基于图像分割的船舶吃水深度检测方法

针对传统的船舶吃水深度检测方法精准度低的情况,提出基于图像分割的船舶吃水深度检测方法。以得到精准的舰船吃水值为出发点,采集舰船吃水图像,并进行动态模板匹配,减少舰船晃动对吃水深度检测的影响,在此基础上,对船舶水尺图像字符进行校正,计算吃水线位置,得到舰船吃水深度,以此实现船舶吃水深度检测。实验对比结果表明,此次设计的基于图像分割的船舶吃水深度检测方法比传统的吃水深度检测精准度高,具有一定的实际应用意义。     

基于自适应活动轮廓的图像分割

在活 动轮廓的基础上，引入了统计“图像势能”和松驰法，提出了基于自适应活动轮廓的图像分 割方法。该方法克服了活动轮廓的一些缺陷，能准确、可靠地检测物体曲率高的边缘部分，且分割结果与活动轮廓的初始位置无关。实验结果验证了该方法的有效性。     

黄菊强调:合力建设长江黄金水道为长江流域经济持续快速协调发展作出新贡献

11月28日，在“合力建设黄金水道，促进长江经济发展”座谈会上，中共中央政治局常委、国务院副总理黄菊强调，合力建设长江黄金水道是贯彻落实十六届五中全会精神，统筹区域协调发展的重要举措；     

基于色彩矩的无监督多分辨率图像分割

无监督的图像分割被广泛的应用于各种不同的条件下，包括数字相机的图像增强，目标识别，基于内容的图像检索和三维图像分析。本文提出了一种新的多分辨图像分割方法，与其他基于颜色的全局优化分割方法比较，该方法基于人的视觉系统原理，能够将感兴趣的物体从背景中分割出来，同时图像分割是一个多分辨率的分割过程，首先算法在整幅图像中搜索代表物体的特征块，然后利用特征块的色彩矩特征对所有图像块进行聚类，最后对属于物体类的图像块进行高分辨率的分类，直到块中的每一个像素点被区分为背景或物体，实验结果表明，与传统方法相比，本文算法能够在较短的时间内，取得较好的分割效果。     

整治兆河西河贯通水上环行通道

巢湖是我国五大淡水湖之一，四周水网密布，河流众多，为航运、水产、旅游业的发展的提供了条件。兆河、西河位于长江北岸，是巢湖流域主要河流：巢湖入江通道现只有合裕航道一条，水利部门在建设兆河、黄雒河等水利没施时，没有配套建设相应的船闸，目前兆河、西河（以下简称兆、两河）航道只能通过节制闸上的通航孔季节性通航100吨级船舶，从巢湖、裕溪河绕道进入长江，加大了运输成本，不能满足大吨位船舶的需要。     

路面损坏的图像处理算法浅析

通过对国内外路面损坏图像处理算法研究成果的总结，介绍了国外几种较为典型的算法，提出了研究路面损坏图像处理算法过程中应该解决的技术关键。     

长沙新港:全力打造内河现代化枢纽港

长沙港口主枢纽霞凝中心港区(简称长沙新港)是国家交通部确定的全国内河28个主要港口之一，属交通部“十五、十一五”规划项目，省、市重点工程。作为湘江流域的内河港口主枢纽，长沙新港位于长沙市开福区新港镇、长沙市经济开发区金霞组团(湘江下游主航道右岸)，距中心城区约10公里，通过湘江千吨级航道与长江干支线各港口相连；京珠高速、上瑞高速、长常高速、107国道、芙蓉大道、市三环线在此交汇；紧邻京广、石长铁路。在湘江一长江段水运行业中具有举足轻重的作用，是长沙及其周边地区惟一的综合型港口，也是湖南省最大的港口群。     

水运基础设施建设牢牢把好质量关

素有“黄金水道”之称的长江，作为连接东、西部地区的重要纽带，历来是我国重要的交通运输大动脉。长江流域经济呈现出持续快速发展的良好态势，水运基础设施建设面临新的建设高峰，对长江航运建设市场的管理也提出了更高，更新的要求。作为政府授权，     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...