基于光学遥感图像的船舶跟踪算法研究

船舶在海上航行中需要进行实时跟踪避免航向偏离,提出基于光学遥感图像的船舶跟踪算法。采用光学遥感检测方法进行船舶运动成像,对采集的船舶光学遥感图像进行融合滤波,降低船舶遥感图像的噪点,采用Harris角点检测方法对船舶光学遥感图像进行动态特征点标注,提取反映船舶航行动态特征的轨迹,结合遥感图像监测方法实现对船舶的动态跟踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舶跟踪和遥感成像,输出光学遥感成像的质量较好,信息融合度较高,提高了船舶动态跟踪能力,确保船舶航行稳定安全。     

基于人工智能技术的船舶碰撞桥梁安全隐患预警系统研究

船舶碰撞桥梁事故对桥梁结构和船舶操作安全构成严重威胁,为了提高桥梁安全性、促进航运畅通,依托“基于人工智能技术的船舶碰撞桥梁安全隐患预警监测科创项目”建设,进行船舶碰撞桥梁预警监测技术的研究。该项目采用激光雷达、视频、AIS、大数据、人工智能等技术,实时采集桥梁净空、船舶航速航向、水文气象等动态数据,基于船舶行驶轨迹预测、超高识别、超载识别和多源融合船舶识别等智能算法,为船舶超高、船舶超载、船舶偏航、船舶躺航等威胁航行安全行为提供预警服务,有利于海事部门加强对船舶通过桥梁过程的安全监管,减少船舶碰撞桥梁安全事故的发生。     

图像处理技术在船舶航行障碍物识别中的应用

为了提高船舶航行避障能力,提出基于图像分块特征匹配和视觉跟踪识别的船舶航行障碍物识别技术。采用点跟踪匹配和动态帧点检测的方法进行船舶航行障碍物识别的红外图像信息采集,对采集的船舶航行障碍物红外视觉图像进行区域组合检测和融合处理,提取图像的差异性和突变性特征点,根据特征点的分布情况采用视觉跟踪识别方法实现对船舶航行障碍物识别。测试表明,该方法对船舶航行障碍物识别的动态跟踪能力较好,识别可靠性和精度较高。     

船舶航行数据的远程集成采集方式

通过对船舶航行数据的远程集成采集,实现对船舶航行的状态监测,提出基于浮点DSP集成控制的船舶航行数据的远程集成采集系统设计方法,构建船舶航行数据采集的总体结构模型,数据采集系统的功能模块组成包括VXI全局总线模块、采集触发模块、数据传输模块、数据波束形成模块等,采用浮点DSP作为核心控制器,进行船舶航行数据的多重通道采集和信号输出设计,在波束形成器中输出采集的集成船舶航行数据。仿真测试表明,设计的数据采集系统能有效实现船舶航行数据采集,数据波束输出的响应能力较强。     

基于北斗卫星通信的航标灯智能遥测遥控系统设计

为确保船舶航行安全并对航道环境进行实时监测,基于卫星和通用无线分组业务技术(GPRS)设计航标灯智能监测系统。该系统能实现航标灯位置监测、状态参数测量、航道水位深度测量,并通过GPRS通信装置将监测数据实时传回系统监控服务器进行分析并发出预警信号,实现对航标灯及其周围环境的远程监测。航标灯智能遥测遥控系统达到对航标灯及航道环境实时监控,对危险环境提前预警、对出现的故障及时进行维护的目的,使得船舶在航道行驶时的航行安全、航标灯的遥测遥控和质量维护等诸方面技术问题都能得到较好解决,具有成本低、可靠性高、实时智能监测等特点。     

基于区块链技术的船舶智能航行大数据平台仿真

当前平台可以实时监测船舶在海上航行的动态,但功能和性能无法满足用户的需求,为此提出基于区块链技术的船舶智能航行大数据平台。采用区块链技术设计船舶智能航行大数据平台架构,利用RMTP925DB型号芯片设计船舶航行大数据采集复位电路,设置数据压缩节点在传输过程中的请求速率在带宽容量范围内,计算终端接收到船舶航行数据包总数。通过压缩门限值采集船舶航行过程中实时数据,根据船舶航行数据压缩空间的判断,压缩了船舶航行大数据,结合船舶航行领域模型的构建,实现船舶智能航行大数据平台设计。测试结果表明,本文平台功能可以满足用户的需求,提高了服务效率。     

