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针对海上交通监控中船舶数量众多,且对具有潜在碰撞危险的船舶识别效率不高的问题,提出一种基于DBSCAN(带噪声的基于密度的空间聚类)的船舶会遇实时识别方法。根据海上交通风险监控的研究需求,分析船舶会遇局面的定义。运用墨卡托算法计算船舶之间的距离,采用DBSCAN算法进行船舶会遇聚类识别。基于浙江舟山群岛西南海域航行船舶的AIS数据,对设置不同船舶会遇距离的试验结果进行比较分析,结果表明:当船舶会遇距离为1 n mile时,可以将56艘船划分为7个会遇船舶类,占船舶总数的32.1%,每个会遇船舶类包括2~3艘船。将该方法运用到实际海上交通监控中,可对每个会遇船舶类中的船舶航行动态进行重点关注,降低海上交通监控人员的工作负担,提高海上交通监控的效率。 相似文献
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近些年来,众多学者提出基于新步长选择策略的加速梯度投影算法求解大规模优化问题。本文针对线性约束二次规划问题提出两种基于新步长的梯度投影算法。一种是基于采用自适应线搜索和Barzilai-Borwein步长的非单调投影算法。另一种是基于Yuan步长的单调投影算法。在较弱的假设条件下,给出这两种算法的全局收敛性。数值实验表明新算法比传统的梯度投影算法求解效率更高。 相似文献
3.
为解决船舶图像与视频检测算法识别率低、实时性差的问题,提出基于回归深度卷积网络的船舶图像与视频检测方法。结合YOLOv2特征提取层和YOLOv3的特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)层思想设计新的网络结构,验证不同激活函数效果,采用聚类算法设计锚框大小。实验表明,相比于YOLO系列网络,本文的方法在船舶图像与视频检测中效果更好,在测试集上平均精度均值为0.920 9,召回率为0.981 8,平均交并比为0.799 1,在视频检测中每秒钟检测的帧数为78～80。为港口船舶智能管理和无人船视觉处理提供一种准确度高和实时性好的船舶检测方法。 相似文献
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为提高船舶在复杂施工水域通行的安全性,提出一种基于Maklink图和布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)算法的船舶路径规划方法。利用改进的Maklink图构建施工水域环境模型;设置变量参数并用改进的CS算法对模型进行求解,其中采用基于Dijkstra算法得到的最短路径长度作为种群个体的适应度值;采用3个衡量算法性能的指标——优化性能指标、时间性能指标和动态性能指标,对多种算法进行分析比较。结果表明,采用指数型自适应步长和线性自适应发现概率对CS算法进行改进,能提高其在路径规划中的搜索效率和迭代速度,并可以保证求出一定精度内的近似最优解,显示出该算法的优越性。 相似文献
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针对我国绝大部分港口遵循先来先服务(first come first served, FCFS)调度方法引起的船舶进港总延误时间偏长的现象,提出一种基于改进人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)的船舶进港排序方法。改进算法的搜索精度更高和局部优化能力更强,利用这个改进算法得到的船舶进港排序使总延误时间更短。仿真结果显示,与FCFS调度方法和AFSA相比,改进算法的船舶进港总延迟时间分别减少了208%和52%。所提出的改进算法能为港口船舶进港排序提供有效支持。 相似文献
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《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(4)
针对目前高光谱图像基于流形学习的无监督特征提取算法中只能够单独描述高维数据空间局部或者全局的几何结构,并且没有一种算法能够同时保持高维数据全局和局部的几何结构的问题,提出了一种基于全局和局部流形结构的无监督特征提取算法(GLMS)对高光谱图像进行特征提取.算法基于流形学习基本理论,需要建立两种保持流形结构的近邻图,分别用来描述数据的全局和局部的流形结构,通过求解广义特征值问题获得重构权值矩阵进而得到低维嵌入空间的最优投影,以达到降维的目的.在AVIRIS高光谱图像以及Indian Pine和Salina数据集上进行仿真对比实验,结果表明,提出的算法在分类精度和计算效率上有较好的提高. 相似文献
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为解决在雾天背景下现有的船舶检测算法准确率低、召回率不高的问题,在YOLOv3网络的特征提取模块加入空间金字塔池化模块用以丰富特征图的表达能力,在特征融合模块引入频域通道注意力机制来抑制背景噪声,在预测模块采用K均值算法重新设计预测锚框大小以适应待检测目标的形状。实验结果表明：基于频域通道注意力的YOLOv3网络在雾天背景下对船舶的检测精度更高,在测试集上平均精确率可达到92.98%,准确率可达到93.06%,召回率可达到92.25%;检测速度可达到61帧/s。本文算法满足船舶实时检测的需求,为未来智能船舶的发展提出了一种兼顾准确率和实时性的船舶检测方法。 相似文献
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为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
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为提高船舶风压差的预测精度,使船舶能够更快稳定在计划航线上以保障航行安全,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)法和自适应粒子群优化(self-adaptive particle swarm optimization, SAPSO)算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理,然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中,改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法,提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真,结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。 相似文献
