船舶机舱监控视频的智能检索系统设计

智能监控是通过图像处理的方法对动态场景中的目标进行自动、实时的跟踪识别,并分析和判断目标行为的现代化电子计术。对舰船智能监控系统的基本理论和关键技术进行深入调查和研究,提出了舰船监控智能检索系统设计方法,以便更好的对目标进行跟踪。通过对目标数据特征进行分析,对视频的序列进行匹配和记录,优化舰船机舱视频对监控目标的检测和提取功能,为验证方法的有效性,设计仿真实验,对视频数据进行检测和提取,并记录图像目标特征。试验结果表明该方法有计算简单、运行稳定的特点,可快速得到正确的视频跟踪检索目标。     

基于碳排放考量的集装箱海陆多式联运模式选择

为使集装箱海陆多式联运模式选择能更符合节能减排的要求,分析碳排放影响因素并建立海陆多式联运碳排放计算模型和运输成本计算模型,在此基础上建立基于碳排放量、运输成本、运输时间的多目标决策模型,通过决策模型进行联运模式的比较选择。以哈尔滨市至泰安市的集装箱海陆多式联运为例,应用以上多目标决策模型得出"铁―海―铁联运"模式为最优方案。     

淤泥质海岸波致液化及航道骤淤问题初步研究

研究波浪与淤泥海床相互作用导致的海床液化、体积冲刷和高浓度近底悬沙的层移输运问题。采用de Wit提出的液化判别条件及计算方法,结合连云港近岸波浪和淤泥力学特征,计算不同来波条件下淤泥质海床的液化深度;进一步考虑浑水中含沙量对流速的折减影响,计算液化层运移速度分布。计算结果表明,大浪条件下,淤泥质海床可能有较大的液化深度,但层移厚度不大。由于层移含沙量较高,在近底水流驱动下仍能形成较大的输沙率和一定规模的大风天航道骤淤。有关研究成果为海床稳定性分析和输沙计算提供了新的思路和方法。     

基于新型磁链观测器的无速度传感器感应电机控制技术研究

提出一种由补偿式的二阶带通滤波器电压磁链观测模型,基于该补偿电压模型,构成新的磁链估计器.为了解决磁链观测器多平衡状态的问题,提出以提高磁链估计精度的方法、对不同类型感应电动机磁通观测器的控制技术进行研究.对传统的模型参考自适应速度估计方法进行改进,基于补偿式二阶带通滤波器电压磁链观测模式作为参考模型,速度估计的精度提高.同时对基于新型磁链观测器的无速度传感器感应电机控制技术进行研究,然后通过仿真验证.     

基于图像分割与目标提取的舰船遥感影像分析技术

舰船遥感影像分析技术在舰船目标识别、海上航运交通管理、资源探测和军事侦察等领域发挥着重要的作用,是一种快速、高效和准确的海上舰船信息获取方法。遥感技术的理论基础是电磁波原理,该技术利用遥感卫星等设备采集和分析远距离物体辐射和反射的电磁波信号,从而进行地面物体的探测和识别。由于遥感技术存在巨大的优势,因此,基于遥感技术的舰船遥感影像分析和目标提取有重要意义,决定了海上目标识别和海上监察的水平。本文针对舰船的高分辨率遥感影像,详细的介绍了图像分割原理和目标提取原理,在此基础上研究了一种全新的舰船遥感图像分析技术。     

成都市城市道路行人交通特性研究

本文通过对成都市路段、交叉口大量行人交通特性数据的采集,并进行了相关性分析,确定了性别、年龄、人数、出行目的、环境等因素对行人步行行为的影响。通过分析发现,男性行人的步行速度、步行随机性普遍大于女性;随着年龄的增大,行人的步行速度、步行随机性普遍降低;行人过街步行速度普遍低于路段步行速度、而过街谨慎性要高于路段;目的性强的行人步行速度和谨慎程度都要更高些;行人过街时往往表现出群体心理、从众心理和节省心理。据此,从硬件配置、管理和宣传教育三方面提出了相关改善措施。     

中低雷诺数流动直接数值模拟的算法比较

文章采用不同的算法对中低雷诺数方腔驱动流动进行了直接数值模拟,所用算法分别是人工压缩方法、SIMPLE算法以及PISO算法.三种算法均采用有限体积法基于交错网格技术离散N-S方程,时间项采用全隐格式离散,对流项采用QUICK格式离散,并将它们得到结果与Ghia发表的基准解进行了比对.文中分析了在同样的收敛条件下,不同算法之间的稳定性,收敛速率以及准确性的差异,发现PISO算法在较低雷诺数Re=400和Re=1000情况下最准确,而人工压缩算法在雷诺数为5000时最准确,在所有计算的不同Re数条件下,发现人工压缩法达到收敛所需时间都是最少的,这可以使它成为中低雷诺数下研究直接数值模拟最好的算法之一.     

卡尔曼滤波器在舰载雷达目标跟踪中的实现

舰载雷达目标追踪系统可以探测和跟踪海面、水下和空中的目标,为船舶导航等提供重要的目标数据,保障船舶安全和正常航行。卡尔曼滤波器(CKF)是基于容积卡尔曼滤波算法设计的一种典型非线性滤波器,近几年来获得了广泛的关注。本文利用容积卡尔曼滤波器,对传统舰载雷达系统进行鲁棒性和近似线性的优化,提高舰载雷达目标追踪的效率和精度。     

被动多传感器改进交互多模型粒子滤波算法

将改进的粒子滤波算法即基于均匀重采样的粒子滤波(AUPF)与交互式多模型算法(IMM)相结合,提出交互式多模型均匀重采样粒子滤波算法(IMM-AUPF),并将其应用于被动多传感器的机动目标跟踪中。均匀重采样粒子滤波在标准粒子滤波的基础上通过改进重采样过程,在解决粒子退化问题的同时,增加了粒子的多样性,提高了滤波性能。在多模型中应用均匀重采样粒子滤波,提高被动多传感器系统的机动目标跟踪精度。将该方法与交互式多模型粒子滤波算法(IMM-PF)进行仿真对比,结果表明该方法具有更好的跟踪性能。     

无人机在海上舰船目标识别中的应用

随着海洋开发的深入,卫星、无人机等遥感设备在获取海洋信息图像方面的能力得到了广泛的关注。利用遥感技术得到海洋图像,对于舰船目标识别具有重要意义。本文克服传统的Zernike矩算法易受外界干扰的问题,利用四元数进行改进,最后通过仿真实验说明本文算法识别率高、鲁棒性强。