为保障桥区通航安全,提出一种视觉与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)融合的船舶自动监测方法。基于YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法和Canny算法提取船舶图像轮廓信息,构建桥区水域目标距离、...为保障桥区通航安全,提出一种视觉与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)融合的船舶自动监测方法。基于YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法和Canny算法提取船舶图像轮廓信息,构建桥区水域目标距离、方位和高度视觉测量模型与方法,实现船舶三维定位。利用融合视觉与AIS的船舶航行态势数据建立异常行为检测模型,自动识别、监测桥区水域危险船舶。试验结果表明:在单、多船的情况下视觉与AIS数据关联准确率分别达到98.45%、91.29%;能有效监测桥区船舶的运动状态。本研究可为保障船舶和桥梁的安全提供有效方法。展开更多
为了解决传统模糊评价模型在船舶风险评估中多仅适用远距离场景,以及缺乏考虑《国际海上避碰规则》(International Regulations for Collision Avoidance at Sea,COLREGs)等问题,提出一种改进的模糊评价法,用于计算水面无人艇(unmanned ...为了解决传统模糊评价模型在船舶风险评估中多仅适用远距离场景,以及缺乏考虑《国际海上避碰规则》(International Regulations for Collision Avoidance at Sea,COLREGs)等问题,提出一种改进的模糊评价法,用于计算水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)的碰撞危险度。该方法采用四元船舶领域确定模型中的安全距离,并通过行动域模型明确模型中碰撞威胁距离。同时,将两船是否构成紧迫危险局面引入到碰撞危险度的计算中。实验结果表明,改进后的方法能够适用于近距离水域的USV碰撞危险度计算,同时满足COLREGs的要求和航海避碰实际情况。展开更多
文摘为保障桥区通航安全,提出一种视觉与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)融合的船舶自动监测方法。基于YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法和Canny算法提取船舶图像轮廓信息,构建桥区水域目标距离、方位和高度视觉测量模型与方法,实现船舶三维定位。利用融合视觉与AIS的船舶航行态势数据建立异常行为检测模型,自动识别、监测桥区水域危险船舶。试验结果表明:在单、多船的情况下视觉与AIS数据关联准确率分别达到98.45%、91.29%;能有效监测桥区船舶的运动状态。本研究可为保障船舶和桥梁的安全提供有效方法。
文摘为了解决传统模糊评价模型在船舶风险评估中多仅适用远距离场景,以及缺乏考虑《国际海上避碰规则》(International Regulations for Collision Avoidance at Sea,COLREGs)等问题,提出一种改进的模糊评价法,用于计算水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)的碰撞危险度。该方法采用四元船舶领域确定模型中的安全距离,并通过行动域模型明确模型中碰撞威胁距离。同时,将两船是否构成紧迫危险局面引入到碰撞危险度的计算中。实验结果表明,改进后的方法能够适用于近距离水域的USV碰撞危险度计算,同时满足COLREGs的要求和航海避碰实际情况。