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为快速、准确地检测船舶目标,提出一种基于YOLOv3算法的船舶双目视觉检测与定位方法。在特征学习时针对样本中不同船舶长宽比例,重新聚类样本中心锚点框,增强对船舶检测的准确性;利用SURF算法进行特征匹配,并引入双目测距算法,实现目标的测距与定位。实验结果表明,该方法在每秒传输图片30帧的情况下,平均检测精度达到94%,在1 n mile内的目标平均定位误差为11 m左右,与现有检测算法相比,具有更好的实时性、准确性。该方法对智能船舶视觉感知信息与雷达、AIS信息的融合,以及避碰辅助决策具有非常重要的作用。 相似文献
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基于最短避碰距离和碰撞危险度的避碰决策支持 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决目前采用船舶领域进行避碰决策时选用的船舶领域多仅适用于一定水域,且选用的船舶领域模型与碰撞危险度模型考虑的因素不一致的问题,提出基于模糊四元船舶领域的碰撞危险度模糊评价模型。为解决采用最短避碰距离作为目标函数进行避碰决策时未考虑航迹偏差以及时间偏差等因素,以及根据所得的避碰参数采取的避碰措施并不能使总航程最短的问题,提出以航迹偏差、时间偏差和总航程作为目标函数的最短避碰路径模型。在综合考虑船舶领域、国际海上避碰规则和负责航行值班的高级船员的主观意识的情况下,应用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法规划出最优的避碰路径。MATLAB仿真结果表明,该算法能快速获得最优避碰路径,满足海上航行避碰要求。 相似文献
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基于计算机视觉的船模位置跟踪 总被引：1，自引：0，他引：1
针对水池实验室中船模位置的跟踪问题,提出计算机视觉跟踪的方法.首先对视频图像进行逆透视投影矫正,然后利用CamShift算法实时跟踪船模在图像中的重心位置,最后将船模的图像坐标换算成实际空间坐标,实现船模位置的精确跟踪.该方法具有系统工作稳定性高,安装简单方便,跟踪精度高、效果较好等特点,同时还可利用跟踪得到的位置坐标,计算出船模的航速和航迹向,以实现这两个状态参数的跟踪,为实时跟踪船模等课题研究打下基础. 相似文献
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针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention proposal network,APN)通过全连接层的输出定位特征区域,然后采用尺度依赖池化(scale-dependent pooling,SDP)算法选择VGG19中合适的卷积层输出进行类别判定,最后引入多特征描述特征区域,交叉训练VGG19和APN来加速收敛和提高模型精度。利用自建舰船数据集对方法进行测试,识别准确率较VGG19和RA-CNN有较大提升,识别准确率最高可达86.7%。 相似文献
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为使船舶在多船避让环境下适应航行环境的变化并自动复航,提出基于动态分阶势场法的船舶自动避碰系统。该系统基于动态势场避障规划算法,利用模糊综合评价法量化船舶碰撞危险度;依据《国际海上避碰规则》确定本船在不同会遇局面下的避让行动,并据此对斥力势函数进行调整。该系统将本船的避碰过程划分为航迹保持、避让和复航3个阶段,根据不同阶段的要求构建动态分阶势场;利用动态分阶势场法对船舶的航行环境进行建模,进而生成恰当的航向指令;利用自动舵产生舵角指令控制船舶完成避让、复航和航迹保持。仿真结果表明:该自动避碰系统可以引导船舶完成既定的避让行动,并能使船舶在安全会遇距离上驶过;该系统可以适应航行环境的变化,且具备航迹保持能力。 相似文献
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为研究在能见度不良情况下受限水域内的常见船型的船舶领域，对船舶自动识别系统（Automatic Identification System，AIS）数据进行分析建立船舶领域.该方法借助可视化技术和网格技术，结合研究水域能见度信息，分析南槽水道内符合要求的2 000万个左右AIS数据，还原航迹分布图约50 000张，获得在受限水域内能见度不良情况下船长80~100 m的船舶领域模型.客观精确的船舶领域模型能够提升能见度不良天气下交通流的预测精确度，同时丰富基于智能技术研究的船舶领域模型库. 相似文献
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针对在设计船舶进离港行为捕获算法时存在港口范围难定义、AIS数据的经纬度误差造成船舶频繁进出港区边界等问题,将全球AIS数据与港口数据相结合,设计船舶进离港行为捕获算法。根据船舶速度、位置、运动特性等信息,实现对船舶进离港、停泊等行为的判断。利用纬度分桶法、网格法和Kd树法实现基于船舶位置的港口匹配。实际数据测试表明,网格法的港口匹配时效性最好,每秒可处理约16万条AIS数据。随机选取30艘船对算法进行验证,结果表明船舶轨迹与捕获到的船舶进离港事件相符。 相似文献
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长江口深水航道超大型船舶交会仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
为提升超大型船舶在长江口深水航道内的双向通航能力,以实际航道尺度为边界条件,在三自由度MMG模型的基础上,考虑浅水效应、船间效应和岸壁效应,建立船舶操纵运动模型。利用MATLAB对10万吨级的散货船和集装箱船交会进行仿真,并对风、流和两船不同间距对船舶交会的影响进行研究。仿真结果表明,长江口深水航道的宽度可基本满足船宽之和在90 m内的超大型船舶交会。 相似文献
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为解决船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据挖掘不够充分,对航路辨识分析不够全面等问题,提出一种基于改进谱聚类算法的数据挖掘方式。利用Sliding Window算法对船舶轨迹AIS数据进行压缩,减少数据冗余提高聚类效率。改进亲和距离函数,提出新的亲和矩阵的标准,提高聚类的稳定性,进一步对数据去噪,减少噪声敏感。通过优化初始中心对k均值算法进行改进,优化全局搜索能力,缓解初始值的选取对聚类效果的影响。以天津港AIS数据为样本进行算法验证。结果表明,该聚类算法能准确提取和划分某水域船舶主要航迹段,算法消耗系统资源少,计算速度快。改进后的算法可为航路辨识、分道通航制定等提供理论支持。 相似文献