基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建研究

传统的图像重建方法应用于船舶航行图像重建,由于在图像匹配过程中的误差率较大,导致其图像匹配性能较差。为此,设计一种基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建方法。首先,利用灰度变换和图像锐化,对图像预处理;其次,采用聚簇算法完成图像匹配;之后,通过反解法数字纠正方法完成图像纠正;最后,利用图像序列重建,完成船舶航行图像的三维重建。至此,完成基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建方法的设计。通过对比实验,与2种传统方法相比,提出的基于无人机倾斜摄影的船舶航行图像重建方法的图像检查点精度更高,表明其匹配性能更好。     

基于多特性融合的船舶航运图像识别算法

针对原有船舶航运图像识别算法在计算过程中,仅对图像中某一特征提取,造成图像识别精度较差的问题,引用多特性融合技术,设计基于多特性融合的船舶航运图像识别算法。设定图像采集设备,获取航运图像,依据图像预处理流程完成图像预处理。设定特征提取部分中的除原有的边缘特征,增加图像色彩特征以及纹理特征。使用提取到的图像特征,采用粒子滤波的形式,完成船舶航运图像识别。至此,基于多特性融合的船舶航运图像识别算法设计完成。构建实验环节对此方法进行测试,与原有算法相比,此方法对图像识别的有效性更高。综上所述,此船舶航运图像识别算法优于原有船舶航运图像识别算法。     

基于机器视觉技术的船桥防碰撞自动控制系统

为避免船桥发生碰撞事故,设计基于机器视觉技术的船桥防碰撞自动控制系统。利用双目视觉传感器采集船舶航行环境图像,由A/D转换芯片预处理环境图像,再利用双目视觉测距技术结合预处理的环境图像计算船舶与桥墩间的距离;通过全球定位系统采集船舶位置信息,利用改进差分进化PID控制方法得到舵角自动控制结果,再利用异步收发传输器根据控制结果生成自动控制指令,作用于船舵,完成船桥防碰撞自动控制。实验证明：该系统可有效采集船舶航行环境图像,计算船舶三维坐标;在不同航行环境时,该系统均可完成船桥防碰撞自动控制,且自动控制的稳定性较优。     

数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用

为了缩短无人船舶目标图像的识别时间,提高目标图像的质量,提出了数据挖掘在无人船舶目标图像识别中的应用。利用数据挖掘技术确定无人船舶目标图像的阈值,根据目标图像的阈值误差分割了目标图像,采用图像边缘点提取公式将图像边缘点连接成线,提取出目标图像的外轮廓,完成无人船舶目标图像的预处理;通过目标图像识别算法的改进设计,得到了目标图像的识别流程,实现了数据挖掘在无人船舶目标图像的识别中的应用研究。仿真实验结果表明,数据挖掘在无人船舶目标图像识别方法与基于航拍技术的目标图像识别方法相比,目标图像的识别时间缩短了35.1%。     

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。     

基于连通域分析和笔画宽度变换的船名检测方法

为实现昼夜间船名精准检测,本文提出一种基于计算机视觉的船名检测方法。该方法使用Retinex算法对船舶图像预处理,随后基于MSER获取文字候选区域,根据先验知识和笔画宽度变换特征得到最终候选区域,最后使用级联分类器确定单字符区域,进而得到船名位置完成船名检测。实验结果表明,该方法在昼间和夜间均能实现船名精准检测,昼间船名检测准确率高达90.4%。     

基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法

本文提出一种基于卷积神经网络的船舶红外图像边缘检测方法。首先,介绍船舶红外探测技术的基本原理,针对船舶红外图像的预处理进行研究,包括灰度的均衡化、红外图像的背景抑制、图像分割等。设计了一个基于卷积神经网络的红外图像边缘检测模型,该模型采用多层卷积和池化操作,以及非线性激活函数,能够有效地捕捉图像中的边缘信息。最后,通过对模型进行训练和优化,得到了准确度较高的船舶红外图像探测算法,为后续船舶的目标识别和跟踪提供了有效的基础。     

船舶肋骨结构厚度近似模型优化

船身结构刚度对船舶航行安全性具有重要影响,为提高某船舶结构刚度,以某船身结构为研究对象,分别建立其三维模型以及有限元模型。通过神经网络算法与结构应力计算模型相结合,对船身钢板厚度进行优化设计。通过迭代计算,船身结构刚度稳定收敛,并且刚度值显著提高。本文采用的神经网络算法与应力计算模型相结合的方法能够有效提高结构刚度,可为工程实践提供参考。     

新型船舶辅机电气设备自动化故障检测系统

传统船舶辅机电气设备故障检测系统受系统算法的限制,在检测过程中需要人为数据干预,导致检测结果精准度偏低,检测用时较长。基于此,提出新型船舶辅机电气设备自动化故障检测系统设计。首先,对系统硬件进行设计,通过采用网络+红外检测技术的融合,完成对网络红外故障检测硬件设计;然后,对故障检测与故障定位两部分,并对其进行算法定义,从而完成系统软件的设计。最后,通过实验对设计系统进行对比验证,证明设计系统的故障检测精准度高于传统故障检测系统。     

船舶视觉图像优化检测方法研究

对海域的船舶进行智能图像监控是一项很重要的技术,但该技术容易受到海上背景光线变化、遮挡阴影区域及小范围船舶聚集等因素的干扰,导致当前基于智能视觉的船舶检测在背景更换的阀值判断上存在较大缺陷。本文提出改进的基于智能图像处理的船舶快速检测方法,通过差分运算、阈值生成、二值化、去噪和形态学处理等操作对获取的智能图像进行预处理,依据经预处理后二值图像,引入异常比率的概念对所监控图像范围的船舶状态进行判断,以动态阈值和静态阈值的联系,判断是否需要更换背景的条件,实现高精度船舶图像检测。仿真实验结果表明,所提方法能够准确地对船舶图像进行检测,具有较高的检测精度。