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题名基于潮汐计算的水深获取方法
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作者
谷东亮
左斌
李明海
程宏
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机构
海军大连舰艇学院
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出处
《舰船电子工程》
2024年第10期148-150,179,共4页
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基金
国家自然科学基金项目“基于趋势转折预测新方法的全球气温年代际趋势空间差异特征分析与评估模式”(编号:42305187)资助。
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文摘
针对船舶高速航行、离靠码头倒车、舰艇摇摆幅度较大等情况下测深仪可能会出现明显测深度不准的情况,论文对基于潮汐计算的水深获取方法进行研究。分析了如何已知高低潮潮高潮时求任意时刻潮高潮时,已知主港求副港潮汐,并通过验潮站及主副港影响范围求任意地潮高潮时。通过潮汐值的计算,可作为测量水深的一种备用手段,并对测深仪水深信息的准确性进行检验。
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关键词
高低潮
验潮站
主副港
潮汐
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Keywords
high and low tide
tide measuring station
main and auxiliary harbor
tide
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名一种优化的运动目标检测与跟踪算法
被引量：3
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作者
谷东亮
徐晓刚
金鑫
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机构
海军大连舰艇学院研究生管理大队
海军大连舰艇学院航海系
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出处
《舰船电子工程》
2017年第11期40-43,共4页
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基金
国家自然科学基金(编号:61471412
61273262)
+1 种基金
辽宁省自然科学基金(编号:2015020086)
辽宁省博士启动基金(编号:201501029)
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文摘
在摄像头固定不动的情况下,为准确对视频序列中运动目标的位置进行跟踪,提出一种优化的运动目标检测与跟踪算法。将中值滤波处理后的待检测图像和背景图像做差得到背景差分图像,对其进行阈值分割与形态学处理提取出运动区域。确定运动目标的位置后采用基于颜色特征的粒子滤波算法对目标进行跟踪。实验结果表明,论文的运动目标检测与跟踪算法可以稳定、准确地对运动目标进行检测和跟踪,具有一定的鲁棒性。
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关键词
背景差分
运动检测
形态学处理
粒子滤波
目标跟踪
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Keywords
background subtraction
motion detection
morphological processing
particle filter
object tracking
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种基于视觉感知的舰船目标智能化识别方法
被引量：4
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作者
马啸
邵利民
卢惠民
肖军浩
谷东亮
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机构
海军大连舰艇学院航海系
国防科技大学智能科学学院自动化系
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出处
《电讯技术》
北大核心
2020年第10期1133-1141,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61471412,61771020)。
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文摘
为有效识别视觉系统采集的可见光图像中的舰船目标,提出了基于YOLO(You Only Look Once)网络模型改进的10层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)用于水面舰船目标的智能识别,通过反卷积的方法可视化CNN中不同卷积层提取到的舰船目标特征。按照传统目标识别方法提取了舰船目标的四类典型人工设计特征,将所提CNN的舰船目标识别结果与YOLO网络模型及四类人工设计特征结合支持向量机用于舰船目标识别的结果进行比较。实验结果表明,与YOLO网络模型相比,综合精确率、召回率和效率3个舰船目标识别的性能指标,改进后的CNN性能更好,从而验证了所提方法的有效性。不同数据量下采用典型特征识别舰船目标与基于深度CNN识别舰船目标的识别结果比较说明了不同类型目标识别算法的优劣势,有利于推动综合性视觉感知框架的构建。
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关键词
无人作战系统
舰船目标识别
视觉感知
卷积神经网络
特征提取
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Keywords
unmanned combat system
ship target recognition
visual perception
convolutional neural network
feature extraction
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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