上,船舶的分工用途也越来越复杂,在船舶的航行安全领域,往往需要人工对水面的船只进行不间断的监测,这大大增加了航运成本。为了有效提高船舶的航行安全,改善航道的使用效率,本文提出了基于背景纹理检测的船只目标检测算法,通过传感器设备,计算机能够自动将背景和目标船只进行分离,然后结合噪声优化算法,有效提高了船只的检测效率。尤其在复杂的背景环境中,舰船目标的检测也变得更加容易。文末对该算法的保真度和杂散检测能力进行仿真,并通过分析仿真曲线,提出一些改进措施,以提高模型的检测效果。     

组合机械故障诊断技术在船舶电机轴承异常检测中的应用

为保障船舶航行安全,针对当前船舶机械轴承故障检测过程中常出现检测速度缓慢、检测误差大等问题进行分析,结合组合机械故障检测技术对船舶电机轴承异常诊断方法进行了创新和优化。首先对电机轴承正常运行状态下的信号特征和故障信号特征分布进行提取,并录入数据库。其次,利用人工蜂群算法对最优信号分类参数进行搜寻。最后,利用组合机械故障诊断算法对电机轴承运行参数采集结果做出判断。最后通过实验检测结果证实,结合组合机械故障诊断技术在船舶电机轴承异常检测可及时对船舶电机轴承异常情况进行检测,快速检测出设备运行异常,避免船舶航行过程中的安全隐患,促进船舶航运工程的快速发展。     

基于openCV的视频路径船舶检测与跟踪

通过对船舶运动状态的监测和跟踪,船舶在航行时能够最大程度避免碰撞,同时也能够方便航运管理,极大地提高航行效率。本文从船舶监测和跟踪的具体需求出发,设计基于openCV的船舶路径视频监控系统,能够借助智能识别算法,快速提取出船舶的航行轨迹,并利用运动跟踪算法,提取船舶运动轨迹的特征量,大大提升了检测效果。文中充分利用OpenCV中的有关图像变换函数库,并在Matlab软件中进行船舶运动的仿真对视频路径的目标检测和跟踪性能进行分析。     

物联网环境下船舶移动网络异常数据检测研究

目前研究的检测方法存在检测误报率高、检测时间长等问题,提出了物联网环境下船舶移动网络异常数据检测方法。挖掘船舶移动网络异常数据,根据异常数据挖掘结果对船舶移动网络异常数据进行提取,在提取时需要将船舶移动网络异常数据类别与维数进行有机结合,通过建立异常数据集对异常数据类别和维数之间的映射关系进行表示,实现异常检测。实验结果表明,提出的方法检测过程产生的误报率小,检测时间短。     

船舶异常行为研究进展及发展趋势

对船舶异常行为的研究进展、存在的问题及未来发展趋势进行总结和分析。对船舶行为及其异常识别的基本概念和分类进行介绍,提出船舶异常行为识别过程;对船舶异常行为的检测方法进行归纳分类,分述各类方法的研究现状,并剖析存在的问题;针对航运大数据及云计算的利用,阐述船舶异常行为研究面临的机遇和挑战,说明其未来发展方向。     

船舶监控系统中物联网传感器事件的双向反馈系统

在现代的船舶控制系统中,由于船舶功能的增强,需要设计相应的监控系统,对船舶的各项设备进行状态监测,从而保证船舶的安全航行。但是传统的检测方法,并不能满足现代船舶的监控要求,而物联网系统的出现,则很好地解决了这种问题,本文采用物联网传感器系统,对船舶的主要设备进行实时监控,通过采取双向反馈的形式,能够进一步加强监测的准确度和实效性。本文主要介绍了物联网检测系统的硬件组成架构和程序设计流程,介绍了一种优化算法,能够大大的提高双向反馈系统的灵活性,并通过加入稳定控制程序,显著提高了该监测网络的稳定性。     

船舶舵机监控系统研究及检验要点

为增加船员、船厂及船舶检验部门对网络化船舶舵机监控系统的认识,提供维护保养或现场检验参考,首先对船舶舵机监测和控制系统的原理进行了研究和分析,并找出该系统安装、调试及运行时容易出现的故障及成因,然后针对这些故障的成因提出了相应的检验要点。该分析及检验方法对提高相关人员业务水平、增强检验经验,避免因舵机问题出现重大海事事故具有重要的理论和实际意义。     

基于web的船舶火灾各舱室关联监控和报警技术研究

船舶火灾的发生严重影响船舶航行安全,船舶火灾发生时难以及时得到救援支持,成为船舶航行过程中危险性最大的安全事故之一。因此,及时对船舶火灾安全隐患进行检测并及时进行火灾警报采取有效营救措施就显得十分重要。基于上述背景对船舶火灾的成因及当前火灾检测方法进行深入的分析,设计了基于web的船舶火灾各舱室关联监控和报警技术。首先通过监控系统对船舶舱室火灾安全隐患进行检测,并通过总线通讯模块实现相互通讯,一旦发现安全隐患则迅速进行警报,方便快速精准的对火灾情况进行了解,及时选取补救方案,最大程度上保障船上人员生命财产安全。为检测该方法的有效性进行仿真实验,实验结果证实,基于web的船舶火灾舱室关联监控报警技术可有效对船舶内部火灾隐患进行检测,并及时有效的进行报警机制和处理方案,从而提高船舶航行安全。     

AIS（CLASSB）与小船动态监控系统的对比研究

有效的船舶监管对保障海上航行安全有着重要的作用。文中分别对AIS（CLASS B）与小船动态监控系统进行了研究,对比发现,AIS（CLASS B）的使用有利于对小型船只、渔船等的动态监控,保障海上航行安全。