物联网技术在船舶智能制造中的应用

物联网技术是将物连接到互联网的一种技术,在船舶智能制造中使用物联网技术可以让制造流程更加便捷和顺利。笔者主要就船舶智能制造、物联网技术进行了相应的介绍,并分析了物联网技术在船舶智能制造中的有效应用,说明了物联网技术在解决船舶智能制造供应链管理、生产制造管理以及安全生产管理方面问题的意义和应用方法。     

基于船舶自动识别系统信息和Hough变换的海上船舶航道提取

对远海大面积海域进行航道提取,由于缺少连续的船舶航行数据,传统轨迹聚类算法不再适用。针对该问题,提出了一种利用Hough变换提取船舶航道的方法。基于船舶自动识别系统（AIS）数据,对监视海域划分网格,分析海上船舶密度分布;针对网格大小影响密度分布分辨力问题,采用中值滤波和形态学滤波对船舶密度分布进行修正。基于此利用Hough变换和核密度估计结合的方法提取海上船舶航道,估计航道宽度,用真实历史AIS数据对该方法进行实验验证。实验结果表明：轨迹聚类算法无法提取船舶密度较低区域的航道,轨迹簇内的船舶轨迹数量占该区域轨迹总数的29.81%;而所提方法提取的航道内轨迹数量占比达95.89%,证明了所提方法的有效性。     

内河航道管理信息化中的工作流应用

本文首先分析了当前内河航道管理信息化的现状,结合工作流的理念,讨论了工作流在内河航道管理信息化的应用方式,同时给出了系统的技术路线及系统架构,最后结合目前应用工作流进行内河航道管理信息化中出现的问题对本文进行了总结和展望。     

内河枯水期航行仿真建模及实现技术研究

内河航运是综合运输体系中的重要组成部分,然而由于受季节性等影响,内河航道变化较大,容易导致碍航现象发生,影响内河航运安全畅通和运行效率。针对枯水期内河航运特点,研究了内河航道建模及航行仿真方法。提出了一套内河航道建模、水面生成和船舶随机产生方法,为研究枯水期提高内河航道通行效率、保障安全畅通提供了一个有效的平台。     

基于AIS的航道船舶流量智能采集系统开发

通航能力和通航需求的准确分析,对于区域航运业的发展有着重要的意义。航道船舶交通流量及相关货运信息的精确采集,是统计分析的基础。本文研究基于AIS（船舶自动识别系统）数据的航道交通流量智能采集系统的设计方案,论述该智能系统的设计原理及主要算法、主要结构,重点说明该系统中的智能航道通过船舶AIS信息跟踪记录控制模块的工作流程。     

基于电子地图的航道维护管理系统设计与实现

分析了长江航道的作用，提出了用信息化技术实现航道维护管理的目标与系统开发的任务。介绍了电子地图的特点，说明了航道维护管理信息系统的逻辑结构，以及系统的功能设计和数据组织。在应用部分介绍了系统开发的环境，说明了地图数据的制作流程，给出了系统的应用实例。最后说明了系统的应用效果与未来需完善的工作。     

船舶无线传感器网络中物联网技术的应用

依托于物联网技术,计算机技术和互联网可实现有效融合,并广泛应用于众多领域。海上船舶信息无线传感器网络成功应用了物联网技术,不仅可以为船舶航行提供正确的导航定位,而且可以为船舶提供有效的海洋气象预报。基于此,从物联网技术对船舶无线传感器的现实意义入手,探讨了无线传感器在船舶上的发展现状,指出了具体的应用技术,旨在为相关研究提供参考。     

RFID技术在集装箱管理系统中的应用

在介绍物联网及其关键技术的基础上,对物联网中关键技术的应用进行了探讨,特别是对物联网中的RFID技术进行了详细、深入研究,并将该技术应用在集装箱堆场的进出口系统中,阐述了系统的构架和实现,有效改善了原有低效、落后的操作方式,提高了工作效率,实现了集装箱自动出入管理。     

