分布式海上舰船远程监控系统算法研究

海上舰船机舱监控系统通过对机舱内运行的动力系统监控,实时获取运行的参数及状态,通过对数据及图像的分析处理来发现或预知问题以便及时修理。所以一个精确﹑实时性好的舰船监控系统是保障其航行安全必不可少的设备之一。相比较于传统的单中心平台舰船监控系统,分布式网络监控平台具有更高的时效性。本文在研究现有舰船机舱监控系统的基础上,对系统中的数据库建立﹑大数据融合以及图像信号处理以及实时性通信等关键问题进行优化,并给出系统的整体实现方案。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

舰船监控视频传输中虚假图像识别方法研究

传统的舰船监控视频传输中虚假图像识别方法图像识别精准度低,为此设计一种舰船监控视频传输中虚假图像识别方法。采用加权平均值法对虚假图像灰度化处理,并利用直方图均衡化处理的方法对虚假图像中的灰度直方图转换。同时,采用二维双树小波变换方法对虚假图像重建以及图像分割,对舰船监控视频传输中虚假图像背景更新,完成了舰船监控视频传输中虚假图像识别。实验证明,此次设计的图像识别方法比传统方法的识别精准度高,实际应用意义大。     

舰船视频图像局部特征的提取算法研究

舰船的视频监控系统能够有效提高海域内船舶的监控效率,提高海上监管的水平,在舰船视频监控系统的工作过程中,从视频图像中提取特征信息是关键的环节,也是业内的研究热点.本文描述了舰船视频监控系统的基本工作原理,探究了基于聚类分析的视频图像特征提取算法和基于边缘匹配的特征提取算法,对于改善视频监控系统性能有重要的意义。     

舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘研究

舰船机舱监控网络高维感知数据主要包含正常状态数据与异常状态数据,其中异常状态数据规模较大,增加舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘的难度,导致数据弱关联挖掘效率较低,为此设计一种舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘方法。采集舰船机舱监控网络高维感知数据,计算采集到的数据点与数据点之间的紧密联系度,确定异常数据最合适的异常处理时间,在此基础上,对正常感知数据与异常感知数据特征相关性参数进行统计特征分析,对数据弱关联模糊值评估,完成舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘。实验证明,在正常感知数据与异常感知数据弱关联挖掘上,此次设计的方法都比传统2种方法的挖掘效率高。     

舰船视频监控数据压缩算法的设计

数据压缩算法是舰船监控视频系统中的重要技术,直接影响舰船监控视频传输的实时性,针对当前舰船监控视频数据压缩算法存在压缩比小、信息丢失严重等不足,设计了基于剪切波变换和压缩感知算法的舰船监控视频数据压缩算法。首先对当前舰船监控视频数据压缩算法进行研究,找到各种算法存在的局限性,然后对舰船监控视频原始数据进行去噪处理,减少噪声传输所占的通信资源,并采用剪切波变换对舰船监控视频数据进行分解,最后采用压缩感知算法对剪切波变换系数进行压缩处理,减少舰船监控视频数据规模,并通过剪切波反变换对舰船监控视频数据进行重构。与对比舰船监控视频数据压缩算法的仿真对比测试结果表明,本文算法能够在保持舰船监控视频数据原始信息的基础上,对舰船监控视频数据进行了最大限度的压缩,而且舰船监控视频数据压缩速度快,获得了对比算法更加理想的舰船监控视频数据压缩结果。     

舰船阴影检测算法在视频图像中的应用

海上舰船的监控有利于加强船舶监管水平,提供船舶航行的安全性,随着视频传感器与计算机技术的发展,海上舰船视频监控覆盖的范围越来越广,与此同时,视频监控的目标识别与图像处理技术也得到了一定的发展。视频图像中的阴影会降低目标识别的精度,因此,在进行舰船视频图像处理时必须要利用阴影消除算法,来改善舰船目标识别的水平。本文介绍一种基于色彩空间的阴影消除算法,并结合信号降噪技术,提升了监控视频图像中舰船目标检测的精度。     

