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基于IHO S-125标准的海上导助航服务数据 被引量:1
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作者 陈磊 吴彬 沈阳阳 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第S1期82-86,共5页
S-125标准是基于IHO S-100标准建立的关于海上导助航服务的产品规范,未来航标动态信息的发布将遵守这一规范。为促进我国官方S-125产品的生产,从数据结构、数据编码、要素目录和编码、图式表达等方面分析了S-125的数据模型,通过制作S-12... S-125标准是基于IHO S-100标准建立的关于海上导助航服务的产品规范,未来航标动态信息的发布将遵守这一规范。为促进我国官方S-125产品的生产,从数据结构、数据编码、要素目录和编码、图式表达等方面分析了S-125的数据模型,通过制作S-125航标动态信息的测试数据,测试了S-125产品在ECDIS上的显示与应用。根据测试结果,总结了当前S-125版本存在的一些问题,并提出了相关的建议。该研究成果可为我国官方开展S-125产品生产提供参考。 展开更多
关键词 S-125 海上导助航服务 航标动态信息 图式表达
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海量船舶自动识别系统中数据检索系统的设计与实现 被引量:6
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作者 陈国伟 杨春 +2 位作者 周需要 张正平 胡勤友 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A01期83-85,共3页
针对船舶自动识别系统(AIS)数据的发送周期快,中国沿海的船舶数量多的问题,利用键值对技术和分布式数据库构建海量船舶自动识别系统。通过船舶的移动通信业务标识码(MMSI)和船舶的AIS信息组成键值对,实现单船长期轨迹的存储和快速检索... 针对船舶自动识别系统(AIS)数据的发送周期快,中国沿海的船舶数量多的问题,利用键值对技术和分布式数据库构建海量船舶自动识别系统。通过船舶的移动通信业务标识码(MMSI)和船舶的AIS信息组成键值对,实现单船长期轨迹的存储和快速检索利用四叉树数据结构实现了区域数据的快速检索,实验结果表明本文构建的系统实现了海量AIS数据的存储并且对长期船舶数据查询速度提高6倍以上。 展开更多
关键词 船舶自动识别系统 分布式数据库 系统设计 四叉树
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基于Openlayers3和Cassandra的船舶碰撞风险识别系统 被引量:4
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作者 黄纯 王垒 +1 位作者 杨春 胡勤友 《计算机应用与软件》 2017年第9期9-13,26,共6页
为提高船舶交通管理服务系统(VTS)智能化水平,保障航运安全,利用上海港水域内海量AIS数据,建立船舶领域模型,应用改进的聚类算法,识别船舶碰撞风险。利用开源地图框架Openlayers,实现碰撞风险可视化,利用Cassandra数据库,实现海量AIS数... 为提高船舶交通管理服务系统(VTS)智能化水平,保障航运安全,利用上海港水域内海量AIS数据,建立船舶领域模型,应用改进的聚类算法,识别船舶碰撞风险。利用开源地图框架Openlayers,实现碰撞风险可视化,利用Cassandra数据库,实现海量AIS数据存储和高效检索。设计实时船舶可视化显示,单船、区域船舶历史轨迹回放,模拟船舶航行等功能。最后使用上海港2015年全年AIS历史数据进行碰撞风险识别实验,结果和历史高危区域较为吻合,可作为辅助分析系统供海事人员决策参考。 展开更多
关键词 船舶 碰撞 AIS Openlayers3 Cassandra 风险识别
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IWRAP MK Ⅱ软件在长江口水域船舶碰撞和搁浅风险评估中的应用 被引量:9
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作者 黄纯 陈国伟 柴田 《中国航海》 CSCD 北大核心 2017年第1期79-82,118,共5页
为更好地了解长江口水域船舶碰撞和搁浅风险,采用IWRAP MK Ⅱ软件对该水域的船舶碰撞和搁浅风险进行评估。评估结果显示:该水域船舶发生碰撞事故的频率为21.05起/a,发生搁浅事故的频率为2.298起/a,与该水域2010~2015年发生船舶碰撞和搁... 为更好地了解长江口水域船舶碰撞和搁浅风险,采用IWRAP MK Ⅱ软件对该水域的船舶碰撞和搁浅风险进行评估。评估结果显示:该水域船舶发生碰撞事故的频率为21.05起/a,发生搁浅事故的频率为2.298起/a,与该水域2010~2015年发生船舶碰撞和搁浅事故频率的平均值21.8起/a和1.8起/a吻合度较好。研究结果表明,该软件可用于评估港口水域船舶碰撞和搁浅风险,为评价水域船舶碰撞和搁浅风险提供了一种新途径。 展开更多
关键词 水路运输 IWRAP MKⅡ软件 碰撞频率 搁浅频率 致事故系数
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基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测 被引量:1
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作者 贾世耀 杨祥 潘思琦 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期180-184,共5页
遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过... 遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU(SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明:本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。 展开更多
关键词 无锚 回归损失函数 面向任意对象检测 尺度无关性 图像目标检测
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