面向港口服务供应链的人工智能理货系统

针对第1代集装箱智能理货系统识别精准度不高、人工介入不理想等问题,以珠海外轮理货公司智能理货改造项目为基础,提出面向港口服务供应链的第2代集装箱人工智能理货解决方案,建设第2代集装箱人工智能理货系统,实现从闸口到场桥再到岸桥的智能装卸船理货。引入人工智能识别算法提高系统识别精准度。系统采用大数据电子签证认证技术与码头TOS、海关监管平台、中国理货大数据平台等实现数据互联互通。系统实际应用结果表明,第2代集装箱人工智能理货系统识别率更高,同时实现全程协同监管,从而提升珠海港的供应链服务水平。     

基于人工智能的船舶识别关键技术研究与应用

内河航运受环境和航道等因素影响,现有船舶识别技术对船舶身份进行识别,存在识别不准确、无法识别等问题。为解决这一问题,项目课题组首次提出通过人工智能技术来实现船舶自动识别。本文提出的基于人工智能的船舶识别技术,在湖州的实验表明,应用了人工智能技术的船舶识别系统,整体识别精度达到95%以上,识别效果改善明显。本文将对人工智能技术在船舶智能识别系统中的应用进行论述,以期为行业应用提供技术支撑。     

语音识别在船用三维罗经仿真系统中的应用

为了更好地发挥三维罗经仿真系统的作用,将语音识别技术引入其中。在分析语音信号预处理、特征提取及语音识别解码等关键技术的基础上,利用Speech SDK5.1开发命令控制型语音识别,实现三维罗经仿真系统的语音交互功能。测试结果表明,该语音交互具有较高的识别率;结合语音识别关键技术分析语音交互指令测试结果,得到影响识别率的主要因素,实现了用语音控制三维罗经仿真系统的目的。     

基于人工智能的船舶AIS信息监测系统研究

为了智能化判断识别船舶是否违法关闭AIS,提出了一种基于人工智能的船舶AIS信息监测系统设计方案,AIS信息监测系统结合“船脸识别”技术对船舶进行智能识别,通过对比AIS系统整合结果分析出船舶是否非法关闭AIS,为构建智能化水上交通动态管控新格局提供参考。     

BP神经网络的舰船辐射噪声识别

当前舰船辐射噪声识别方法存在识别率低,对环境鲁棒性差等缺陷,为了对复杂环境下的舰船辐射噪声识别进行准确识别,提出了BP神经网络的舰船辐射噪声识别方法。首先采集舰船辐射噪声,并提取舰船辐射噪声识别有效特征参数,然后采用BP神经网络建立舰船辐射噪声识别模型,从而实现对舰船辐射噪声信号的分类和识别,最后进行舰船辐射噪声识别的仿真测试。结果表明,相对于已有的舰船辐射噪声识别方法,BP神经网络提高了舰船辐射噪声识别率,可以对各种舰船辐射噪声信号进行准确分类。     

舰船云计算系统服务器故障的识别模型

舰船云计算系统服务器故障的种类多,故障与特征之间是一种非常复杂的映射关系,传统舰船云计算系统服务器故障识别模型难以获得理想的识别结果。为了克服当前舰船云计算系统服务器故障识别模型存在的不足,设计一种基于数据挖掘的舰船云计算系统服务器故障识别模型。首先采集舰船云计算系统服务器故障识别数据,然后采用数据挖掘技术对舰船云计算系统服务器故障识别数据进行分析和建模,建立舰船云计算系统服务器故障识别的分类器,最后进行了舰船云计算系统服务器故障识别仿真对比实验。本文模型的舰船云计算系统服务器故障识别率高达95%,而且舰船云计算系统服务器故障的误识率要小于当前其他舰船云计算系统服务器故障识别模型,结果验证了本文模型的优越性。     

飞机地面方向综合控制系统初探

本文在简介机轮刹车系统和前轮转弯操纵系统发展概况的基础上,提出了紧跟国外飞机先进技术的地面综合控制系统的方案设想。对系统方案的技术内涵、功能特点进行了描述,对关键附件的技术路线进行了分析,指出了机轮刹车系统和前轮操纵专业的发展方向。     

