船舶避碰系统感知层关键数据查询算法

针对当前使用的基于遍历算法、遗传算法受到感知层冗余数据影响,导致查询结果不精准。针对该问题,在船舶避碰系统下,使用感知层关键数据查询算法。构建关键数据聚类目标函数,结合模糊聚类分析技术处理感知层关键数据,缩短查询时间。利用查询树算法解析数据,并通过建立识别子标签,分配关键数据,由此设计关键数据查询流程。通过实验对比结果可知,该算法查询的对地航向信息、对地航速、航迹向和航行状态与实际信息一致,误差为0,具有精准查询结果。     

物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用

为解决传统船舶航行避碰效果不佳的问题,对物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用情况进行分析。通过对舰船避碰系统结构框架进行分析,采集船舶航行参数及船舶最佳航行路线。基于参数采集结果,进一步对舰船避碰系统中的物联网感知层查询树算法性能进行优化,实现对舰船避碰系统的有效控制,保证船舶航行安全。最后通过实验证实,物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用,对船舶航行具有更加精确有效的控制效果,充分满足研究要求。     

物联网技术在海关集装箱监管中的应用

1物联网技术发展概况物联网指按约定的数据协议,通过各类传感装置采集信息和处理数据,实现物品信息在网络环境下的可视化,从而对人和物进行识别、定位、跟踪、监控和管理的智能化系统。物联网一般包含感知层、网络层和应用层:感知层主要通过射频、视频、全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、传感器等技术识别、跟踪、采集物品的静态和动态信     

船用物联网中的信息感知与交互技术

针对传统船用物联网中信息感知与交互技术误报率高的情况,设计一种船用物联网信息感知与交互技术。分析船用物联网数据收集原理基础上,收集物联网数据,确定数据网络离群值,清洗信息数据,采用数据融合技术,融合有用信息。采用分布式存储技术存储数据,制定通信协议,根据信息交互过程,生成通信信道。实验对比结果表明,此次设计的船用物联网中的信息感知与交互技术比传统技术误报率低,对今后船用物联网发展具有一定的借鉴意义。     

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。     

一种基于物联网技术的港口物流产业园智慧化改造方案

以中交二航局阳逻产业园智慧化改造为对象，以感知层、网络传输层和应用层等物联网分层架构应用为驱动，总结对感知层物联网传感设备的应用，探索适合港口物流产业园发展规划和实际生产需要的数据信息采集硬件标准化和智慧化方案，旨在为其他港口物流产业园规划建设提供参考。     

海洋物联网通信数据跨区域智能整合方法

传统海洋物联网通信数据整合方法,存在数据跨区域整合资源度差,数据整合碎片化严重的问题。针对问题产生,提出海洋物联网通信数据跨区域智能整合方法研究。首先通过聚类碎片数据整合算法,对物联网数据资源碎片进行初级跨区域整合计算;接着,引入终端区域自适应整合算法,对初级整合的碎片数据链进行最终多数据自适应关联整合计算,完成物联网通信数据跨区域的整合。最后,采用仿真实验方式,证明提出方法的可行性与有效性。     

物联网环境下多船舶智能体决策信息支持技术

随着物联网的快速发展,传感器网络被广泛应用于船舶智能系统中,逐渐成为船舶信息化建设的重要基础。传感器网络能够为多船舶智能体系统提供大量船舶运行的实时感知数据,为智能决策提供决策依据和信息支持。本文对物联网技术和基于物联网的多船舶智能体决策系统进行了深入研究,在此基础上,提出了多船舶智能体决策算法。     

基于聚类分析的船舶数据库优化分析

数据库优化问题是船舶数据管理系统中的一个关键模块,数据库优化结果直接影响数据查询效率和查询准性,针对当前船舶数据库优化方法存在的错误差、优化时间长等难题,以改善船舶数据库优化效果为目标,设计了一种基于聚类分析的船舶数据库优化方法。首先对船舶数据库优化原理进行分析,提出当前船舶数据库优化方法各自存在的不足,然后引入聚类分析算法对船舶数据库优化问题进行挖掘,发现船舶数据库变化特点,找到最优的船舶数据库优化策略,最后进行了船舶数据库优化仿真对比测试。相对于其他船舶数据库优化方法,聚类分析方法的船舶数据库查询效率高,改善了船舶数据库优化实时性,提高了船舶数据库查准率,船舶数据库优化结果显著优于对比船舶数据库优化方法,在船舶数据库管理中具有更高的应用价值。     

物联网感知技术在航运业中的应用

在现代海上航运业务中,基于物联网的应用越来越多,如海上气象数据传输系统﹑海上雷达探测系统﹑目标物检测跟踪系统等。在这些业务中,核心的处理是对目标数据的采集及传输。海上无线通信的信道频谱较窄,如何在海上物联网体系中能对目标数据精确采集及有效传输事关整个应用业务的性能。本文着重研究海上物联网系统在感知层面的技术,利用分簇理论改进无线传感网络的路由技术,提出一种改进后的无线传感网络结构,最后对算法进行仿真。     

物联网技术在舰船网络安全监测预警中的应用

为了提升网络通信的安全性,提出基于物联网技术的舰船网络安全监测预警方法。感知层利用传感器采集舰船网络设备数据;传输层中数据传输单元依据传输控制协议,封装打包各传感器采集的舰船网络数据,并传输至融合层;融合层中数据融合单元,利用加权融合算法,融合各传感器采集的网络数据;应用层中网络安全监测单元,利用集对分析算法,结合融合后的网络数据,计算舰船网络安全态势值,监测舰船网络的安全态势;利用网络安全预警单元对比分析安全态势值与设置阈值,当安全态势值低于设置阈值,则发出警报,实现舰船网络安全预警。实验证明,该方法可有效融合舰船网络设备相关数据,精准监测舰船网络的安全态势,完成网络安全监测预警。     

