基于DSP的船舶通信系统图像采集和处理系统研究

图像是获取外界信息最直接的途径,在船舶安全、消防、监控等方面有着重要作用,是实现船舶智能化建设的重要组成部分。本文在研究图像采集和图像处理基本原理的基础上,结合数字信号处理器(DSP)在图像处理方面的优越性,设计图像采集和图像处理系统的总体方案和工作原理,并分析图像采集模块、图像处理模块和无线传输模块的具体实现方法。     

审计推动完善建设项目管理的路径选择

基本建设投资依然是国家经济转型发展的主要支柱,建设项目的管理水平直接影响投资效益。从剖析当前建设项目管理中普遍存在的问题为切入点,探讨审计在推动完善建设项目管理的可行性,总结审计实践在其中的保障和促进作用,提出了审计推动完善建设项目管理的路径选择。     

卡尔曼滤波在船舶跟踪预测中的研究应用

利用卡尔曼滤波算法的自回归性,将其应用到船舶动态跟踪预测中,建立船舶运动的状态方程,通过当前状态进行下一时刻的位置和速度预测,然后利用Matlab对采集到的10帧图像进行实验仿真。通过对测量值、估计值和最优值的对比可知,本文算法能够较高精度的对船舶进行跟踪预测。     

双块式轨枕外形质量快速检测系统研制及应用

SK?2型双块式混凝土轨枕是高速铁路无砟轨道结构中的重要预制件,单一生产厂日均产量达到800~1400根,但目前的人工检测方式无法满足双块式轨枕的出厂检验要求。本文提出的双块式轨枕外形质量快速检测系统可满足TB/T 3397—2015《CRTS双块式无砟轨道混凝土轨枕》的出厂检验要求,与双块式轨枕生产线相匹配,大大提高了检测效率,实现了双块式轨枕全参数、自动化、智能化检测。检测数据自动上传至生产管理平台,可对双块式轨枕生产质量进行跟踪管理。     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。     

多极化SAR图像目标检测研究

目前,SAR图像检测多是单一极化的方式,从而使得检测效率低下。因此本文采用多极化的方式进行目标检测,在检测算法中,本文将多种极化检测器相融合,通过检测结果的多次迭代,得到最后的目标检测结果。从对比实验结果可看出,在相同的虚警率下,本文算法的检测结果最好,并且随着虚警率的提高,虚警点数没有增多。     

跟踪审计在施工阶段的应用研究——以和田昆仑绿业文化广场为例

部分建设项目投资主体的工程项目管理能力水平平庸,工程管理运行过程中腐败和舞弊频发,资源使用效率不高,经济预期和社会效益偏离预定目标。全过程跟踪审计通过动态、全过程的方式,做到了建设项目事前、事中、事后监督的有机统一,提高了投资方的控制能力。本文以新疆和田昆仑绿业文化广场项目为例,从管理、技术、经济三个层面阐述了新疆和田昆仑绿业文化广场项目施工阶段跟踪审计的审计内容和成效。着重探讨了在施工阶段跟踪审计存在的问题,并提出相应的优化措施。     

分布式云平台在舰船目标检测中的应用研究

在现代海上军事领域,船舶目标跟踪监测系统一直是其重要的研究方向,其监测跟踪的精度、准确度及效率是衡量系统的3个最重要的性能指标。传统的舰船目标跟踪监测系统是基于单处理中心,监测跟踪算法的处理精度及效率已经越来越不能满足现代海上军事系统的性能要求。本文研究基于云计算的分布式平台,分析海上目标跟踪监测中的噪声滤波,结合帧间差分法及背景差分法,提出的基于分布式云平台的舰船目标监测算法,提高了算法效率。     

解析模型预测控制在欠驱动船舶路径跟踪控制中的研究

从非线性、欠驱动、船舶模型参数易控制的欠驱动船舶路径跟踪入手进行问题研究,采用解析模型预测控制,利用单输入单输出系统,通过对时域上的性能函数求导求得最优控制律;然后利用无干扰情况的船舶模型进行最优控制律的简化;最后通过实验进行验证本文算法与带反馈的线性欠驱动船舶直线路径跟踪控制相比趋于稳定的时间要短,可靠性和收敛性更优。