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伴随着我国海洋经济的快速发展和海洋资源开发活动的日益活跃,潜水打捞在国家应急保障体系中的作用凸显.第四届国际潜水救捞与海洋工程技术论坛在此背景下由中国潜水打捞行业协会主办召开.通过对论坛报告内容的梳理和总结,探讨了沉船整体打捞工程、水下装备、"智慧海洋"战略展望、灾害应对与环境保护以及涉海法律法规等当前行业关注的多个方面的热点话题,结合我国救捞力量发展历程与现状,分析并展望了大型救捞船舶、水下高精度感知、大深度潜水、水下潜航器、仿真演练与辅助决策及水下作业工具等关键技术与装备的发展趋势. 相似文献
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数字化、自动化及智能化监管技术是保障内河航运系统安全、高效及绿色运行的关键。从态势感知、事件监视及组织优化这3方面阐述内河航运系统监管技术研究现状,总结技术发展沿革与趋势,分析监管技术存在的不足。研究表明:内河航运监管态势感知研究伴随先进信息感知技术发展做适应性进步,从利用海事雷达技术捕捉船舶物理表象特征,逐步结合数据挖掘方法融合多源信息向多船态势感知和智能感知方向发展;事件监视研究起初受限于传感器设备感知水平不足而主要面向事件后分析,结合先进传感器技术和智能技术,逐渐向事件中检测和事件前预测方向发展;组织优化研究主要包括船舶运行空间优化方案和时间优化方案的制定,未来组织优化模型需考虑航道突发事件的影响,有利于推进组织运行方案的实际应用,更好地服务于海事监管需求。提炼内河航运系统多模式一体化融合感知网、全息场景图及智能管控系统构建的关键技术,面向未来新一代航运系统,探索内河航运平行监管模式,阐述内河要素物理及耦合关系平行建模和平行数据集建立与信息挖掘、平行监管及交互可视化等方面建设的核心内容,旨在采用基于数字孪生技术的虚实闭环交互机制实现内河航运系统的高效运行,为内河航运系统监管技术的研究与发展提出了创新方向。 相似文献
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船舶航行交通事件检测依赖基于历史数据的离线检测方法, 检测模型适用性差, 难以满足监管人员的实时监测需求。通过分析船舶异常行为检测、航行事故检测等现有交通事件检测技术, 可以发现: 在数据层面, 监测数据来源单一、环境信息缺失; 在方法层面, 基于统计、风险评估等经典模型的事件监测方法效率高但准确性低, 基于神经网络、图像识别等机器学习的检测方法准确性高但效率低; 多源数据融合、多项技术结合的交通事件检测方法成为实时检测方法的发展趋势。在此基础上, 梳理了实时船舶航行交通事件检测的3项关键技术: (1)海事大数据技术: 高效处理船舶运动数据和航行环境数据, 统一多源异构数据结构标准, 降低数据源单一造成的事件误报率; (2)船舶行为动态建模技术: 利用知识图谱等技术融合船舶航行情境信息, 在不同船舶运动环境下利用深度学习、语义关联、图神经网络等方法构建不同的船舶行为模型, 提高检测准确性; (3)实时分析和可视化技术: 结合平行系统进行虚实系统间信息传递, 定性分析检测结果, 实时显示检测全过程, 提升监管过程中的人机交互效率。然后, 提出了包括数据采集、后台服务和客户端应用3个功能模块的交通事件平行检测系统; 该系统具备实时接收并处理船舶航行数据、分析并预测交通状态、动态检测并预警交通事件和仿真结果展示等功能。从数据融合、交通状态感知和交通虚实映射3个方面, 展望了面向海事监测实务的实时检测技术发展方向。 相似文献
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