大规模船舶数据库优化和查询研究

船舶数据库优化和查询结果好坏直接影响船舶信息管理系统的性能,针对当前单一方法无法有效实现大规模船舶数据库优化和查询问题的求解,为了加快船舶数据库优化和查询效率,设计了基于组合理论的船舶数据库优化和查询方法。首先分析国内外当前船舶数据库优化和查询研究现状,找到当前船舶数据库优化和查询方法存在的局限性,然后采用粒子群算法对大规模船舶数据库优化和查询问题进行求解,然后在此基础上,引入蚁群算法进行大规模船舶数据库优化和查询问题进一步求解,最后与单一方法进行船舶数据库优化和查询对比实验,结果表明,本文方法的船舶数据库优化和查询速度快,可以在短时间内找到用户需要的信息,而且船舶数据库查询精度更高,是一种性能优异的船舶数据库优化和查询方法。     

RNN查询在船联网移动环境下的缓存应用

基于移动物联网的各类船用电子应用越来越广,应用采集数据类型及长度极速增加,如何保障数据挖掘实效性及准确性关系到各类应用的性能。数据查询是数据挖掘最基本的手段,传统的基于链式的查询方法已经越来越不适应船联网环境下的大数据并发查询。空间数据反向最邻查询(RNN)能够适应高纬度的数据挖掘,在网络路径较为复杂的移动互联网环境下有更好的性能。本文重点研究船联网移动RNN查询算法应用,最后进行仿真。     

物联网在船用管件制造流程中的应用

在船用管件的制造流程中,由于产品需求多样、制造工艺复杂、生产信息化水平低等因素导致制造企业生产水平和管理效率偏低。为了能够解决船用管件制造流程中存在的问题,在生产过程引入物联网技术,通过物联网,实现制造流程可视化,达到提高效率的目的。本文对船用管件制造管理物联网系统及其感知模块进行设计和实现,提出RP-WCL节点定位算法和L-RRP路由选择算法,最后进行仿真实验并给出实验结果。     

面向物联网的船舶通信网络数据传输路径优化仿真

数据传输路径优化算法是当前船舶通信网络研究中的重要方向,为了解决当前数据传输路径优化算法存在时延大、数据传输功率低等不足,提出了面向物联网的船舶通信网络数据传输路径优化算法。首先针对数据传输时延大的问题,对全部物联网节点进行分簇操作,减少数据传输重复信息,加数据传输速度,然后设计了根据最短距离建立船舶通信网络数据传输路径最化算法,最后采用进行仿真实验,以验证船舶通信网络数据传输性能。结果表明,本文方法缩短了船舶通信网络数据传输时延,加快了船舶通信网络数据传输速度,而且船舶通信网络数据传输成功率得到了明显改善。     

基于Apriori算法的船用物联网多来源数据深度挖掘方法

随着物联网技术的不断发展,物联网空间内的数据源开始呈现出多来源的性质。在此种性质作用下,传统数据挖掘方法无法更深层次的对数据进行挖掘,通过对数据来源的分析发现,Apriori算法能够有效地解决这一问题,因此提出基于Apriori算法的物联网多来源数据深度挖掘方法。通过对物联网内数据来源关系的分析、挖掘模型的建立、Apriori算法计算及Apriori算法挖掘执行4部分的描述,完成对提出方法的设计。最后,通过数据仿真实验来证明提出的方法能够满足物联网多来源数据深度挖掘的需要。     

港口起重机物联网智能并联监测系统研究

将物联网技术与港口起重机状态监测和安全评估相结合,构建了基于物联网三层并联架构的港口起重机物联网实时监测安全评估系统,阐述了感知层、网络层、应用层所采用的关键技术;以岸边集装箱起重机工程物联网智能监测系统为例,介绍了数据采集到网络传输、最后在客户端输出状态曲线和信号查阅的全过程。实践应用表明,该系统具有可靠性和实用性。     

船舶避碰系统中的RFID物联网感知层查询树算法研究

船舶避碰系统是保障其安全航行的重要保障,基于RFID的射频识别技术是避碰系统主流技术,利用读写器读取对方船只标签信息,从而得到相邻船只的位置、体积、重量等信息,进一步计算合理的避碰策略。通过查询树算法循环读取相邻船舶标签,存在着时隙浪费问题,影响标签读取精度及实效性。本文研究了基于物联网RFID避碰算法结构,针对传统查询树算法缺点,改进标签获取后的数据检测流程,减少了查询算法的交互命令数,提高算法实效性。     

船舶大数据平台基于上下文数据压缩的物联网路由算法研究

近年来,以物联网技术为基础的船舶大数据平台逐渐成为航运业的发展趋势。和互联网相比,物联网传感器网络规模大,具有数据量大、传输速率高等特点。由于网络异构性,物联网存在数据采集不完整的情况。本文对上下文数据建模和数据压缩算法进行了研究,在此基础上,提出了物联网路由算法,提高了物联网数据的有效性。     

基于物联网技术的绿色航运监测系统的设计与实现

为解决信息孤岛问题,实现对船队环保设备营运状态的统一管理,采用物联网技术和云、边、端协同数据框架,自主研发绿色航运监测系统,初步形成覆盖集运、散运和客运等主流船型的边缘感知、加密远传和实时监测网络。该系统已在中国远洋海运集团有限公司实际应用,结果表明其应用效果良好,能为公司各职能部门和下属各航运公司提供定制化的数据查询、业务分析、自动报表和风险预警等服务。