基于卷积神经网络的舰船图像类型识别

舰船图像类型识别是计算机视觉领域研究的热点,当前舰船图像类型识别方法存在误识率高、识别时间长等不足,为获得更优的舰船图像类型识别结果,提出基于卷积神经网络的舰船图像类型识别方法。首先提取舰船图像,对其进行增强、去噪、过滤处理,提升舰船图像质量,然后从舰船图像中提取识别特征,将其作为卷积神经网络的输入,舰船图像类型识别作为卷积神经网络的输出,建立舰船图像类型识别分类器,最后采用Matlab2017对5种类型的舰船图像进行仿真测试,卷积神经网络的舰船图像类型识别正确率超过95%,舰船图像类型的误识率和漏识别均低于5%,获得了理想的舰船图像类型识别结果,而且舰船图像类型识别性能远高于其他舰船图像类型识别方法,具有十分广泛的前景。     

基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用

常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。     

日本名古屋第二环线名古屋西—飞岛间高架桥

日本名古屋第二环线(Nagoya Daini-Kanjo Expressway)位于距名古屋市中心约10 km位置,以名古屋市为中心,呈放射状延伸,与主要干线连接,以缓和城市交通拥挤现状,提高名古屋港的物流效率,且作为发生灾害时的紧急运输通道。该线路分为陆地部分和跨海部分,全长67 km,其中包括跨海部分的长54.8 km的线路首先投入使用,然后进行最后的线路区间即名古屋西—飞岛间长12.2 km的线路施工。     

活性氧消毒剂现场制备技术及其在舰船洗消领域的应用展望

本文采用电催化膜反应器制备活性氧消毒剂,并评价了其对G,V,H三类军用毒剂的消毒效果。该消毒剂能够实现快速洗消,适用范围广,毒副作用小,没有残留物,本身不会造成任何污染,满足舰艇核生化洗消的作战需求,现场完成洗消剂的制备。舰艇在出海过程中无需携带洗消剂,既可以节约舰艇上的宝贵空间,又可以降低携带化学物质出海带来的风险,在洗消、密闭空间消毒等相关领域具有广阔的发展前景。     

美国交通应急预案对我们的启示

一场突如其来的灾害无情地向亚洲袭来、向中国袭来，一时间人们谈“非”色变，人人忧心忡忡。非典型肺炎袭击了中国大地，袭击了中国的娱乐业、餐饮业、旅游业，进而使中国的交通运输业也遭受重创并且祸及物流业，乃至一些制造业也将受到影响。本专题对“非典”时期我国重型车市场及工程机械市场的影响进行了分析，并且介绍了美国政府(尤其是运输部门)的突发事件应急机制，希望能对我国交通行业的未来工作起举一反三的作用。