船舶机舱多通道视景虚拟仿真系统

船舶机舱多通道视景仿真系统采用多通道融合技术、边缘融合技术、几何校正技术等进行计算机成像和无缝拼接,以实现宽视角和反算控制算法进行投影图象的非线性几何拼接和校正.进而方便用户在三维场景中进行自由的访问和操作,交互拾取时能够提供高效便捷的三维拾取功能和支持用户更好的交互场景和高效的人机交互行为,并能利用虚拟仪表、虚拟指示...     

一种视频图像船舶吃水线自动检测方法

针对在船舶吃水线自动检测过程中水迹线边缘带来的干扰,提出一种基于图像处理的船舶吃水线自动检测方法。该方法实时提取船舶水尺视频图像,利用Canny算子进行边缘检测,几何校正后,利用霍夫变换检测出水迹线和吃水线位置,最后通过位置比较,去除处在上方的水迹线,从而得到准确的吃水线位置。实验结果表明,该方法对船舶实际吃水线的检测是有效的。     

基于区域颜色校正的遥感图像融合方法

针对利用常规方法对多光谱图像与全色图像融合过程中出现的颜色失真问题,提出了一种基于区域颜色校正的遥感图像融合方法。该方法首先利用模糊C-均值(FCM)聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,然后利用常规方法融合多光谱图像与全色图像,并采用小波变换对融合图像进行区域上的颜色校正,从而得到最终的融合图像。通过与IHS、BT和PCA几种常规融合方法的比较与分析验证了本文提出的方法具有良好的融合特性。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。     

公约、技术与航海模拟器的发展

航海模拟器的发展既受到各种技术进步的影响,也深受相关条约法规的制约。挪威船级社2007年10月对航海模拟器系统认证标准的修改充分印证了这一点。跨入新世纪以来,随着虚拟现实技术的进步,尤其是图形技术的快速发展为实时生成具有影视级真实感视景成为可能,图形生成系统从高档图形工作站到微机集群的转换,软件几何校正边缘融合技术在宽视场角环幕投影中的应用大幅度降低了视景系统在航海模拟器中的开发成本,为多本船航海模拟器系统创造了条件,包括多本船体系结构在内的综合化趋势将越来越明显。另一方面,六自由度船舶运动数学模型的研究也显得越来越迫切,需要投入更多的精力。     

基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化

现有图像优化方法存在噪声校正模型不完善的问题,导致优化方法覆盖率较低,设计一种基于视觉传达技术的低分辨率舰船图像优化方法。通过拟合尺度函数,检测低分辨率舰船图像关键点,构建非均匀噪声校正模型,抑制图像的突变灰度,利用视觉传达技术设置优化模式,判断图像像素的边界融合程度。实验结果:此次设计的图像优化方法覆盖率均值为93.28%,另外2种优化方法的覆盖率均值分别为:89.36%、88.54%,证明融合了视觉传达技术的图像优化方法使用价值更高。     

基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线检测

由于受自然条件的影响,从SAR图像中提取海岸线存在弱边界的问题.此外海岸线附近存在复杂的微地形,使得传统的目视解译和基于边缘信息的图像边缘检测方法在SAR图像中难以得到连续、完整的海岸线.针对上述问题,文中提出了一种基于几何活动轮廓模型的海陆分界线检测方法.该方法采用新的符号压力函数对几何活动轮廓模型进行改进,结合全局的区域光滑信息作为曲线演化的收敛条件,并将其用于SAR图像的海岸线检测.实验结果表明,文中方法具有迭代次数少、精确度高的特点.     

水下不同边缘扁平结构散射声场特性研究(英文)

鉴于实际中存在的水下扁平结构的边缘特点,也为研究不同边缘附加结构形式对其散射声场的影响规律,并为边缘衍射效应影响抑制机理与技术等奠定基础,本文通过采用边界积分方法和边界元数值计算技术,并结合水下目标散射强度估计和水声无源材料自由场测试等工程实际,对不同边缘结构形式的水下扁平结构在不同频率范围和空间几何配置条件下的散射声场分布规律开展了定量的研究与分析.研究结果表明:在发射声源与结构几何配置等条件一定的情况下,无论前向散射还是镜向散射,附加边缘结构扁平矩板结构散射声场在频域和空间分布趋势上与未附加边缘结构的基本一致,即低频段起伏较小,而中高频段则波动较为剧烈,与结构距离越近越剧烈,这在前向散射中表现得尤为明显,其与波贡献主要成分、附加边缘的结构类型、边缘结构附加方式、结构参数、声波相干作用和边缘重数等因素密切相关.     