嵌入式技术船舶实时监控系统

船舶实时监控系统可以对船舶航行路径、航行状态以及周围海洋信息的实时监测分析,提高船舶安全航行能力,为此提出嵌入式技术的船舶实时监控系统设计方法。首先构建船舶实时监控系统的总体结构模型,监控系统由信号采集模块、信号处理模块、核心控制模块和输出模块组成,然后采用低功耗的嵌入式用ARM Cortex-M0为处理内核,监控系统通过RS232进行Linux终端控制,实现船舶监控系统的自动增益控制和远程控制,各种控制信号由CPLD产生,在输出终端输出8路D/A转换信号,实现船舶实时监控信息输出,最后系统测试结果表明,该系统进可以实现舶实时监控,具有较好的信号采集和数据分析能力,监控系统输出稳定性较好,且能实现监控异常报警。     

基于移动网络的船载航行数据实时采集

本文研究船舶移动网络技术,重点分析船舶移动网络系统模型,给出通信容量和船舶数量之间的关系,探讨船舶移动网络的安全性,总结截获成功率和船舶数量之间的关系。设计了船舶航行数据实时采集系统,分析船舶主机燃油消耗和转速之间的关系。对船舶航行数据实时采集系统进行测试,并分析了船舶航向角随时间变化情况以及船舶航行速度随时间变化情况。本文基于移动网络技术对船舶航行数据实时采集系统的研究,有助于推动船舶航行数据实时采集系统的发展。     

基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法

传统船舶航行数据识别方法,存在瞬态识别数据规模局限性大,超规模阈值下的数据识别准确率过低的问题。在当前船舶航行数据处理规模下,无法高效准确完成船舶航行数据的处理任务。为了在根源解决上述问题,引入机器视觉技术,提出基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法。首先基于机器视觉技术,对航行数据的识别标准进行定义,同时完成对相关不符识别量进行修正;接着对全局航行数据对应的轨迹信息进行机器视觉结构处理;最后完成对数据的自适应识别计算。通过与传统方法的多组航行数据模拟测试发现,采用提出识别方法的航行数据识别结果,相较传统识别方法具有识别速度快、准确率高、数据规模自适应性强的特点。     

基于LoRa的无人艇运行状态监测系统

针对无人水面艇（unmanned surface vehicle, USV）航行中对远距离通信和自身运行状态监测的需求,设计并实现基于扩频技术超远距离无线传输（long range, LoRa）的无人艇运行状态监测系统。系统采用LoRa技术实现无人艇与岸基端的数据通信,岸基云平台对回传的各项数据进行解析、处理、显示等,实现对无人艇的横纵摇、经纬度等信息的监测。实船测试结果表明,该系统可以满足实时监测无人艇运行状态的需求,为无人艇感知与智控体系研究方面提供参考。     

基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统

以充分掌握船舶航行动态为目的,设计基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统。该系统使用跟踪监控单元内的海事雷达和船载单片机监控终端获取船舶航行数据后,利用无线通信单元内的无线传感器、网络协调器等设备将船舶航行数据发送至数据存储与集成单元;利用该单元对船舶航行数据进行打包分发、在线压缩和存储等处理。航迹识别单元从数据存储与集成单元内调取压缩存储的船舶航行数据,并对其进行区域航迹提取、坐标转换和时间校准后,再利用基于数据挖掘的轨迹融合方法完成其航迹识别,然后将识别结果发送至展示单元呈现给用户。实验结果表明：该系统在应用过程中其运行稳定性接近99.5%,并且具备良好的通信传输能力;也可在船舶航迹复杂交错和存在其他船舶干扰情况下有效识别目标船舶航迹,应用效果显著。     

基于内河航标的船舶智能识别和避碰预警系统的研究与实现

本文介绍了一种基于内河航标的新型智能化无人值守视频监测系统的研发,可有效解决内河航标被船舶碰触失常报警的实时核对与监测的棘手难题。通过研究,该系统通过嵌入航标灯的视频摄像头和神经网络计算芯片,在嵌入式设备中进行深度学习和神经网络计算,实现了传统被动示警设备变为主动预警设备,赋予了航标灯人工智能的识别和分析能力。可以对航标附近的航行船舶进行智能识别,主动去拍摄、分析、测算,并对贴近或有擦碰航标风险的过往船舶发出预警信号,可有效减少航标事故并对航道实施有效地贴近监控。     

