机器视觉下的船舶吃水线自动定位系统

船舶吃水检测传统的方法采用人为测量船舷处的水尺,这种测量方法不仅受到海浪高低起伏的影响,导致观测结果误差大,观测人员还必须进行舷外作业,存在着作业风险.因此,提升船舶吃水线自动定位和检测技术有重要的应用前景.设计一种基于机器视觉技术的船舶吃水线自动定位系统,分别从吃水线自动定位系统的整体方案设计、硬件设计、软件环境、船...     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

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。     

利用视觉图像的吃水线检测报警系统研究

传统船舶吃水线检测报警系统多采用液体感应检测方式,来实现船舶吃水线位置的实时检测报警。但此种方法受到天气环境与水文状态因素的影响较大,经常出现船舶吃水线检测报警位置与实际吃水线位置误差较大的问题。因此,本文提出利用视觉图像的吃水线检测报警系统的研究。通过创建基于视觉检测技术的检测硬件平台,实现对船舶吃水线视觉图像检测数据的采集;同时引入多维度水线特征识别算法,对采集的水线位置图像数据进行多维度特征分析计算,得到准确的船舶吃水线位置图像,解决报警准确度低的问题。最后利用仿真实验方式,对比证明设计系统的可行性与有效性。     

基于DSP的机器视觉在黄瓜生长信息检测中的应用

利用机器视觉对黄瓜的生长信息进行了检测研究.该检测系统采用DSP芯片TMS320CDM642,结合PHILIPS SAA7115芯片作为硬件平台,很好地实现了图像的采集与处理,进而实现了对图像颜色分量信息的提取.该研究对于提高温室的智能化灌溉控制具有重要的意义.     

基于机器视觉的船舶舱室液体泄漏监测方法

基于机器视觉的舱室液体泄漏监测,是实现船舶机舱朝无人化方向发展的必然需求。文章针对目前低照度下船舶舱室液体泄漏的图像质量差和识别精度低等问题,提出了一种基于机器视觉的船舶舱室液体泄漏监测方法。首先,采用改进的多尺度Retinex算法对低照度下船舶舱室液体泄漏的图像进行处理,使图像对比度增强、细节更丰富、边缘保留完整。然后,对增强后的液体泄漏图像进行特征提取,通过机器学习对船舶舱室液体的泄漏故障进行判断。结果表明,增强后的泄漏图像识别精度得到了明显提升,使用k-近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法可达到95%的分类精度,能够很好地监测低照度下的船舶舱室液体泄漏。     

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。     

基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法

提出基于机器视觉技术的船舶航行危险区域自动识别方法,最大程度规避船舶航行风险。利用机器视觉技术获取船舶航行图像数据,并结合像素平滑滤波和帧间差分法去除原始船舶航行图像所含噪声。采用二阶高斯-马尔科夫机场算法对去噪后船舶航行图像的显著性区域候选节点作信息弥散处理,获取船舶航行图像显著图,通过均值偏移算法处理船舶航行显著图像的特征空间,获得多个分割区域后,在显著图中求解各区域的显著性均值,通过与阈值作比较,实现船舶航行危险区域识别。实验结果表明：该方法可有效提升船舶航行图像的视觉效果;生成的显著图细节完整;可实现不同危险区域的识别,识别效果突出。     

机器视觉在船舶监控系统虚假图像识别中的应用

船舶机舱监控系统利用视频图像采集装置,对机舱内关键设备的运行状态、工作人员的活动等进行实时监控。监控系统的关键技术是进行机舱监控视频图像的处理,剔除虚假图像信号,提取能够表征舰船机舱设备、人员工作状态的信息。本文将重点放在舰船监控系统的虚假图像识别中,充分利用计算机视觉技术从图像的前处理、后处理、虚假图像提取等方面进行详细研究。     

基于物联网环境的海上AIS大数据挖掘模型构建

传统的数据挖掘模型会受周围环境因素的影响,无法精准挖掘海上船舶运行数据,为此构建基于物联网环境的海上AIS大数据挖掘模型。在物联网平台将船舶运行轨迹、停泊轨迹和位置信息存入数据库中进行AIS数据预处理,为减小环境因素的波动,设置船舶AIS数据传输条件,利用聚类算法进行过滤处理,实现海上AIS大数据挖掘模型的构建。在实际测试中为考察2种数据挖掘模型的效果,分别在人为干扰环境下和同频干扰的环境下进行对比实验,由对比结果可知,所提方法可以精准的挖掘海上船舶AIS数据。     

基于无线网络的浅水域船舶运行模态参数远程调控方法

传统模态参数远程调控方法在远程调控过程中无法准确获取模态的参数,缺乏精度,为此提出基于无线网络的浅水域船舶运行模态参数远程调控方法。利用无线网络选取船舶运行模态参数,并将其作为设计变量,用于识别两激励源信号和激励频率,在此基础上,设置远程传输约束条件,结合远程调控流程,将相应赋值限定在有限频域里,完成浅水域船舶运行模态参数远程调控方法的设计。在实际测试中考察2种远程调控方法在白噪声激励和无噪声影响下的使用效果,由对比结果可知,所提方法可以得到精确的模态参数远程调控结果。     

