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公开(公告)号：CN113503921B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110785433.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01M13/02 , G01M13/028 , G01D21/02 , G06F16/21 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L67/12 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种船舶的智能轴系监测系统，包括数据采集装置和智能云平台。本发明通过智能云平台实现对轴系运行网络的控制和管理，确保轴系的信息及时传递给船上工作人员。当轴系系统接入智能云平台后，相关感应器通过局域网为智能云平台提供轴系设备的基本信息、能力信息、时间信息、状态信息和任务信息；导航卫星为平台提供航行信息；云平台防火墙保障整个运行网络的安全，视觉监测系统用以监测工作过程中的相关硬件的运行状态是否良好、硬件运行过程中是否有破损，大大提高对轴系故障的监测速度与精度，防止人为产生的误判；将网络和视觉监测系统联系起来可以进行线上和线下的视频监视，更加直观的观察轴系运行状况并及时发现轴系运行问题。
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公开(公告)号：CN108921877B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810823527.2
申请日：2018-07-25
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的长期目标跟踪方法，包括以下步骤：建立宽度学习系统；基于宽度学习系统的跟踪和基于加速稳健特征算法的全图检测机制。本发明是基于宽度学习系统的长期目标跟踪，而宽度学习架构层次较浅，对计算资源要求较低使得其能够在低端设备上进行部署且不会损失太大的精度。本发明得到目标跟踪模型，训练速度快，重构代价小，时间成本大大降低，并且对目标跟踪过程中发生的形变、旋转、遮挡的检测也具有很大的优越性。由于本发明应用基于SURF算法的全图检测机制，针对目标完全被遮挡，宽度学习系统判断目标丢失的状态下，当目标重新出现时能够快速获取目标信息，更新目标位置，使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。
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公开(公告)号：CN113076655A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110410643.3
申请日：2021-04-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种多源异构油耗数据特征提取及融合方法，包括以下步骤：对油耗数据进行预处理；对预处理后的各类油耗数据进行时域的一致性操作；对各帧数据进行统计特征向量和时间序列特征向量提取操作；对统计特征向量与时间序列特征向量进行融合；将融合后的特征作向量为机器学习方法的输入。本发明对船舶油耗数据应用分帧操作，并进行统计特征和时间序列特征提取；然后对统计特征和时间序列特征进行融合。通过本发明可以对现存的大量传感器油耗数据进行处理，大幅提高了用于油耗建模的数据量。本发明通过对多源异构油耗数据进行特征提取及融合，大幅提高了油耗数据的质量，从而提高了油耗建模的精度。
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公开(公告)号：CN118466500A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410596999.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于目标位置势函数的水下航行器避碰方法，包括：建立水下航行器的数学模型；基于建立的水下航行器的数学模型，定义势函数；根据水下航行器的数学模型选择控制器；结合李雅普诺夫稳定性理论，对定义的势函数进行改进，并将改进后的势函数用于选择的控制器中，实现水下航行器的避碰。本发明对于水下航行器在避碰过程中的能源浪费问题，提出了一种基于目标位置的势函数，以降低水下航行器在接近目标位置时的能量消耗。针对控制器中势函数的负梯度，对势函数进行改进，以防止由于势函数的负梯度过大而导致水下航行器在目标位置附近振荡，在确保航行安全的同时最大限度地减少了不必要的能量消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116720608A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310570734.2
申请日：2023-05-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/0442 , G06F17/11 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于可变权重门控循环单元的船舶航迹预测方法，包括以下步骤：提取自适应等时距特征点；搭建门控循环单元；构造输入航迹数据；构建可变权重预测模型。本发明在AIS数据预处理阶段通过自适应等时间插值的方式补全数据缺失点，并统一单位时间间隔，保证数据采集频率的统一。通过滑动时间窗口，保证AIS数据的时间连续性，提升数据前后关联，并统一航迹的长度。本发明建立了门控循环单元，解决了经典神经网络容易陷入局部最优的问题、循环神经网络没有考虑历史数据的局限性以及长短时记忆网络训练时间较长的问题。本发明提出了可变权重的航迹预测方法，通过构建多个预测模型使其能够胜任多种情况下的航迹预测，提升了预测精度。
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公开(公告)号：CN113157816B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202110258151.7
申请日：2021-03-09
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/2457
Abstract: 本发明提供一种基于网格密度的消费者分类标签融合过滤方法，该方法主要包括三个处理阶段，具体包括：对消费者数据样本进预处理，构建样本集；消费者每个特征维度的划分和网格构建处理；网格中分类标签的融合及过滤处理；最后，利用机器学习方法，应用融合过滤后的数据集进行消费者分类。本发明针对消费者分类中的标签重叠和数据偏斜问题提出了一个行之有效的解决方法，使原样本集在标签重构处理后进行的消费者分类中可以获得更高的分类精度。
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公开(公告)号：CN113503921A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110785433.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶的智能轴系监测系统，包括数据采集装置和智能云平台。本发明通过智能云平台实现对轴系运行网络的控制和管理，确保轴系的信息及时传递给船上工作人员。当轴系系统接入智能云平台后，相关感应器通过局域网为智能云平台提供轴系设备的基本信息、能力信息、时间信息、状态信息和任务信息；导航卫星为平台提供航行信息；云平台防火墙保障整个运行网络的安全，视觉监测系统用以监测工作过程中的相关硬件的运行状态是否良好、硬件运行过程中是否有破损，大大提高对轴系故障的监测速度与精度，防止人为产生的误判；将网络和视觉监测系统联系起来可以进行线上和线下的视频监视，更加直观的观察轴系运行状况并及时发现轴系运行问题。
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公开(公告)号：CN113487760A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110858456.1
申请日：2021-07-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种智能船舶的轮机系统，包括轮机部集成平台、轮机部船舶网络装置和轮机部岸基云基站。本发明以“轮机部集成平台”为基础，运用先进的信息化技术，实现了机舱智能化的感知、判断分析和岸基数字孪生，从而更好地保证船舶在航行时的安全和效率，以及岸基远程控制和决策，大幅度减少甚至杜绝人为因素造成的事故。集成式多源数据采集与融合系统可保证时间序列数据的连续性，为轮机部AR系统和轮机部数字孪生系统提供数据支持。轮机部AR系统可显著提高船舶轮机系统运行过程中设备检测，更好的监控船舶轮机系统各设备的运营状态；在轮机部设备拆装和维修时可以显著提升效率，缩短机舱设备维修导致的停机时间，减少维修成本。
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