基于AIS的船舶航行搁浅风险预警建模研究

为保障船舶航行安全,基于船舶AIS数据进行挖掘和统计分析,考虑船舶吃水及水位变化对航行搁浅风险的影响,建立了船舶航行搁浅风险预警模型,以为船舶动态监控及行为预警等研究提供参考依据,为有关部门决策管理提供支持。     

基于多波束仰扫的内河船舶吃水检测技术*

为防止内河船舶超吃水航行,需对船舶吃水主动进行实时动态检测,提出一种基于多波束声纳测深系统的内河船舶吃水检测系统。以声纳测距技术为基础,设计内河船舶吃水检测系统方案,完成检测系统软件架构设计与多波束声纳测深系统通信协议,采用多波束声纳测深数据滤波去噪算法滤除异常数据,系统实现了船舶吃水轮廓的清晰准确成像,并能数字化、实时显示船舶吃水深度,对于内河船舶吃水监管控制有一定可行性。     

云计算环境下船舶运行数据的采集与传输方法研究

随着现代化网络技术的高速发展,需要对更多的数据进行长时间保存,这对数据采集、存储和传输系统的容量和便捷程度提出了更高的要求。在此背景下云计算技术应运而生,为精准、快速查询数据提供了全新的方法,以便对海量的数据进行高效管理。再次背景下,提出云计算环境下船舶行业数据采集和传输系统设计发方法。通过云计算数据处理技术对船舶运行情况进行实时监测和分析,并对船舶运行数据进行采集和输出,以便对船舶的运行情况进行实时精准的掌握。通过仿真实验对船舶运行数据采集与传输系统的灵活性和数据精准度进行检测,实验结果证实该系统数据采集和传输的完整性和精准程度满足船舶能航行的发展要求,在实际运行中具有重要参考意义。     

基于电力线载波技术和嵌入式技术的船舶远程监控系统设计

作为船舶运行过程中的辅助管理系统,船舶远程监控系统能将船舶航行数据实时传输给地面管理系统,方便进行远程调度和管理,并对船体内外环境进行动态监控,对船舶的安全运行及海事信息化管理具有重大意义。根据舱内空间小、外界环境复杂多变、电磁干扰大、噪声干扰大等特点,提出了一种基于电力线载波技术和嵌入式技术的远程监控系统。     

船舶编队过闸航行三维实时仿真

多船编队自动协同过闸是一种能深入挖掘船闸通航潜能、保障航行安全的航运新模式。为评估和验证船舶编队过闸航行控制效果,研发了一种船舶编队过闸航行三维实时仿真系统。首先,设计了船舶编队过闸航行三维仿真系统分布式架构,结合船闸水域卫星图并利用映射技术构建了船闸水域场景地形,制作了基于Unity的船闸水域三维仿真静态和动态场景。其次,采用动态和静态模型相结合方式构建了船闸运行系统,并根据船舶自身尺度和船闸宽度等条件实时计算船舶编队状态,实现了船舶纵向、横向编队全过程三维实时动态仿真。最后,以船舶自适应巡航编队航行和多船双向编队过闸航行为验证实例,对船舶编队过闸航行三维实时仿真系统分别进行了验证,结果表明本系统能实时动态模拟船舶编队过闸全过程,并准确计算船舶编队过闸航行状态,可为未来实现船闸水域船舶编队航行提供重要的基础平台支撑。     

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。     

基于云分段最优熵算法的航行异常轨迹识别研究

海洋运输业的迅速发展对大型航运公司的船舶管理水平提出了更高要求,随着船舶数量的迅速增加,针对船舶航行异常轨迹的识别和监控技术成为了研究热点。本文对如何提高船舶航行异常轨迹的识别效果进行了研究,引入一种基于AIS和雷达的航行轨迹识别系统,基于云分段最优熵算法,实现了船舶航行异常轨迹数据的快速识别和剔除,有助于提高海上航运公司对船舶管理水平,及早发现船舶的异常航行状态并进行航线调整,防止船舶事故的发生。     

基于VR技术的船舶航行仿真系统设计

传统船舶仿真系统不能在短时间内完成航行数据的识别及转发处理。为解决上述问题,设计基于VR技术的新型船舶航行仿真系统。通过层次逻辑结构设计、仿真拓扑结构设计2个步骤,完成新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,通过VR交互程序设计、航行传输协议设计、仿真数据库设计3个步骤,完成新型系统的软件运行环境搭建,实现基于VR技术船舶航行仿真系统的顺利应用。模拟对比试验结果表明,与传统系统相比,应用基于VR技术船舶航行仿真系统后,航行数据识别及转发处理时间均得到一定程度降低。