多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别

采用当前方法对无人船图像进行识别时,没有对无人船图像进行预处理,导致识别效果差、识别效率低、识别率低。为此,提出多变光照下的无人船图像模糊纹理光点定位识别方法。首先,以Lambertian模型为基础,构建LTV模型,利用该模型对多变光照归一化,提高整体的识别效果;然后,通过K-L变换原理对无人船图像实行降维处理,在计算繁琐度降低的同时提高所提方法的识别率。最后,利用小波变换法对图像进行积分投影,提取图像中的无人船区域,并对提取后的无人船区域进行梯度增加,丰富局部特征,通过CS-LBP算子提取无人船图像的纹理特征,实现无人船图像模糊纹理光点定位识别。实验对比结果表明,所提方法的识别效果更好、识别效率更高。     

基于人工智能技术的船舶冷链物流监控系统

在目前的冷链物流监控系统中,往往采用单一数据采集节点,无法实现对较大冷链物流仓的多位置的数据监控。因此提出人工智能技术的船舶冷链物流监控系统设计。在监控系统的硬件选择上选择了S3C2440微处理器作为系统处理元件,并使用LM2596-ADJ供电电路来进行供电,设计调理电路来进行传感器信号的整合调理。在软件设计上,建立冷链物流模型作为监控基础参考,运用人工智能技术来对多数据节点数据进行识别和整理,完成监控系统设计。为了验证设计系统可行性,采用某货运船舶中的冷链物流仓进行系统测试,实验结果显示,设计系统工作结果满足设计初衷,证明设计系统的可行性。     

立体视觉传达技术在船舶舱内结构缺陷检测中的应用

传统船舶舱内结构缺陷检测方法存在细微缺陷识别率低、缺陷数据识别误差大的问题,严重影响船舶内部结构缺陷检测效率,对此,引入立体视觉传达技术,研究立体视觉传达技术在船舶舱内结构缺陷检测中的应用。在结构缺陷检测过程中,引入立体视觉传达技术,将结构场景转换为视觉数据,根据视觉数据信息特点,建立基于视觉传达的标定模型,对模型输出缺陷变量进行模糊补偿,通过缺陷差量的补偿,调整缺陷识别系数范围,达到优化识别精度的目的。利用仿真测试工具,对提出方法进行对比测试,通过测试数据证明提出方法的有效性。     

基于智能视觉的船体焊接坏点识别

船体焊接坏点识别对保证舰船制造工艺精度具有重要的价值,也是提高舰船建造质量的关键技术。针对当前船体焊接坏点识别精度低的问题,设计基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法。首先对船体焊接坏点识别的视觉图像进行采集,并对图像进行增强处理,提高图像的清晰度,然后提取船体焊接坏点的图像特征,采用人工智能技术对船体焊接坏点进行分类和识别。实验结果表明,本文方法可以提高船体焊接坏点识别精度,应用于实际舰船制造工艺中,能够保障舰船建造质量。     

美国海军水面威胁智能识别方法

介绍美国海军水面威胁智能识别系统。该系统可用于分析水面目标航迹的行为及相关有用信息,确定嫌疑最大和威胁最严重的目标航迹,旨在将有限的识别传感器资源用于威胁最大的目标航迹识别。水面威胁智能识别系统基于人工智能技术,实现水面威胁识别专家行为的自动化,提供水面航迹相关数据自动化分析,对威胁目标进行假设和推理分析。     

自持式电子支援系统

电子支援系统通过采用一系列人工智能技术正向无人操纵状态发展，其中采用的人工智能技术包括人工神经网络、遗传算法、智能数据库、模糊逻辑和数据融合技术以及专家系统。这些技术的应用和实现对自适应自持式地识别不合作目标是有用或必需的。电子支援在整个信号链及下列处理中都使用人工智能技术：通过自动射频频带排序和天线指向来捕获目标、密集信号环境的空白区剔除和各发射机特性确定、具有自动光学／红外成像的快速高可信度的     

