梯度纹理直方图与多层感知器船舶快速检测

在动态的复杂环境中,受背景建模失效影响,传统船舶目标检测方法的精度较低。针对该问题,提出一种基于梯度纹理直方图特征与多层感知器的船舶快速检测算法。该算法利用多层感知器将目标的梯度与纹理的直方图进行特征融合,为船舶目标构建特征空间。首先,基于二值梯度的特征训练船舶候选区模型,以快速生成具有高召回率的少量船舶候选窗口,并在每个候选窗口提取梯度纹理直方图特征;其次,设计一个多层感知器作为船舶分类器,对提取到的梯度纹理直方图特征进行判别。实验结果表明,该算法在多个海上场景中船舶检测平均精确率达90.0%,平均执行时间为20.4 ms/frame,有效实现海上船舶精确与快速的检测。     

具有输入饱和的欠驱动船舶编队控制

研究了具有输入饱和且存在横荡运动的欠驱动船舶在水面上运动的编队控制问题.使用Leader-follower方法,将编队控制问题转化为镇定控制问题.给出了不同于Backstepping方法的编队控制器设计三步法,该方法有助于克服输入饱和的影响,并分析了闭环系统的稳定性.进一步,将跟随船控制输入中的微分、虚拟领航船的加速度、跟随船动力学模型的不确定性和外扰统一视为干扰,应用干扰观测器估计并在控制器中给予补偿.仿真结果表明了方法的有效性.     

波浪作用下船舶航向自抗扰控制设计及参数配置

针对具有内部参数不确定性和外部扰动的海上船舶设计了航向自抗扰控制器,并解决了舵机模型中舵角的限幅和限速问题,基于滑模控制理论提出了反馈控制带宽的计算方法.采用频域分析的方法,系统地分析了自抗扰控制器对外部波浪扰动的抑制能力、模型参数不确定时的鲁棒性;结合作者实船工作经验以及系统动态特性与控制参数的关系,提出了船舶航向控制器参数的配置规律;最后以一艘57000吨级散货船为控制对象,验证了航向控制器的鲁棒性和本文所述参数配置规律的有效性.为将自抗扰控制算法应用于船舶自动舵设计提供理论依据和实践参考.     

一种基于眼睛长宽比的船舵手疲劳检测方法

本文提出了一种基于眼睛长宽比的船舵手疲劳检测方法。实践证明,本文提出的疲劳航行检测方法,采用眼部信息而不是整个面部的信息来进行疲劳识别,数据量小,计算速度快。     

基于多尺度卷积神经网络的自适应熵加权决策融合船舶图像分类方法

针对单一尺度卷积神经网络(CNN)对船舶图像分类的局限性,该文提出一种多尺度CNN自适应熵加权决策融合方法用于船舶图像分类。首先使用多尺度CNN提取不同尺寸的船舶图像的多尺度特征,并训练得到不同子网络的最优模型;接着利用测试集船舶图像在最优模型上测试,得到多尺度CNN的Softmax函数输出的概率值,并计算得到信息熵,进而实现对不同输入船舶图像赋予自适应的融合权重;最后对不同子网络的Softmax函数输出概率值进行自适应熵加权决策融合实现船舶图像的最终分类。在VAIS数据集和自建数据集上分别进行了实验,提出的方法的分类准确率分别达到了95.07%和97.50%,实验结果表明,与单一尺度CNN分类方法以及其他较新方法相比,所提方法具有更优的分类性能。     

基于Openlayers3和Cassandra的船舶碰撞风险识别系统

为提高船舶交通管理服务系统(VTS)智能化水平,保障航运安全,利用上海港水域内海量AIS数据,建立船舶领域模型,应用改进的聚类算法,识别船舶碰撞风险。利用开源地图框架Openlayers,实现碰撞风险可视化,利用Cassandra数据库,实现海量AIS数据存储和高效检索。设计实时船舶可视化显示,单船、区域船舶历史轨迹回放,模拟船舶航行等功能。最后使用上海港2015年全年AIS历史数据进行碰撞风险识别实验,结果和历史高危区域较为吻合,可作为辅助分析系统供海事人员决策参考。     

新的树脂浸渍法应用于美国造船业

<正> 面对来自日趋严格的规章条例的压力及需要更高性能复合材料的市场需求,美国造船业正转而采用通过众多购买渠道而全面得以开发的浸渍成型工艺。与其它系统一样,该系统在其成型工艺上及材料的选用上有它的优点及不足之处。Brnce Pfung将详细报道。     

国产首艘30万吨矿石运输船试航

由南通中远川崎船舶工程有限公司自主设计建造的具有完全自主知识产权的我国首艘30万吨矿石运输船“中远川崎56”号,开始海上试航。据悉,中远川崎将制造9艘同类型船舶,成为我国进口铁矿石运输船队的主力。     

我国“实验1”号新型科考船完成首航

由中国科学院声学所、南海海洋所、沈阳自动化所联合订造．中国船舶重工集团公司702所设计．渤海船舶重工有限责任公司建造的我同目前最先进的第一艘小水线面双体综合科学考察船——“实验1”号在海南三亚举行了盛大首航仪式．     

2．5万吨多用途重吊船等6艘船舶命名

黄海造船有限公司为德国国际船舶航海公司建造的2．5万吨多用途重吊船等6艘船舶举行了命名仪式。