基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测

传统舰船图像局部特征点检测方法,存在特征点稳定度低、局部图像特征噪点多等弊端。为解决上述问题,引入全景视觉理论,建立基于全景视觉的舰船图像局部特征点检测方法。通过复合式全景视觉架构搭建、双目参量标准2个步骤,完成全景视觉检测环境的搭建。通过舰船图像局部特征点稳定度的确定、重复读和匹配度的确定、特征为数分析3个步骤,完成基于全景视觉舰船图像局部特征点检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,显著提升特征点稳定度,减少局部图像特征噪点数量。     

船舶电力线载波通信传输信号去噪方案设计

现有船舶电力信号去噪手段不能有效过滤传输数据中的杂糅成分,造成严重的脉冲干扰现象。为解决上述问题,设计一种新型的船舶电力线载波通信传输信号去噪方案。通过信号载波特征量提取、传输特征量组合选取2个步骤,完成船舶电力线载波通信传输信号的分析与识别。在此基础上,通过最佳小波去噪层数确定、特征信号阈值动态调整、脉冲去噪定量计算3个步骤,完成新型去噪方案的搭建。对比实验结果表明,与现有技术手段相比,应用新型船舶电力线载波通信传输信号去噪方案后,传输数据中杂糅成分含量明显降低,脉冲干扰事件发生几率得到有效控制。     

船舶纹理图像自适应滤波去噪研究

由于传统的船舶纹理图像的自适应滤波去噪方法存在去噪效果差的问题,因此提出了一种新的船舶纹理图像的自适应滤波去噪方法。根据船舶纹理图像空间坐标连续性,将船舶纹理图像表示成数字图像形式,利用船舶图像纹理的主要3个标志,提取纹理特征,并给出纹理特征定量估计结果。结合图像纹理特点,对图像进行分割处理。采用极值检测方法设计噪声检测的自适应滤波,在一定程度上判断出噪声大小。通过设置阈值减小对噪声的误判,实现图像信息与噪声的有效分离。设计去噪流程,由此完成自适应滤波的去噪处理。通过实验对比结果可知,该方法的去噪效果较好。     

不确定负荷下船舶微网功率自适应控制方法

传统自适应控制方法不能根据船舶航行情况,及时调整负载电荷的输出功率。为解决此问题,设计基于不确定负荷的船舶微网功率自适应控制方法。通过基本规划原理分析、控制范围协调2个步骤,完成不确定负荷下船舶自适应控制范围规划。通过微网智能体结构搭建、控制流程完善、多环控制范围确定3个步骤,实现新型船舶微网自适应控制方法的顺利运行。模拟方法应用环境,设计对比实验结果表明,与传统控制方法相比,新型船舶微网自适应控制方法在低、高频航行情况下,都可以实现船舶负载电荷输出功率的及时调整。     

云计算下船舶网络入侵高精度检测方法研究

普通船舶网络入侵检测方法,存在入侵数据分类不准确、检测结果精度过低等弊端。为解决此问题,搭建基于船舶云计算环境的新型网络入侵高精度检测方法。通过安全云框架的搭建、船舶云密钥的管理2个步骤,完成船舶云计算环境的搭建。通过高精度检测规则构成分析、入侵数据的优化分组、方法可行性分析3个步骤,完成基于船舶云计算环境新型网络入侵高精度检测方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型检测方法与传统方法相比,有效降低入侵数据分类不准确、检测结果精度过低等现象的发生几率。     

船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究

由于船舶行驶过程中产生的噪声会掩盖机舱设备信号,使工作人员的信号监测难度增加,为此提出船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。寻找噪声来源,提取噪声特征,计算得出噪声序列,分析噪声线谱,调制包络谱以及连续谱三者间的相关性,利用Ansys软件,建立船舶机舱的缩比模型,获得振动模态点。采用自适应滤波器,将噪声相互消减,实现自适应消噪,完成船舶行驶过程机舱自适应消噪算法研究。设计仿真对照实验,检测研究结果,利用计算机程序,模拟实际应用过程。实验结果表明,采用所提出算法能够有效控制信噪比曲线,使其波动保持在稳定范围,减小了混在设备信号当中的噪声,与常规算法相比,对噪声的控制效果更好。     

基于红外图像的船舶特征识别方法

传统船舶特征识别结果准确性较低,且相关人员不能根据此结果,快速完成船舶图像复原。为解决此问题,设计基于红外图像的船舶特征识别方法。通过ROI低分辨率红外图像提取、图像特征相邻方向指示2个步骤,完成基于低分辨率红外图像的船舶特征识别。通过ROI高分辨率红外图像提取、图像增强预处理2个步骤,完成基于高分辨率红外图像的船舶特征识别。设计对比实验结果表明,基于红外图像的船舶特征识别方法,与传统方法相比,能够保证特征识别结果的准确性,为快速完成船舶图像复原操作提供可能。     

