根据散货船特点探讨了一种面向工程应用的船舶自由浮态计算简化方法.在矩阵法的基础上,将7个水线面要素简化到4个,简化雅克比矩阵求解.采用全选主元高斯消去法求解线性方程组,以船舶浮态平衡方程组作为迭代终止条件,保证计算精度.以散货...根据散货船特点探讨了一种面向工程应用的船舶自由浮态计算简化方法.在矩阵法的基础上,将7个水线面要素简化到4个,简化雅克比矩阵求解.采用全选主元高斯消去法求解线性方程组,以船舶浮态平衡方程组作为迭代终止条件,保证计算精度.以散货船"DOLCE VITA"及"RUI AN CHENG"为例进行了实例计算,对20个压载舱进行了20万次随机装载实验,验证了算法在有横倾下的收敛性和稳定性;对5个货舱进行了20万次随机装载实验,验证了算法在有纵倾下的收敛性和稳定性;对典型载况进行计算,和装载手册给定值相比,吃水差误差都在0.01m以下.结果表明:该算法只需计算任意倾斜水线面下的排水体积和浮心坐标,计算量较小,程序实现简单,实时性、鲁棒性较好,具有一定的工程实用价值.展开更多
针对船舶驾驶员值班过程中吸烟和打电话行为造成注意力分散威胁船舶航行安全的问题,提出一种基于改进RetinaFace和YOLOv4的吸烟和打电话行为检测算法。采用改进的RetinaFace网络提取人脸感兴趣区域,使用改进的YOLOv4目标检测模型检测该...针对船舶驾驶员值班过程中吸烟和打电话行为造成注意力分散威胁船舶航行安全的问题,提出一种基于改进RetinaFace和YOLOv4的吸烟和打电话行为检测算法。采用改进的RetinaFace网络提取人脸感兴趣区域,使用改进的YOLOv4目标检测模型检测该区域内是否存在香烟或手机,从而识别船舶驾驶员的吸烟和打电话行为。实验结果表明,本文算法具有较高的检测精度和速度,在自建数据集上的类平均精度(mean average precision,MAP)高达98.51%,误检率仅为3.2%。使用PyQt开发图形界面程序。该算法可以准确识别出驾驶员的吸烟和打电话行为,能够较好地适应船舶驾驶台的复杂环境,满足实时检测的要求。展开更多
文摘根据散货船特点探讨了一种面向工程应用的船舶自由浮态计算简化方法.在矩阵法的基础上,将7个水线面要素简化到4个,简化雅克比矩阵求解.采用全选主元高斯消去法求解线性方程组,以船舶浮态平衡方程组作为迭代终止条件,保证计算精度.以散货船"DOLCE VITA"及"RUI AN CHENG"为例进行了实例计算,对20个压载舱进行了20万次随机装载实验,验证了算法在有横倾下的收敛性和稳定性;对5个货舱进行了20万次随机装载实验,验证了算法在有纵倾下的收敛性和稳定性;对典型载况进行计算,和装载手册给定值相比,吃水差误差都在0.01m以下.结果表明:该算法只需计算任意倾斜水线面下的排水体积和浮心坐标,计算量较小,程序实现简单,实时性、鲁棒性较好,具有一定的工程实用价值.
文摘针对船舶驾驶员值班过程中吸烟和打电话行为造成注意力分散威胁船舶航行安全的问题,提出一种基于改进RetinaFace和YOLOv4的吸烟和打电话行为检测算法。采用改进的RetinaFace网络提取人脸感兴趣区域,使用改进的YOLOv4目标检测模型检测该区域内是否存在香烟或手机,从而识别船舶驾驶员的吸烟和打电话行为。实验结果表明,本文算法具有较高的检测精度和速度,在自建数据集上的类平均精度(mean average precision,MAP)高达98.51%,误检率仅为3.2%。使用PyQt开发图形界面程序。该算法可以准确识别出驾驶员的吸烟和打电话行为,能够较好地适应船舶驾驶台的复杂环境,满足实时检测的要求。