“感知”长江

去年10B,长江电子航道图2．0版开始在长江干线100艘船舶上试运行。无论是黑夜白天,大雾雨雪,鼠标轻轻一点,长江的航运、建设与维护皆可展现,极大确保了航运的安全。而今年,3．0版本也将正式上线,长江航道离智慧航运更近了一步。     

物联网安全中的等级保护研究

该文章先对物联网关键技术、等级保护的相关标准规范进行了简要的介绍,接着分析了物联网面临的安全问题和拟解决的一些安全关键技术,讨论了物联网技术应用如何在标准规范、系统设计等方面满足等级保护的相关要求。     

内河水路交通流参数视觉测量系统

内河水路交通流参数获取是当前发展内河水路交通智能的关键问题之一。提出一种基于视觉测量的水路交通流参数获取方法,采用视觉传感器获取航道全景图像,提取感兴趣对象（船舶）,建立视觉测量模型,获取多视角下船舶几何特征参数,建立CCD视觉传感器获取图像信息和基于知识库的广义传感器信息融合模型,计算和决策水路交通参数,如船舶吨位、船舶类型、船舶速度、航道占有率、通航密度、船舶安全状态评估等重要水路交通基础参数,为航运交通管理部门进行水路交通管理、规划和决策提供依据。实验结果表明,系统可实现对水路交通流参数的可靠获取,满足工程应用要求。     

基于大数据的航道采集系统的架构设计

随着大数据技术的迅速发展,智能航道应运而生。航道的水文、水深、岸线等要素数据是实时监测获取的,其具有大数据 4V 的特征。同时,航道行业中没有标准统一的通讯协议,智能采集设备和业务系统高度耦合,各业务系统存在信息孤岛的状况,无法满足大数据量的要求。因此,本文提出一种基于大数据的航道采集系统的架构设计,构建了高通量、高可靠、高保密的航道数据的采集通道。该系统架构包含四个中心模块：采集处理中心、指令下发中心、数据生命周期管理中心和配置管理中心。各中心模块采用大数据技术分布式/集群架构,能够高效、可靠的处理大规模的实时数据,且能根据数据的规模动态调整集群的大小。本系统通过配置管理中心动态配置协议、设备,实现了对智能设备的可插拔式的管理。所有的智能设备监测的数据均通过采集系统处理后,由业务系统从分发模块订阅,降低设备与业务系统耦合度,且实现所有数据的汇聚整合,有利于后期航道大数据的分析挖掘,进而发现更多有重要价值的航道知识。     

基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法研究

内河航运事业的不断发展对电子巡航闭路电视(CCTV)监控系统的智能化水平提出了越来越高的要求.针对目前CCTV监控系统智能化水平较低、人工参与量较大的局限,提出了一种鲁棒的基于可变形部件模型的内河多船舶跟踪算法.该算法将每条运动目标船舶视为一个部分,通过最小生成树模型来建立各个部分之间的联系,并基于可变形部件模型的原理最终实现同时对多条目标船舶的鲁棒跟踪.为了得到精确的目标船舶外观模型,首先对目标区域进行梯度方向直方图(HOG)特征提取,然后利用模糊支持向量机(SVM)算法进行训练得到每条目标船舶的参数化的外观模型.其中,由于模糊SVM中模糊度的引入,对不同的输入训练样本赋予不同的重要性,因此将获得比线性SVM算法更加精确的目标外观模型.结构化的学习方法保证了在目标运动过程中该算法能即时更新目标间的空间相互关系参数,实现鲁棒的跟踪效果.实验结果表明,提出的算法适用于在内河环境下鲁棒、有效的多目标船舶跟踪.     