舰船导航系统超分辨率图像智能提取技术研究

传统船舶导航图像智能提取模型存在方向分辨混乱、地理位置信息不精确等弊端。为解决上述问题,设计基于船舶导航系统的新型Zernike超分辨率图像智能提取模型。通过硬件器件选择、初始软件配置2个步骤,完成超分辨率图像舰船导航系统运行环境的搭建。在此基础上,通过确定Zernike表达式、获取识别图像分辨率矩值、完善智能提取流程3个步骤,完成新型舰船应用模型的搭建。分析对比实验结果可知,应用基于船舶导航系统的新型超分辨率图像智能提取模型后,方向分辨混乱、地理位置信息不精确等问题都得到明显改善。     

图像处理技术在尾迹检测研究中的应用

合成孔径雷达具有精确高、覆盖范围广等优点,在船舶的目标识别、航迹检测等方面有广泛的应用。大量的研究表明船舶的尾迹参数与船舶的运动状态、船舶类型等息息相关,本文研究的主要内容是一种基于图像处理技术的船舶尾迹检测,重点基于Radon变换与图像灰度法对船舶尾迹的雷达图像进行分析。     

基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法

异常行为的出现,会对船舶正常航行造成较大影响。为避免上述现象的出现,设计基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法。通过主成分分析、成分因子相关性分析2个步骤,完成基于模式识别的船舶异常行为特征提取。通过异常行为的局部决策、基于决策结果的数据融合2个步骤,完成基于模式识别船舶异常行为自动报警方法的搭建。模拟方法运行环境,设计对比实验结果表明,应用基于模式识别船舶异常行为自动报警方法,可以明显降低船舶异常行为的发生几率,为船舶正常航行提供有力保障。     

基于大数据挖掘模型的船舶破碎尾迹智能跟踪方法

为了解决传统船舶破碎尾迹跟踪方法跟踪轨迹点离散性过大的问题,设计基于大数据挖掘模型,提出一种新的船舶破碎尾迹智能跟踪方法。采用GIBS抽样算法作为数据挖掘模型的内核,将传统单一的马尔科夫数据链转化为多链,建立一种多链结构的数据挖掘挖掘模型,进行船舶当前尾迹数据挖掘,利用尾迹状态方程和尾迹测量方程,将尾迹数据图像化,确定尾迹实际像素并进行补偿处理,对处理后的图像进行回波特征转化,根据图像像素的回波特征值,评判像素点是否属于船舶尾迹,从而实现当前船舶尾迹跟踪。实验数据表明,该方法输出的船舶尾迹跟踪结果,其轨迹回波有效间距提高了32%,补偿间距提高了29%,可以有效降低轨迹离散。     

船舶移动网络中节点跨域访问方法的研究

现有技术手段,不能在保证船舶通信节点安全性的同时,实现信息的跨域访问。为解决此问题,设计基于船舶移动网络的新型节点跨域访问模型。通过RRC协议的缺陷改进、建立DRX自适应机制2个步骤,完成船舶移动网络环境的搭建。通过选择节点信任评估模块、完善Hadoop跨域平台、确定第三方访问编程3个步骤,完成基于船舶移动网络节点跨域访问模型的搭建。模拟模型运行环境,设计对比实验结果表明,随着新型访问模型的应用,船舶节点的通信安全性、跨域稳定性等特征值,都得到一定程度的提升。     

基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法

普通船舶目标定位方法,确定目标船舶所处位置时,易发生较大偏差,且所需定位时间过长。为有效解决此问题,设计基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法。通过船舶图像纹理特征的确定,完成基于Gabor船舶图像纹理特征的提取。通过目标阵列稀疏信号的确定、稀疏信号方位角的确定,完成基于图像纹理特征提取的船舶目标定位方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶目标定位方法与普通方法相比,一定程度上,缩小目标船舶定位误差及所需定位时间。     

大型舰船尾迹图像对比度特征提取方法

现有舰船尾迹图像对比度特征提取方法普遍存在运算复杂、处理速度慢等问题。易导致舰船尾迹区域图像与海水背景区图像出现较大差异。为解决上述问题,提出通过边缘图像特征提取方法对图像灰度对比参数特征进行提取的方法,结合人眼视觉特性的主观体验与客观对比强度评价方法进行船舶尾迹图像创新优化。利用图像边缘特征提取方法进行仿真实验。实验结果表明,通过边缘图像特征提取方法对图像灰度对比参数特征进行提取和处理可有效提高船舶图像对比度特征提取的准确性,对船舶尾迹图像进行更加清晰的展现。     