舰船机舱的全自动化系统设计

舰船机舱自动化系统是保障舰船稳定可靠工作的关键,同时实现机舱全自动化可有效减轻舰船工作人员的工作强度,提高舰船运行稳定性。CAN总线技术是一种非常成熟的现场总线技术,已经广泛应用于船舶工业。本文提出使用CAN总线技术来构建舰船机舱的全自动化系统,包括船舶电站自动化系统、主机监控系统等,通过CAN总线和现场设备以及监控电路进行连接,因而具备很好的实时性及可靠性。     

舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法

针对舰船网络视频图像在无损压缩传输过程中受到无损压缩系数的影响,以缩短舰船网络视频图像的无损压缩传输延时为目的,提出了舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法研究。采用彩色分块处理技术分块处理对舰船网络视频图像,提高舰船网络视频图像的传输速度,将舰船网络视频图像的无损压缩任务分配给其他节点,解决舰船网络视频图像在能量受限节点处的无损压缩传输能力的不足,提取了网络视频图像无损压缩传输准确性,通过舰船网络视频图像无损压缩传输优化流程设计,实现了舰船网络视频图像无损压缩的传输优化。实验测试结果表明,提出的舰船网络视频图像无损压缩传输优化方法当无损压缩系数为50%、舰船网络视频的大小为1 024×20时,舰船网络视频图像的无损压缩传输延时最短。     

基于视频图像处理的舰船运行状态监测技术

传统的舰船运行状态监测技术响应时间长,不能实现实时监测,监测效果差。为了解决上述问题,研究一种新的舰船运行状态监测技术,引入视频图像处理技术,首先对舰船运行状态信息进行采集,然后通过提取的视频图像特征处理舰船运行状态信息,最后输出舰船运行状态信息结果。为检测该技术工作效果,与传统监测技术进行对比,结果表明,研究的监测技术响应时间短,效果好,具有广阔的市场应用空间。     

面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影精准设计及消除方法

为解决舰船监控图像存在模糊阴影面积过大的问题,提出面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除方法。通过估算监控场景深度关系的方式将原始的模糊图像复原,完成舰船监控视频的去雾处理;在此基础上,分割图像中的可视化节点,再按照阴影覆盖面积的数值水平计算精准消除参数,实现面向舰船监控的视频模糊可视化图像阴影消除。仿真实验结果表明,与K-means聚类算法相比,应用所提方法后,舰船监控图像模糊区域的边长值明显缩短,原始视频中模糊阴影面积过大的问题得到有效解决。     

船舶机舱监控视频的智能检索系统

由于传统船舶机舱监控视频检索系统存在检索架构逻辑滞后,无法将视频检索架构数据与视频源文件特征数据对应绑定,出现在对大量视频数据中某一视频段检索时,处理时间过长的问题。为此提出设计船舶机舱监控视频的智能检索系统。通过架设XML云端检索服务器,建立视频检索数据存储硬件平台。依托此硬件平台,引入综合特征处理算法,对视频图像内部特征与检索数据进行对应绑定处理,实现快速智能检索视频数据的效果。通过对比实验证明,设计的船舶机舱监控视频的智能检索系统在大量视频数据中,能够快速检索出所要视频数据段。     

视频通信技术舰船航行异常监控系统

传统的舰船航行异常监控系统以数字信息传递,不能精准地传递图像信息,难以在短时间内确定舰船航行异常行为。为了解决这一问题,基于视频通信技术设计了一种新的舰船航行异常监控系统,信号变送器、工控机、舰船PLC、网络中心服务器等组成舰船航行异常监控系统总体架构,应用传感器、传感器和电路接口构建信号变送器,选用ISP-521型号舰船工控机,以西门子L-460型号PLC控制器作为PLC的整体运行基础,通过逻辑指令、组织关系、信息验证实现软件工作。实验结果表明,基于视频通信技术的舰船航行异常监控系统通过图像传递能够在短时间发现舰船航行异常。     