自主水面货船研究现状与展望

船舶智能化、自主化是水路载运工具的重要发展趋势,与此同时,船舶设计、制造、运营、维护等相关领域也迎来了新一轮的挑战。基于国际海事组织（international maritime organization,IMO）提出的海事自主水面船舶（maritime autonomous surface ships,MASS）概念,对其中自主水面货船进行阐述。首先对水路载运工具进行详细分类,分析了当前自主水面货船的特点及当前的研究现状。之后提出自主水面货运船舶系统组成,思考自主水面货船在实船试验、推进方式与能源、智能航行、通信系统、航行规则等方面中面临的挑战,并直面挑战对海事自主航行水面货船未来发展及应用的多样性做出展望。     

Dynamic impacts of commodity flow disruptions in inland waterway networks

Freight and passenger transport in the US is projected to increase substantially by 2035 making a strong case for greater usage of the inland waterway barge transport. Inland waterway networks constitute an important component of the US multi-modal transport infrastructure spanning 25,000 miles of navigable routes across 38 states. Risk-based preparedness planning for inland waterway networks requires a means to assess the interdependent impacts associated with closures to inland waterway infrastructure. This study proposes a dynamic framework to assess multi-regional, multi-industry losses due to disruptions on the waterway networks, including ports and waterway links. We investigate simulation-driven disruptive scenarios, such as dock closures, that affect daily commerce across the waterway network and integrate with a dynamic interdependency model to quantify the effect of disruptions on industry inoperability across multiple regions and multiple industries. We implement our framework with a data-driven case study of the operations at the Port of Catoosa on the McClellan–Kerr Arkansas River branch of the Mississippi River Navigation System. Resulting dock-specific, industry-specific, and region-specific insights can guide preparedness decision making.     

基于GIS的航道信息管理系统设计与实现

航道管理信息化、智能化是现代航道管理的发展方向。文中设计一个基于GIS的组件MapX,采用C/S架构,用VB和Microsoft SQL Server数据库相结合的航道信息管理系统,实现航道地理信息和属性信息的查询与管理,描述了该系统的体系结构设计和功能模块设计,并给出了部分功能的实现方法。系统具有可视化、集成化和可扩展性强等特点,已成功用于闽江航道的管理。     

GPS授时功能及其在内河航道导航中的应用

利用GPS授时功能,实现内河航道中航标灯的亮/灭同步是指示船舶安全运行在河道中的有力保障,为维护水运的安全起到很重要的作用。设计安装亮/灭同步航标灯,实现河道内多盏航标灯同时亮/灭,为船舶驾驶人员安全运行提供更明显的闪光标志和航行线路。在内河特别是运行繁忙、航道狭窄的内河研究应用亮/灭同步航标灯很有必要,且能把航标灯器的水平提高到一个新层次。     

磨刀门水道垂向盐水楔及其流动的二维精细模拟

磨刀门水道观测结果发现,在盐水上溯过程中盐水楔存在与流动相关的典型内部结构.模拟盐水楔结构对盐水运动的作用,针对盐水楔结构及其运动和变化特点,提出河口盐水运动的精细模拟计算方法.盐度垂向分布计算结果与实测结果较为接近,速度垂向分布计算误差较大.在连续24h大潮中盐水楔垂向二维运动的模拟计算结果显示,涨潮阶段盐水楔间断结构保持稳定并向上游运动,最大流速出现在河道中部间断面附近;落潮阶段盐水楔的间断面结构溃灭并向下游移动,垂向最大流速出现在水道表层.     

基于改进卡尔曼滤波的控制河段船舶航迹预测

由于船舶自动识别系统(AIS)设备存在信息缺失现象,导致基于AIS的智能辅助指挥系统无法准确判断船舶位置,难以准确揭示通行信号。同时,控制河段具有航道狭窄弯曲等特征,传统卡尔曼滤波算法无法准确预测运动船舶的航迹。针对以上问题,对卡尔曼滤波算法中的系统噪声进行实时估计,以提高船舶航迹的预测精度,并对传统卡尔曼滤波和改进卡尔曼滤波的跟踪效果进行了仿真分析。结果表明,所提算法可有效解决AIS设备信息缺失问题,准确预测船舶位置,保证控制河段智能辅助指挥系统信号揭示的准确性和可靠性。