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本文研究基于视频信息的港口滞留船舶检测方法,通过港口滞留船舶的精准检测提升港口管理水平。利用多结构形态学滤波方法,滤波处理港口视频图像。选取局部自适应阈值分割方法,将滤波处理后的港口视频图像,划分为前景图像与背景图像。将港口视频的前景图像作为SSD算法的输入,SSD算法利用卷积层提取图像特征,生成默认框,利用固定匹配策略,匹配真实框与默认框,将匹配结果传送至预测网络,利用预测网络输出港口滞留船舶检测结果。实验结果表明,该方法有效检测港口视频信息中的滞留船舶,阴天、黑夜等复杂环境下仍然可以精准检测船舶目标。 相似文献
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移动位置跟踪是船舶航行过程中的重要技术,针对当前船舶移动位置跟踪误差大,受环境因素影响大的缺陷,为了提高船舶移动位置跟踪性能,设计了基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪方法。首先分析当前船舶移动位置跟踪的研究进展,并描述视频处理技术的船舶移动位置跟踪原理,然后采用分帧技术对船舶移动位置跟踪视频进行处理,并提取船舶移动位置跟踪视频图像特征,通过特征替换提高船舶移动位置跟踪视频质量,最后引入Mean shift算法实现船舶移动位置跟踪,并采用仿真实验对船舶移动位置跟踪效果进行测试,结果表明,基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪精度超过95%,跟踪速度快,获得比当前其他方法整体性能更优的船舶移动位置跟踪结果。 相似文献
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船舶无线通信系统病毒入侵传播路径检测 总被引:2,自引:2,他引:0
利用传统方法对船舶无线通信系统病毒入侵传播路径进行检测,存在检测率低的问题。针对上述问题,提出一种新的病毒入侵传播路径检测方法。方法主要分为4步:1)利用采集系统对船舶无线通信系统中的数据进行采集;2)对采集到的数据进行处理,包括初步筛选处理、噪声消除、缺值处理、属性选取、数据标准化和归一化处理等;3)将处理好的数据输入到优化后的神经网络当中,进行入侵传播路径检测;4)根据检测结果进行入侵响应。结果表明:与基于人工免疫方法、基于数据挖掘方法及基于机器学习方法相比,本方法的平均检测率分别提高9%,12.7%,15.3%。 相似文献
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船舶路径规划是指在特定的海洋环境下,按照一定的寻优策略,给定出发点和目标点,完成船舶航行所需求的航线规划。本文依据改进的蚁群算法进行智能船舶路径规划,基于对障碍物膨化处理后的栅格地图,针对经典蚁群算法局部最优问题,加入了状态自适应调整,信息素自适应更新和拐角处理策略,在提高算法收敛速度的同时保证了所得路径的平滑性及安全性,实现了智能船舶的安全、经济航线规划。 相似文献
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基于DSC的欠驱动船舶路径跟踪神经滑模控制 总被引:1,自引:1,他引:0
为进一步提高船舶路径跟踪的准确性和稳定性,针对欠驱动船舶易受外界环境的干扰和模型不确定等问题,提出一种基于动态面技术的神经网络滑模控制策略。在虚拟船逻辑制导算法的基础上,结合反步法对虚拟控制律进行设计,引入动态面技术对虚拟控制律的导数进行估计,避免因直接求导而增加计算负担。在动力学回路设计中,将径向基神经网络与滑模控制相结合,设计神经网络权重的自适应律,实现对系统非线性项的在线估计和对实际控制律的设计。采用Lyapunov直接法证明闭环系统的稳定性,并对一艘长为32m的单体船进行仿真试验。结果表明,该控制策略可行,能实现对欠驱动船舶路径的有效跟踪。 相似文献
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传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。 相似文献
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针对当前监控视频中船舶识别成功率低、无法进行在线识别的难题,为了对监控视频中船舶进行准确识别,提出基于深度学习的监控视频中船舶识别方法。首先对监控视频中船舶识别原理进行分析,采集船舶识别的监控视频,将船舶识别从背景中分割,然后提取船舶识别的不变矩特征,将不变矩特征输入深度学习算法中进行训练,建立监控视频中船舶识别模型,最后进行了多个监控视频中船舶识别验证性实验。实验结果表明深度学习算法可以准确对监控视频中的船舶进行识别,提高了监控视频中船舶识别成功率,误识率急剧下降,远低于当前其它监控视频中船舶识别方法,实时性要也要高于其它识别方法,是一种速度快、结果可信的监控视频中船舶识别方法。 相似文献
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船舶航行环境十分复杂,路径规划是保证船舶智能航行的基本技术,针对当前船舶航行路径规划方法存在搜索最优路径速度慢、得到最优路径质量差等缺陷,设计了基于改进遗传算法的船舶航行路径规划方法。首先对船舶航行路径规划原理进行分析,构建船舶航行路径规划的建模环境,然后产生船舶航行路径规划的可行解,引入改进遗传算法模拟生物进化机制对船舶航行路径规划可行解进行分析,搜索到最优的船舶航行路径规划方案,最后在Matlab 2017平台上进行了船舶航行路径规划仿真测试。改进遗传算法不仅能够在有效时间内找到最优的船舶航行路径规划方案,让船舶航行路径十分安全,能够有效避开所有障碍物,而且找到船舶航行路径规划方案的迭代次数明显减少,是有一种有效的船舶航行路径规划方法。 相似文献
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基于遗传算法规划路径的船舶避碰系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好地解决船舶避碰路径规划问题,寻找到船舶运动的最优最短的避碰路径,提出了遗传算法规划路径的船舶避碰系统,首先在遗传算法的选择、交叉和变异阶段,利用粒子群算法引入强化变异、改进交叉对象、变异淘汰机制,从而对遗传算法进行自我调整,避免遗传算法陷入局部最优,然后,将寻优得到的最优个体的位置与速度进行解码,得到最优的船舶避碰规划路径,最后进行了仿真实验。实验结果表明,本文算法不仅能够得到最优的船舶运动避碰路径,安全性高,而且整个求解所需时间最少,具有明显的优势,对于船舶运动避碰路径规划问题求解具有较好的可行性。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(22)
船舶航行路径受到航向、速度、发动机性能参数等关键数据的影响,对路径稳定性控制较为困难,为了提高船舶航行路径控制的稳定性,提出一种多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法。构建船舶航行的运动学模型,采用轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪等测量设备进行船舶航行路径的多维参量采集,对采集的原始参量数据进行自适应融合处理,进行船舶航行路径控制参量的量化跟踪估计,采用多维关键数据挖掘方法获得船舶航行的最优的姿态角和最优路径解析参量,实现船舶航行路径优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行路径控制的稳定性和鲁棒性较好,对关键数据的估计精度较高,提高了船舶整体控制的稳健性。 相似文献
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为解决常规船舶移动位置跟踪方法存在跟踪精度较低的不足。提出了基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究。基于视频处理技术的引入,依托船舶对象位置的确定及运动轨迹的识别,实现了提出的基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究。仿真实验结果表明,在复杂海域,提出的船舶移动位置跟踪研究方法,较常规船舶移动位置跟踪方法,跟踪精度提升34.12%。 相似文献
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基于深度学习方法的海上舰船目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及Fast R-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过Fast R-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05 s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。 相似文献