监控视频中可疑舰船的实时检测研究

现有方法由于监控视频图像处理缺陷,导致存在着可疑舰船检测时间较长、检测准确性较差,无法满足现今海上安全保障的需求,故提出监控视频中可疑舰船的实时检测研究。由于多种因素的影响,监控视频图像清晰度较差,通过直接灰度变换方法对其进行增强处理,以此为基础,基于监控视频图像相位谱生成显著图,利用Roberts算子计算显著区域的梯度,与上述获得的显著图相结合,得到综合视觉显著图,从而实现可疑舰船的实时检测。实验结果显示,在不同天气条件背景下,与现有方法相比较,提出方法可疑舰船检测时间较短,检测准确性较高,充分表明提出方法实时检测效果更佳。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

图像智能识别技术在舰船电力系统远程设备监控的应用

当前图像智能识别技术在人脸识别、指纹识别等领域获得了非常广泛的应用。舰船电力系统设备是保障舰船作战能力的关键,实现舰船电力系统设备的远程监控具有非常重要的意义。图像智能识别技术需要处理的数据量较大,本文使用了一种基于VB和Matlab混合编程的方法,充分结合了VB和Matlab的优点,设计了舰船电力远程设备监控系统的架构和软件界面,给出了BP神经网络进行图像识别的工作流程。系统能够正确提取图像并识别仪器上的数字,且具有速度快等优点。     

Labview技术在机舱状态监测与报警系统开发中的应用

船舶机舱是柴油主机、变速器、操纵仪器与仪表的所在地,机舱的自动化程度直接决定了船舶的自动化程度。由于机舱含有大量的电子监控设备,且机舱的工作环境非常恶劣,因此,研究舰船机舱的状态监测与报警系统成为业内的热点。虚拟仪器Labview软件平台相对于传统的信号采集与控制平台来说,具有程序可视化、逻辑简单、可靠性高等优点,目前在工业控制领域获得了广泛的应用。本文基于Labview软件平台,设计了舰船机舱的状态监测与报警系统,并详细介绍了开发过程。     

恶劣环境下监控视频中舰船图像增强研究

受到舰船监控应用环境的影响,恶劣环境下监控视频中会因为低照度原因,出现视频图像运动影像模糊问题,严重影响视频监控应用。为此,提出恶劣环境下监控视频中舰船图像增强研究。首先对低照度舰船监控视频图像进行降噪明度提升计算,接着对视频图像运动目标轨迹进行增强计算,最后对图像全局通道进行模糊遮罩层的去雾计算,从而完成图像增强计算。为了证明提出研究方法的有效性,通过仿真对比实验对提出方法与传统方法进行测试,根据测试结果,得出有效性结论。     

低分辨率船舶视频监控图像的边缘轮廓提取

目前船舶视频监控图像以其灵敏、实时、可靠性等优势被广泛使用在海洋航运工程中。然而,由于船舶航运环境复杂,易对监控图像画面质量产生干扰,导致监控图像分辨率和信噪比相对较低,造成图像边缘轮廓提取困难等问题。因此提出结合PID模糊算法以及图像灰度映射函数进行精准有效的图像边缘轮廓提取和检测的方法。该方可针对低分辨率船舶航视频图像进行降噪处理,精确定位边缘轮廓,提高图像分辨率和对比度,从而得到精确的边缘轮廓信息数据。最后为验证方法的有效性进行仿真实验,实验检测结果表明该方法能快速精准的对低分辨率船舶视频监控图像边缘轮廓进行提取,降噪处理效果十分突出,有效解决了传统方法耗时较多提取效果差等问题,符合视频监控图像处理的评价体系标准,应用渠道十分广泛,具有较高的参考价值。     

Application research on intelligent technology of unmanned surface vessel engine room北大核心CSCD

全自主无人舰船正在受到越来越多的关注,机舱智能化技术是无人舰船长航程全自主运维的基础,是实现其任务使命的重要保障。首先综述国内外机舱智能化技术的发展现状,然后,从无人舰船机舱智能化的任务需求出发,分析机舱智能化应用管控的对象范围,并归纳出机舱智能化5个方面的能力目标图像。进而,基于“应用-控制-现场”分级,提出机舱智能化技术应用总体架构和系统组成,以及实现机舱智能化的技术途径。最后,对未来无人舰船的机舱智能化技术发展重点进行讨论。提出的目标图像和应用方案,对无人舰船机舱智能化技术应用总体研究和机舱智能化技术发展具有一定参考意义。