基于扁长形锚点和线段扩充技术的船舶检测方法和装置

    公开(公告)号:CN115082694A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210535227.0

    申请日:2022-05-17

    摘要: 本发明实施例提供了一种基于扁长形锚点和线段扩充技术的船舶检测方法和装置,其中,所述方法包括:将目标图像输入至候选框检测网络中输出船舶对象的第一候选框;从目标图像中识别出船舶对象与水平面之间的分界线段,提取目标图像的卷积神经网络特征;将第一候选框在卷积神经网络特征上进行感兴趣区域池化处理得到第一候选框的特征;对第一候选框的特征进行回归和分类得到第二候选框;根据第二候选框和分界线段扩充得到候选框集合;将候选框集合的候选框进行非极大值抑制合并得到船舶对象检测结果。本发明实施例设计了多种不同比例的扁长形锚点,覆盖了大部分船舶对象的长宽比,充分考虑了实际的船舶应用场景,避免了船舶对象识别不完整的问题。

    一种船牌无法完整识别情况下的船舶识别方法

    公开(公告)号:CN114863374A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210479617.0

    申请日:2022-05-05

    IPC分类号: G06V20/54 G06V10/74 G06V10/77

    摘要: 本发明属于船舶号牌识别、船舶识别技术领域,尤其涉及一种船牌无法完整识别情况下的船舶识别方法。所述方法包括:步骤1)根据采集的待识别船舶的图片分别提取船牌特征和船体特征,并进行拼接得到总特征;步骤2)将待识别船舶的总特征与预先建立的船舶特征库进行特征比对,通过计算相似度确定对应船舶。本发明的方法提出了建立含非清晰的船牌特征、前后左右船体特征的船舶特征库;对于非清晰的船牌特征、船体特征在较差环境下仍然可以和船舶特征库进行比对实现船舶识别,具有很好的推广价值。

    一种基于BP神经网络的海洋测量周期评定方法

    公开(公告)号:CN113657021A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110799971.7

    申请日:2021-07-15

    摘要: 本发明公开了一种基于BP神经网络的海洋测量周期评定方法。所述方法包括:采集待测海域的水深变化、港口等级、比例尺、水深变化影响程度、AIS轨迹分析和岸线地形;将上述数据输入预先建立和训练好的海洋测量周期评定模型,得到待测海域测量周期;所述海洋测量周期评定模型采用经优化改进的BP神经网络结构。本发明可以有效将过往的海洋测量周期评定经验与BP神经网络模型进行结合,与我国海洋沿海港口航道水域实际情况相符,实现了一种科学定量的海洋测量周期评定方法;同时考虑海洋测量数据特点和样本数量,对BP神经网络进行优化改进,选取的隐含层激励函数经测试具有良好的计算效果,得出最终的模型具有唯一性。

    一种基于信息协同的北极航行导航方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN118149831A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410588373.9

    申请日:2024-05-13

    IPC分类号: G01C21/20 G01C21/00

    摘要: 本发明公开一种基于信息协同的北极航行导航方法、系统及存储介质,本发明通过基于网络可靠性评估模型对当前航行导航网络进行可靠性评估,获取当前航行导航网络的可靠性隶属度信息,并根据当前航行导航网络的可靠性隶属度信息对当前航行导航网络进行识别,获取正常的数据以及异常的数据,最后根据正常的数据以及异常的数据对当前北极航行的船舶进行航行的多源数据传输,并按照航行的多源数据进行导航。本发明通过对异常延迟的数据进行快速地批量评价,能够快速地识别并提出异常延迟的数据,进而使得船舶接收的数据是在预定延迟的范围之内,保持导航数据的实时性,加强导航过程中的信息协同,为北极航行的船舶提供实时及有效的数据。

    一种基于机器视觉的船舶航行路线优化方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN117889865B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410290461.0

    申请日:2024-03-14

    摘要: 本发明涉及船舶航行领域,公开了一种基于机器视觉的船舶航行路线优化方法、系统及介质,包括以下步骤:对目标船舶的所有船舶航线进行可行性分析,得到船舶初步航线;对船舶航线上各水域的天气情况进行分析,基于分析结果得到不可航行水域和可航行水域;结合不可航行水域和可航行水域,对船舶初步航线进行航线更新,得到船舶动态优化航线,最后对目标船舶周边安全距离内出现的其他船舶进行分类处理和防范处理。本发明能够通过对目标船舶的航线和船舶的周边安全进行详细分析,保护了目标船舶上的资源不受侵害,同时保证目标船舶上的人身安全,使目标船舶能安全到达目的地。

    一种基于物理模型的大型港口运营管理方法及系统

    公开(公告)号:CN117455324B

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311478213.0

    申请日:2023-11-08

    摘要: 本发明涉及港口运营管理技术领域,特别是一种基于物理模型的大型港口运营管理方法及系统。获取港口的预设运营模型图,并在所述预设运营模型图中分离出港口预设位置的预设情景三维模型图;将所述实际情景三维模型图与预设情景三维模型图进行比较,得到情景偏差模型图;将使用状态为空闲状态的预设位置标记为可存放区域,并获取进港货船中的订单信息,根据所述订单信息对各可存放区域进行检索配对,得到存放该进港货船中货物的最终存放区域。基于物理模型的智能识别方法通过将计算机视觉、物理建模和深度学习技术融合在一起,克服了传统方法的限制,实现了更准确、高效、实时的货物卸货地点识别。

    船舶自适应自主航行决策方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN117826824A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202410071266.9

    申请日:2024-01-18

    IPC分类号: G05D1/43 G05D109/30

    摘要: 本发明提供一种船舶自适应自主航行决策方法、装置及电子设备,该方法包括:基于构建的船舶运动模型、PID航向控制模型以及改进速度障碍算法模型,确定船舶危险操纵区间;基于所述船舶危险操纵区间,构建船舶动态碰撞危险度模型;构建航迹跟踪算法模型和多船避碰模型,且基于所述船舶动态碰撞危险度模型、所述多船避碰模型和所述航迹跟踪算法模型,构建船舶航行决策模型;获取当前时刻的船舶状态,将所述当前时刻的船舶状态输入至预设的船舶状态预测模型中,得到预测的下一时刻的船舶状态;将所述下一时刻的船舶状态输入至所述船舶航行决策模型中,得到对应的船舶航行决策方案。本发明可以解决现有的船舶航行决策方法无法满足船舶避让的需求的问题。