多聚焦船舶图像的融合与重构方法

目前提出的船舶图像的融合与重构方法聚焦区域较小,在保留边缘和细节信息上效果较差,融合后的视觉效果难以达到人们提出的要求。基于传统研究,引入小波变换法,研究一种多聚焦船舶图像的融合与重构方法。通过经验小波变换得到多聚焦图像的对应子带,确保对应子带的匹配性。利用阈值匹配和加权规则实现信息融合,确定低频分量和高频分量后,引入局部Log-Gabor获得融合规则,根据融合规则对图像进行重构。实验结果表明,提出的多聚焦船舶图像的融合与重构方法能够有效扩大聚焦区域,相对较为完整地保留边缘和细节信息,保证得到的融合图像内部的客观指标与标准图像更加接近。     

基于视觉传达的大型船舶航行图像融合研究

图像融合是图像识别的重要环节,为提升船舶航行图像识别精度,提出了基于视觉传达的大型船舶航行图像融合算法。通过离散滤波获取图像高频部分并盲估计模糊核,依照模糊核,通过总变分正则化法对图像实施非盲去卷积处理,获取去模糊后的图像;针对去模糊处理过程导致图像亮度发生变化的问题,采用伽马校正算法调整图像亮度,提升图像视觉传达效果。针对校正后的图像,对比2幅待融合图像的熵值,获取熵值较大图像的残余分量,通过基于方向滤波的二维局部均值分解法,将残余分量和熵值较小的待融合图像分解成低频子带与高频子带并分别融合,通过逆变换运算得到融合图像。实验结果显示该方法可有效提升大型船舶航行图像的细节清晰度,令图像的视觉传达效果增强,并显著提升图像识别精度。     

船体表面变形重构及其CFD数值计算网格自适应方法

将船体几何建模重构技术与CFD技术及最优化理论相融合形成的SBD(Simulation Based Design)船型设计方法,使得船型设计从传统经验设计向以数值评估数理寻优为特征的知识化设计新模式转变,为船型设计创新打开了新的局面。本文针对该设计模式中船体几何重构和高精度CFD数值计算网格自适应关键技术进行研究,给出了船体几何整体/局部重构方法及其流程,同时详细阐述了船体表面网格自动变形与体网格自适应方法及其实现过程,突破了高精度CFD方法在船型自动优化流程中应用的瓶颈,为开展SBD船型设计打下了坚实的基础。     

传感器融合最优几何配置

论文推导了基于误差几何稀释度的传感器-目标相对几何测量矩阵(MOM)。为了解决平台布站问题引入了最大似然估计。建立误差精度分析线性测量模型推导GDOP MOM。传感器-目标几何关系函数GDOP MOM将传感器测量误差和目标位置误差关联。为了验证GDOP MOM对融合系统的影响,计算了纯方位测量传感器-目标几何配置的GDOP函数关系并计算最小GDOP和相关的特定目标-传感器集合关系。GDOP MOM是通用的,可进一步应用于其他传感器系统和融合算法。     

基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法

为提升雾天舰船图像视觉传达质量,提出基于时空域滤波的雾天舰船图像视觉传达方法。中值滤波算法分解雾天舰船图像,获取基础层与细节层雾天舰船图像;利用时空域滤波算法确定舰船图像需增强区域,并对其进行图像增强;以加权融合方式到增强后雾天舰船图像;提取增强后雾天舰船图像的边缘轮廓特征,依据量化融合方式处理提取的边缘轮廓特征,输出雾天舰船图像视觉传达结果。实验证明,该方法可有效分解雾天舰船图像,并增强图像,有效完成现雾天舰船图像视觉传达,提升图像边缘强度与彩色熵,即图像视觉传达效果较优。     

基于视差几何模型的立体视觉测距方法

为解决设备自主获取目标距离信息并控制测距时间在毫秒级别的问题,提出一种基于视差的几何模型立体视觉测距方法.首先,通过对标定过程的改进,利用MATLAB获得了较高精度的摄像机参数;然后,利用Bouguet算法和BM算法进行立体校正和立体匹配;最后,利用视差几何模型去除干扰区域获得清晰完整的视差图以实现对目标的标记和测距.实验表明:该方法测距时间为181. 59 ms,且距离小于1 800 mm时,误差最大不超过2%,满足了精度和实时性要求.     