无人船无线传感网络远程遥控系统

传统无人船舶远程遥控系统,能够完成船舶的远程遥控工作,但存在遥控精度低,受环境影响因素大等问题,为此设计基于无线传感网络的无人船舶远程遥控系统。使用Zigbee无线高频通信频段,构建无线传感网络拓扑结构;根据无人遥控系统中节点数据指令,进行遥控命令数据解析,采用多种RREQ命令帧,实现无人船舶的安全准确控制,完成无人船舶远程遥控系统设计。实验数据表明,该无人船舶远程遥控系统比传统遥控系统航行精度提升57.83%,同时具有较强的抗环境干扰能力。     

基于Zigbee的船舶无线网络水情监测系统研究

随着现代通信技术的迅猛发展,许多工业控制领域已经广泛采用了无线通信控制技术,而船舶工业作为一个较为传统的领域,其无线网络的应用也变得更加广泛。本文研究了Zigbee网线的工作模式,充分发挥了该网络低复杂度、高速率和低成本的优势,设计了一种水情监测系统。     

基于MESH网络的舰船无线通信多信道分配方法

舰船通信受海上环境的影响,导致其噪声以及信号不稳定,传统的舰船无线通信多信道分配方法已经无法满足舰船通信要求,出现网络吞吐量差的问题。为此,设计一种基于MESH网络的舰船无线通信多信道分配方法。引入干扰模型对舰船无线通信多信道的当前状态进行评估,并优先考虑负载量较大的链路分配更多的带宽,判断信道负载以及节点优先级,设定舰船无线通信多信道分配标准,以此完成舰船无线通信多信道分配。经实验证明,此次设计的基于MESH网络的舰船无线通信多信道分配方法比传统方法网络吞吐量高,能够满足舰船无线通信多信道分配需求。     

基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法

为保证不同海上环境下,舰船无线传感网络目标跟踪的可靠性,提出基于Retinex算法的舰船无线传感网络目标跟踪方法.采集舰船目标图像,采用改进的Retinex算法增强舰船目标图像,提升图像细节和质量,通过无线通信方式进行图像传输,依据摄像头标定原理转换目标图像坐标为世界坐标系坐标,获取舰船目标的实际位置,完成舰船无线传感...     

基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法

针对当前舰船无线网络路由方法存在的数据传输时延大,舰船无线网络路由的可靠性差等问题,设计了基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法。首先分析了舰船无线网络路由方法的工作机理,然后根据舰船无线网络传输的要求将用户服务划分为3大类,并对舰船无线网络传输性能指标进行分析,最后采用量子粒子群算法建立无线网络传输路由,并通过仿真实验分析了舰船无线网络传输的各项性能指标,结果表明,本文方法减少了舰船无线网络路由中的数据传输时延,提高了舰船无线网络数据传输可靠性,改善了舰船无线网络通信质量,无线网络通信的整体效果要明显优于当前其他舰船无线网络路由方法。     

一种基于神经网络集成的舰船参数辨识方法

针对舰船的水面动力响应提出了一种基于神经网络集成参数辨识模型,通过由系统微分方程导出的完备状态点的概念,给出了个体网络的生成方法和一种特殊的集成神经网络的模型分解法,可使模型的输出动态逼近目标的实际可能状态,进而对舰船的相关参数做出有效估计;并对所提出的辨识模型进行了稳定性和收敛性分析。仿真试验表明模型具有快速准确的逼近能力和很好的泛化能力。     

无线网络下船舶运行状态远程监控系统

为了提高船舶运行的稳定和安全性,需要对船舶的运行状态进行实时监测,设计无线网络下船舶运行状态远程监控系统,系统包括船舶运行状态特征采集模块、AD转换模块、总线传输模块、无线网络通信模块、集成控制模块和人机交互模块等,采用远程卫星通信和无线传感器网络组网技术进行船舶通信网络构建,基于H.323协议和IETF的SIP会话初始化协议进行船舶无线网络通信的信令设计。采用多点多线程控制方法进行船舶运行状态的监控指令的集中执行,在集成GCC编译环境中进行监控系统的应用程序开发和交叉编译,采用异构、层次化的中间件技术进行监控系统的软件平台设计,实现船舶监控系统的网络接入服务和状态实时监控服务。系统测试结果表明,设计的船舶运行状态远程监控系统能实时监测船舶的运行状态特征,系统自适应性和可靠性较好。     

基于无线网络的舰船智慧导航系统

以实现安全精确舰船导航为目的,设计无线网络的舰船智慧导航系统。卫星和GPS接收器获取舰船位置等信息,并使用纸质海图导入功能获取电子海图,将电子海图和舰船位置信息发送到电子海图管理模块、查询统计模块和航行管理模块内,利用舰船导航模块实现舰船导航,使用电子海图管理模块和查询统计模块实现舰船运动轨迹显示、海图导出以及舰船当前位置显示等功能,采用坐标转换和墨卡托投影转换算法实现舰船导航。实验结果表明,该系统具备较好的信息接收功能,且其无线网络传输能力较好,在导航舰船时直角空间坐标转换差值较小,导航功能强。