船舶网络入侵风险等级估算研究

传统船舶网络入侵风险等级估算方法,存在风险数据局部搜索时间过长、风险等级估算准确性较低等弊端。为解决上述问题,建立基于BP神经网络的新型船舶入侵风险等级估算方法。通过网络结构的确定、初始值及阈值的选取,完成BP船舶神经网络的搭建。通过入侵数据采集、数据风险等级分类、风险度量评估,完成新型船舶网络入侵风险等级估算方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,适当缩短风险数据局部搜索时间,并提升风险等级的估算准确性。     

基于红外图像的耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别研究

船舶耐腐蚀材料长期受海水侵蚀会出现不同程度的腐蚀现象,为更好地维护船舶组件,研究基于红外图像的耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别方法。该方法通过设计超声红外图像检测装置,利用该装置采集耐腐蚀船舶材料表面红外图像后,分别使用双边滤波器和自适应边缘补偿方法对耐腐蚀船舶材料表面红外图像进行去噪和边缘增强处理,并以处理后的耐腐蚀船舶材料表面红外图像为基础,使用小波变换方法得到耐腐蚀船舶材料表面缺陷边缘集合点和缺陷位置,实现耐腐蚀船舶材料表面缺陷识别。研究结果表明,该方法具备较强的耐腐蚀船舶材料表面红外图像降噪和边缘增强能力,并可有效识别大小不同的耐腐蚀船舶材料表面缺陷,应用效果较佳。     

船舶链条机械磨损寿命预测技术

为提升链条零件的耐磨性,达到延长机械使用寿命的目的,提出一种新型的船舶链条机械磨损寿命预测模型。通过磨损类型判断、典型磨损规律确定2个步骤,完成船舶链条机械的磨损定义及测量。在此基础上,通过磨损寿命极限确定、剩余使用寿命估算、磨损率计算3个步骤,完成新型模型的搭建,实现船舶链条机械磨损寿命预测技术研究。设计对比实验结果表明,与现有技术手段相比,应用新型船舶链条机械磨损寿命预测模型后,链条零件耐磨性得到明显提升,实现延长机械使用寿命的初衷。     

变载荷下船舶动力机械不锈钢钢丝绳减振装置

在变载荷影响下,船舶动力系统中的不锈钢钢丝绳,极易因振动波的振幅发生改变,而出现严重振荡现象。为解决上述问题,设计变载荷下船舶动力机械不锈钢钢丝绳减振装置。通过变载荷引起的激振力确定、动力机械减振控制2个步骤,完成新型减振装置应用环境的搭建。通过钢丝绳隔振器选择、船舶隔振垫设计、振荡采集传感器设计3个步骤,完成新型减振装置使用模块的搭建。控制变量因素设计对比实验结果显示,应用变载荷下船舶动力机械不锈钢钢丝绳减振装置后,振动波振幅的变化情况得到有效控制,钢丝绳严重振荡现象的发生几率,也得到一定程度的抑制。     

基于CAD/CAM的舰船螺旋桨精度控制技术研究

为解决船舶螺旋桨内部角动量不平衡、精准解耦能力较弱等问题,提出基于CAD/CAM的船舶螺旋桨精度控制方法。通过控制轴系确定、定点坐标变换2个步骤,完成船舶螺旋桨结构的CAD/CAM建模。在此基础上,通过铣削方式与加工路径分析、残余精度量计算、微小控制误差确定3个步骤,完成新型精度控制方法的搭建,实现基于CAD/CAM的船舶螺旋桨精度控制技术研究。对比实验结果表明,与传统控制方法相比,应用新型精度控制方法后,船舶螺旋桨内部角动量呈现明显的平衡状态,精准解耦能力最大值可达到70%。     

有效保留图像细节的自适应图像消噪方法

采用小波图像降噪方法容易去除图像的边缘细节特征,导致关键信息丢失,提出一种有效保留图像细节的自适应图像消噪方法。采用局部二值拟合方法对图像进行二值化处理,提取图像的边缘轮廓特征并进行多尺度分割,采用局部区域梯度模特征匹配方法调整邻域的大小,对图像进行全局分割,从而有效保留了图像的细节特征,在此基础上利用变尺度的小波降噪方法实现图像自适应降噪。仿真结果表明,采用该方法进行图像消噪能有效保留图像细节特征,图像消噪输出的峰值信噪比较高,说明图像质量较好,性能优越。