舰船目标图像特征识别系统研究

海上遥感图像的目标探测与特征提取是一项非常重要的技术,特别是近年来光学探测仪器、计算机处理器等获得了迅速发展,使遥感技术的应用能力不断提升。本文分别从小波变换的遥感图像前处理、基于视觉显著性的船舶目标候选区域提取以及基于FPGA的舰船目标图像特征识别系统搭建等方面进行详细研究,对于改善当前海上舰船遥感技术的应用质量有一定意义。     

面向船舶避碰的异常轨迹点数据动态挖掘方法

船舶在避碰状态下开展异常轨迹点数据动态挖掘时,若不能及时了解避碰危险等级,会降低船舶异常轨迹点数据挖掘的挖掘性能。为提升异常轨迹点数据动态挖掘精度,提出面向船舶避碰的异常轨迹点数据动态挖掘方法。首先对船舶航行避碰危险程度展开具体分析,并根据分析结果采集船舶异常轨迹点数据,通过小波去噪算法完成船舶异常轨迹点数据的去噪处理。再进行数据去噪处理,提取轨迹点船舶的各项参数特征,结合长短期记忆网络构建船舶异常轨迹点的数据动态挖掘模型。最后将提取的特征向量实施变异赋值,将其赋值结果作为模型输入值输入模型中。根据模型输出实现船舶避碰情况下,异常轨迹点数据的动态挖掘。实验结果表明,使用该方法开展船舶异常轨迹点数据动态挖掘时,挖掘性能较高,挖掘效果好。     

BP神经网络技术在船舶起锚机离合器故障检测中的应用

当船舶起锚机离合器出现故障时,需要采用有效的故障诊断技术判断其故障类型以及故障元器件。BP神经网络是一种具有自主学习能力的记忆网络,可以实现线性和非线性函数之间的映射,并以此为基础对网络中存储的记忆进行训练,从而提高起锚机离合器的精检测。本文从BP神经网络技术入手,论述其在船舶起锚机离合器故障信号检测的应用,为故障检测提供实用操作价值。