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一种利用海量AIS数据规划安全航线的方法 被引量:6
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作者 向哲 施朝健 +1 位作者 胡勤友 杨春 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期160-164,共5页
为了解决智能规划的船舶航线贴着障碍物、岸边等问题,提出了一种基于海量AIS数据,研究船舶习惯航路并以此规划航线的方法。将分析水域网格化,选取目标船舶,统计其航迹所占的网格并计数,形成单船的航迹网格图。叠加不同目标船的航迹网格... 为了解决智能规划的船舶航线贴着障碍物、岸边等问题,提出了一种基于海量AIS数据,研究船舶习惯航路并以此规划航线的方法。将分析水域网格化,选取目标船舶,统计其航迹所占的网格并计数,形成单船的航迹网格图。叠加不同目标船的航迹网格图,可获取分析水域内的航迹分布网格频数图,该图凝结了前船行驶的习惯航线。依据前船习惯航线设置网格的适航度,利用适航度改进A星算法的估值函数,可规划两点间安全航线。利用成山头警戒区作为分析水域,构建该水域3个月内100~150 m船舶形成的航迹分布网格频数图,并以此为依据规划航线,结果显示推荐的航线倾向于选择适航度较高的网格,有效避免以往研究中航线贴着障碍物、岸边的情况。 展开更多
关键词 航海技术 航线设计 推荐航线 安全航线 数据挖掘 AIS数据分析 网格化 网格频数图
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一种利用AIS数据计算受限水域内航标安全距离的方法 被引量:3
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作者 向哲 胡勤友 +1 位作者 施朝健 杨春 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期180-184,共5页
AIS数据详细记录了特定水域的船舶位置、船首向和尺寸等数据,可用于计算受限水域内航标安全距离。按一定标准网格化目标航标附近水域,统计周围航行的他船船体出现在每一个网格中的频数,形成他船航迹的网格频数图。按长度尺寸分类,将同... AIS数据详细记录了特定水域的船舶位置、船首向和尺寸等数据,可用于计算受限水域内航标安全距离。按一定标准网格化目标航标附近水域,统计周围航行的他船船体出现在每一个网格中的频数,形成他船航迹的网格频数图。按长度尺寸分类,将同类他船航迹网格频数图叠加,形成特定类型船舶的航迹网格频数图。按频数大小填充颜色,可清晰地显示航标附近他船安全通行状态下与航标保持的距离。实验选取上海港航标附近水域海量AIS数据,获取了60-79m,80-99m,100-129m,130-159m船舶航迹形成的网格频数图,结果显示,四类船舶距航标的安全距离随着他船长度的增大而增加,分别为50m,70m,110m,150m。 展开更多
关键词 航海技术 水上安全 航标 AIS数据挖掘 网格化 网格频数图
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一种视频图像船舶吃水线自动检测方法 被引量:22
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作者 罗婧 施朝健 冉鑫 《船海工程》 2012年第1期30-32,37,共4页
针对在船舶吃水线自动检测过程中水迹线边缘带来的干扰,提出一种基于图像处理的船舶吃水线自动检测方法。该方法实时提取船舶水尺视频图像,利用Canny算子进行边缘检测,几何校正后,利用霍夫变换检测出水迹线和吃水线位置,最后通过位置比... 针对在船舶吃水线自动检测过程中水迹线边缘带来的干扰,提出一种基于图像处理的船舶吃水线自动检测方法。该方法实时提取船舶水尺视频图像,利用Canny算子进行边缘检测,几何校正后,利用霍夫变换检测出水迹线和吃水线位置,最后通过位置比较,去除处在上方的水迹线,从而得到准确的吃水线位置。实验结果表明,该方法对船舶实际吃水线的检测是有效的。 展开更多
关键词 船舶水尺 船舶吃水线 图像处理 边缘检测 几何校正 霍夫变换
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基于CPLD的船舶驾驶台模拟器设计研究
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作者 李少伟 郑四海 王胜正 《电子测量技术》 2017年第4期82-87,共6页
为了改进现有船舶驾驶台模拟设备的真实感不强、集成度不高以及数据传输效率低下问题,从软硬件两个方面提出了一种新的驾驶台模拟设备设计方案。硬件方面,以CPLD作为核心控制单元,设计了模拟设备驱动电路以及基于USB20D模块的高速数据... 为了改进现有船舶驾驶台模拟设备的真实感不强、集成度不高以及数据传输效率低下问题,从软硬件两个方面提出了一种新的驾驶台模拟设备设计方案。硬件方面,以CPLD作为核心控制单元,设计了模拟设备驱动电路以及基于USB20D模块的高速数据传输通道;软件方面,以VS2010作为开发平台,利用USB20D模块自带的驱动模块,完成了上位机通信程序的设计。通过实验及实际操作可知,新的驾驶台模拟设备在外观及功能上与真实设备相仿,具有较强的沉浸感,同时对现有设备的扩展性能进行了增强。 展开更多
关键词 驾驶台模拟设备 CPLD USB20D模块 驱动程序
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基于递归卷积神经网络的移动机器人定位算法 被引量:6
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作者 李少伟 王胜正 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期240-243,249,共5页
移动机器人定位已成为机器人研究的重要任务。提出基于递归卷积神经网络的移动机器人定位(Recurrent Convolutional Neural Networks-Based Mobile Robot Localization,RCNN-MRL)算法。递归卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural... 移动机器人定位已成为机器人研究的重要任务。提出基于递归卷积神经网络的移动机器人定位(Recurrent Convolutional Neural Networks-Based Mobile Robot Localization,RCNN-MRL)算法。递归卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Networks,RCNN)结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的特性,并依据机器人上嵌入的照相机拍摄的第一人称视角图像,RCNN-MRL算法利用RCNN实现自主定位。具体而言,先通过RCNN有效地处理多个连续图像,再利用RCNN作为回归模型,进而估计机器人位置。同时,设计双轮机器人移动,获取多个时间序列图像信息。最后,依据双轮机器人随机移动建立仿真环境,分析机器人定位性能。实验数据表明,提出的RCNN模型能够实现自主定位。 展开更多
关键词 移动机器人定位 第一人称视角 时间序列图像 递归卷积神经网络 双轮机器人
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