基于人工智能技术的舰船轨迹规划算法

轨迹规划是保证舰船安全航行的关键技术,针对当前舰船轨迹规划算法存在规划精度低、速度慢等不足,为了获得更优的舰船轨迹规划方案,设计了基于人工智能技术的舰船轨迹规划算法。首先分析了当前舰船轨迹规划的研究现状,并构建了舰船轨迹规划的数学模型,然后采用人工智能技术对舰船轨迹规划的数学模型进行求解,搜索到最优的舰船轨迹规划方案,最后采用具体仿真模拟实验验证舰船轨迹规划算法的性能。结果表明,人工智能技术的舰船轨迹规划精度高,舰船轨迹规划速度快,获得了比其他算法更优的舰船轨迹规划方案,可以应用于实际舰船安全航行管理中。     

基于图像识别的智能船舶安检辅助系统构想

海事机构及其监管模式的改革,呼唤着新技术的应用。随着人工智能技术的长足进步,在行政监管领域和其他领域一样,必将会带来颠覆性的变革。为适应未来发展趋势,本文对一种基于人工智能的船舶安检辅助系统的开发进行初步探索,提出了一种基于图像识别的智能船舶安检系统的设计与实现方案以及应重点关注的问题,供以后类似研究及系统开发参考。     

提高自动化集装箱码头堆场无线射频识别系统识别率的方法

正无线射频识别(radio frequency identification,RFID)系统作为自动化集装箱码头堆场(以下简称"自动化堆场")作业系统中识别车号的子系统,能够识别进入自动化堆场及轨道吊作业区的集卡车号,辅助码头操作系统调度作业设备;因此,RFID系统识别率对自动化堆场作业安全有重要影响。本文以平行于岸线布置的自动化堆场为例,分析提高自动化堆场RFID系统识别率的技术手段及方法。     

数据融合技术在航海避碰决策支持系统中的应用

在航海避碰决策支持系统中引入数据融合技术,给出了系统的数据融合处理模型,并将数据融合技术与人工智能技术相结合,分别建立了基于ＤＳ证据理论、神经网络技术和模糊理论的目标识别模型、会遇状态估计模型及碰撞威胁估计模型。     

改进小波变换的船舶射频信号降噪和识别

针对船舶射频信号受通信环境因素及硬件多源噪声的广泛复合因素影响而包含多种频段的噪声,在实时检测中造成有效信号检测率低、误差大的问题,本文设计一种船舶射频信号噪声降噪和识别的软硬件结合的仿真系统。将获取到的船舶射频信号经A/D转换电路转换后,在小波抑制模块分解得到小波系数,并采用改进阈值小波滤波后重构信号,送入信号识别模块利用概率神经网络进行识别。实验结果表明：本文提出的降噪识别方法能够有效地降低信噪比,提升船舶射频信号的识别率,可以应用到实际的船舶射频信号的检测系统中。     

海洋水线面视觉图像特征自动化识别系统设计

传统海洋水线面图像识别系统在使用过程中,受到自身硬件参数限制,无法对高精度特征图像边缘进行自动识别计算,导致图像识别率与识别效率降低;同时,传统识别系统中的算法对线扫步长参数优化存在匹配量失常的问题,从而导致传统海洋水线面图像特征识别系统识别率差,计算识别效率低。因此,提出海洋水线面视觉图像特征自动化识别系统设计,首先,创建高精度视觉图像采集阵列;通过引入高精度摄像模块、图像采集卡与图像处理芯片等元件,完成水线面视觉图像高清采集与预处理硬件的设计;接着,通过在硬件主控中引入边缘残像特征识别算法,对图像边缘特征进行像素点识别;同时提出设计中在系统软件设计中引入自动化识别算法,配合特征识别计算,实现水线面视觉图像的自动化识别效果;最后,通过设计的仿真实验,证明设计系统具有识别精度高,识别速度快、稳定向好的特点。     

AR船舶运输中目标移动跟踪实现技术

随着AR技术的发展,在船舶运输作业时可以对危险目标进行主动识别,从某种程度上讲,该系统能够取代船员,在进一步增强船舶航行安全的同时,也能提高船舶的航行控制能力。通过该系统,船舶计算机可以快速识别周围的环境目标,并对目标的运动状态进行数据采集与分析,可以快速判断该物体对本船舶的影响。因此,本文主要对该跟踪技术的实现原理进行分析和阐述,并优化其核心算法,通过提高对目标的识别率,使得船舶在运输过程中的控制能力进一步加强。通过仿真分析,基于AR算法的移动目标跟踪技术,能够快速适应复杂的海洋环境,具有良好的实用性。