基于多源异构数据融合的船舶目标检测与跟踪技术研究

随着内河船舶通航密度加大,面向水上船舶智能化安全监管,提出了一种多源异构传感器融合的船舶目标检测及动态跟踪方法,重点分析了图像目标检测和多源数据融合算法.针对图像目标检测,提出了基于边缘检测的三帧差分法与基于混合高斯背景减除法相结合的船舶视频目标检测算法;针对多源异构数据融合,优化了一种正态性隶属度函数计算模糊矩阵的方...     

基于边缘计算改进的MobileNetV1-SSD表面缺陷视觉检测方法

表面缺陷检测是产品质检的重要工序之一,现有边缘端视觉检测大多存在识别率低、模型结构复杂、部署困难、模型推理实时性差等问题。为此,本文以STM32H747微控制器为边缘设备,基于MobileNetV1-SSD轻量化模型,研究了一种融合CBAM注意力机制的表面缺陷视觉检测方法。首先,融合CBAM注意力机制,添加在最后一层的特征提取网络之后,使缺陷目标在检测模型中的特征表达能力得到增强,模型在仅增加少量的参数量的基础上提升模型的检测准确率;其次,对CBAM-MobilenetV1-SSD模型进行预处理;最后,采用X-CUBE-AI工具包在STM32H747微控制器中实现了模型的移植和部署。通过对比实验表明,融合CBAM注意力机制的模型mAP达到83.75%,精度比原算法提高2.75%,参数量仅为1.67M,模型大小为622KB,且部署在边缘设备对软包锂电池表面缺陷检测精度有显著提升。     

海巡无人机遥感图像畸变校正方法研究

现有海巡无人机遥感图像畸变校正方法存在畸变校正效果差的问题。为了解决上述问题,提出海巡无人机遥感图像畸变校正方法。根据遥感图像畸变校正需求,构建遥感图像畸变校正框架,以此为基础,通过粗加工确定遥感图像成像方程,以确定的方程为依据,采用多项式法构建遥感图像畸变校正公式,校正遥感图像像素坐标,利用三次卷积算法重采样遥感图像像素值,实现了海巡无人机遥感图像畸变的校正。实验结果显示,与现有海巡无人机遥感图像畸变校正方法相比,提出的海巡无人机遥感图像畸变校正方法极大地提升了畸变校正效果,充分说明提出的海巡无人机遥感图像畸变校正方法具备更好的性能。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。     

基于自融合方法的船体外形优化研究

针对船体外形优化中几何变形参数多以及由其导致的计算资源消耗大的问题,提出一种自融合方法,该方法具有输入参数少的优点。将自融合方法与CFD方法、多岛遗传算法相结合对一艘高速船展开船体外形优化研究。对本文的研究对象使用6个融合因子和从原船提取的基准横剖面进行融合,由融合后产生的横剖面进行船体曲面重构,实现船体的三维曲面变形。使用CFD方法对目标函数（船体总阻力系数）展开数值预报,并对该数值计算方法进行不确定度验证。在优化中引入响应面作为代理模型,计算工况数量减少90%以上,大幅降低了计算资源的消耗。优化后目标船的总阻力系数下降9.76%,验证了该方法在船体外形优化方面的有效性。     

GPS技术下船舶姿态实时校正方法研究

为提高船舶姿态实时校正精度,减少船舶姿态校正误差,设计了GPS技术下船舶姿态实时校正方法。首先对船舶姿态校正研究现状进行分析,找到船舶姿态校正误差产生的原因,然后采用GPS技术对船舶姿态进行初步校正,并采用卡尔曼滤波算法船舶姿态进行进一步校正,最后船舶姿态校正实验的结果表明,本文方法的船舶姿态实时校正精度高,船舶姿态实时校正速度快,获得了比其他方法更优的船舶姿态实时校正结果,具有较高的实际应用价值。