船舶动态吃水检测中基于数据处理的关键技术研究

通过船舶吃水检测获取到的数据可以有效检测船舶超载以及船舶变形情况,是保证船舶安全行驶的重要技术手段。本文首先设计船舶动态吃水检测系统,划分系统功能,然后对获取的船舶异常数据进行中值滤波,并对点云数据进行处理,实现了多船并行通过检测区域的数据分割。     

船舶吃水现场检测技术及方法探讨

根据航道管理部门对船舶“超吃水”破坏航道行为的管理需求和“超吃水”船舶实际吃水的隐蔽性现象，通过对当今水下测量主要技术手段的实践，分析探讨五种运用声纳技术进行船舶吃水检测的方法。这五种检测方法在理论和技术上均可行。     

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。     

一种船舶吃水深度检测系统的设计

船舶吃水深度是一个重要的测量参数,对于防止超吃水,保证船舶正常行驶和船舶上人员的生命安全有着重要的意义。传统的人工检测方法有很多弊端,为了克服传统检测方法的缺点,自动检测方法得到应用。本文分析4种应用最为广泛的船舶吃水深度检测方法,重点对多点激光测量系统进行研究和设计,采用DSP数字控制器作为主控芯片,结合多点测量技术和斜射测量技术,取得了良好的测量效果。船舶可通过该系统实时监测和调节吃水深度,保证船舶在正确的状态下航行,减少航行阻力,起到一定的节能效果。     

基于云平台的海上船舶运输调度系统研究

首先阐述基于云平台的海上船舶运输调度的总体设计以及调度的流程;针对调度流程中的难点,设计了基于神经网络的船舶运输调度算法,最后从调度完成时间和调度效率两方面进行实验仿真对比,从实验结果可知本文算法的优越性。     

基于云平台和分布式处理技术的船舶数据采集系统

船舶在工作过程中,许多数据以及相关参数需要采集,针对当前船舶数据采集系统可扩展性差,工作速度低,数据采集准确差的不足,设计了基于云平台和分布式处理技术的船舶数据采集系统。首先对当前船舶数据采集系统研究现状进行分析,指各种船舶数据采集系统的局限性,然后结合云平台和分布式处理技术的优点设计了船舶数据采集系统,最后通过具体仿真实验分析船舶数据采集系统的性能,结果表明,本文设计的船舶数据采集系统不仅可以同时对各种数据进行实时、在线采集,加快了船舶数据采集速度,降低了船舶数据采集误差,使得船舶数据更加完整、可靠,而且船舶数据采集系统的整体性能要明显优于参比的船舶数据采集系统。     

基于机器学习的船舶吃水动态检测系统设计

传统的吃水检测系统存在检测抗扰性差的弊端,为了解决传统检测方法的缺点,动态检测系统得到应用。设计基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统,基于机器学习技术,在现有激光测量器上利用DSP测量技术,构成DSP激光多点测量单元,完成硬件单元构建。采用NPS多波束声呐图源滤波算法,对硬件采集图像做多波束滤波运算,完成图像滤波运算,解决对检测抗扰性差的问题。对比实验证明,提出的基于机器学习的通航船舶吃水动态检测系统设计,能够准确、实时、动态、自主检测船舶吃水数据。各项测试结果均优于传统吃水检测系统。     

基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

云平台和分布式处理系统的船舶图像分类

在云平台和分布式处理系统中进行船舶图像分类,提高船舶的调度和识别能力,提出一种基于Harris角点检测和BP神经网络的船舶图像分类算法,在云平台和分布式系统下进行船舶图像采集,对采集的船舶图像进行二值化降噪处理,采用Harris角点检测技术提取船舶的分类标识性特征量,将提取的特征量输入到BP神经网络分类器中,实现云平台环境下的船舶图像分类。仿真结果表明,采用该方法进行船舶图像分类的准确性较高,抗类间干扰性较强。     

基于无序信息融合技术的舰船组合导航系统研究

多源信息融合技术在舰船组合导航系统中有广泛的应用。多传感器信息融合中存在的通信延迟不可避免,这样就会使得采集到的信息达到融合中心是无序的。本文主要研究船舶不同起始时间下的无序信息融合的组合导航技术,以此进行船舶的导航。最后进行仿真实验,实验结果表明算法精度高、鲁棒性强。     

点云处理的船载扫描仪三维设计处理

为实现对某船载扫描仪的快速设计,本文基于扫描点云,将多视角点云变换模型与噪点光顺方法相结合,实现了对点云文件的快速逆向设计。研究表明,本文所采用的方法具有计算速度快、模型光顺等优点,具有较好的实用价值。     

基于云计算的船舶动态监控系统设计

随着云计算技术的迅速发展,其在安防领域中还有较多的应用与发展。本文首先对云计算技术与监控技术进行介绍;然后提出基于云计算的船舶动态监控系统的设计,对船舶监控系统的需求进行分析,给出系统结构设计方案。该系统为船岸一体化的监控平台,可以满足海运安全、高效、低碳管理的要求。     

应用云计算的舰船电子信息系统入侵检测技术

本文着重分析云计算的体系结构以及特点,研究船舶电子信息系统结构以及软件设计结构,构建了云计算环境下船舶电子信息系统入侵检测模型,提出云计算下资源分配方法。研究云计算环境下舰船电子信息系统入侵检测技术的研究,对船舶信息安全的发展有着一定的推动作用。     

基于嵌入式系统技术的船舶自动化系统

本文总结了传统微机控制技术在船舶自动化系统中的应用情况、结构和特点,提出了基于嵌入式系统技术的船舶自动化系统.论文还叙述了嵌入式系统的软硬件组成和结构特点,并概述了其在船舶自动化中的应用情况.     

基于视觉技术的船舶船身锈蚀检测

由于基于无人机的锈蚀检测技术具有船身锈蚀检测范围小的缺陷,为了扩大船身锈蚀的检测范围,提出了基于视觉技术的船舶船身锈蚀检测。在检测船身锈蚀之前,采用视觉技术对锈蚀图像去噪并归一化处理,得到船舶船身锈蚀的预处理流程,完成船舶船身锈蚀的预处理;在视觉技术的基础上,通过船舶船身锈蚀的产生机理,得到锈蚀检测算法设计流程,完成锈蚀检测算法的设计;最后通过采用视觉技术检测船舶船身锈蚀的基本步骤,实现了基于视觉技术的船舶船身锈蚀检测。实验结果表明,基于视觉技术的锈蚀检测技术相比于基于无人机的锈蚀检测技术,船身锈蚀的检测范围更大。