散货作业区人形识别的二级分类方法

鉴于目前散货码头运用智能视频监控系统时,由于不同方向人形的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征存在较大的变化,使得用传统方法训练获得的少量特异性特征不足以支撑人形的有效分类,因此提出一种基于Ada Boost的针对不同姿势HOG特征的二级分类方法.首先将样本快速分为正(背)面人形和侧面人形,组成第一级分类;然后通过分别为两类样本训练子分类器组成第二级分类;第二级分类对人形进行识别,并对结果进行融合.以天津港干散货码头无人作业区为背景,完成一组人形识别实验.实验结果表明,相较于传统方法,该方法对正(背)面人形具有更高的识别率.二级分类方法整体上提高了人形识别的识别率.     

危险品码头智能监控预警系统总体设计

为解决传统视频监控预警系统移植到危险品码头会存在监管不力,难以快速有效地从海量视频中筛选出有效信息的问题,引入智能视频识别技术,设计危险品码头智能监控预警系统.结合码头危险品作业监管的基本现状,分析危险品在码头作业期间各个环节的特点,设计系统主要功能,实现危险品作业全天24 h监控、自动目标检测、智能风险识别、态势评估分级、预警信息发布,辅助监管人员进行决策.     

基于多目标遗传算法的煤码头泊位与机械联合调度

针对煤码头泊位分配问题，考虑泊位与机械的联合调度.综合考虑煤种类对船舶靠泊位置的影响、航道开放时间和如开设机械双线作业等特殊原则，以最大化岸线利用率和机械利用率以及最小化船舶在港时间为目标，建立泊位与机械的联合调度模型.设计具有自适应性的多目标遗传算法进行求解.利用天津港煤码头实际案例分析验证模型的可行性和算法的有效性.该方法可为大多数散货码头的生产运营管理提供借鉴.     

基于AIS信息的船舶进出港航速控制模型

为提升近港航道效率及船舶安全,从船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)集合的大量的海上交通特征信息中获取能够反映船舶进出港规律的、有效的、潜在的信息,建立船舶进出港航速控制模型.根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,将实时采集的港口水域的AIS信息存放在数据库中,再通过ETL(Extract Transform Load)进行处理.该数据库具备统计分析船舶进出港各阶段航速分布的功能.以厦门嵩屿港集装箱码头为例,构建相应的数据库,对12万吨级集装箱船舶进出港的航速进行统计,获得此类船舶在进出港过程中的航速分布规律,并根据航速的概率分布特点给出建议航速,为船舶自动进出港、引航员引导船舶及港口主管部门更好地监管通航环境提供理论依据.     

前馈控制的PERT在集装箱码头业务流程中的应用

为了加快港口集疏运 ,提高港口的服务质量及生产效率 ,本文采用了计划评审技术 (PERT)这一前馈控制方法 ,建立了集装箱码头业务流程计划评审技术模型 ,通过概率分析可以得到货物在港的逗留时间 ,并将这一模型运用到北仑集装箱码头进口业务流程中 ,分析了该集装箱码头进口业务流程的关键路线 ,对该路线进行了优化并提出了一些建议和设想     

基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法

为实现对集装箱箱号的正确识别,提出一种基于模板匹配和特征匹配的识别算法。对采集到的集装箱图像进行预处理,得到改善后的集装箱二值化图像;采用数学形态学操作使字符域连通,计算字符连通域的宽高比得到集装箱箱号区域;利用投影检测方法实现对箱号字符的分割;运用模板匹配算法与特征匹配算法相结合的分类方法对集装箱箱号字符进行识别。该算法用MATLAB进行编程,完成对集装箱箱号的自动定位、分割和识别。提出的方法可正确识别出集装箱箱号,识别率达到93%,识别时间为130～150 ms,可提高码头的工作效率。     

基于神经网络的集装箱码头泊位分配聚类分析

为充分利用港口既有的建设规模、提高经济效益,对集装箱码头的泊位分配进行研究.采用神经网络和聚类分析两种数据挖掘技术分析相关数据,得到相应的数据挖掘模型.先通过反向传播(Back Propagation,BP)神经网络分析各因素对泊位分配的影响程度,确定出主要因素;然后通过聚类分析中的两步聚类算法进行分析;最终制定集装箱码头泊位分配策略.该方法可为提高集装箱码头生产效率提供帮助.     

基于AIS的港口智能船舶动态视频监控系统研究

港口船舶动态视频监控是港口交通安全管理的重要内容。文章论述了港口智能船舶动态视频监控系统的设计要点,研究通过AIS系统获取船舶动态数据并驱动智能球摄像机进行智能定位,实现航行船舶的自动化智能视频跟踪。文章提出了基于AIS的港口智能船舶动态视频监控系统的主要结构,介绍了软硬件组成及工作原理．重点阐述了自动监控决策控制模块的算法及在系统中的作用。     

基于AIS数据的智能船舶动态视频监控系统设计

针对港口船舶动态视频监控系统应用中视频监控系统人工操作的不便性,开发智能船舶动态视频监控系统.根据船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)获取的港内船舶动态数据,设计自动监控决策控制模块,建立待监控船舶的被监控优先因子算法,通过驱动多智能球摄像机阵列对待监控船舶队列进行智能排序定位,实现对航行船舶的自动化智能视频跟踪.     

基于改进RA-CNN的舰船光电目标识别方法

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%。     

自动化散货装船机物位检测技术

为使散货装船机在安全作业的前提下自动、快速、高效地完成装船作业,利用安装在散货装船机上的激光雷达,通过多轴伺服运动机构控制激光雷达进行旋转,完成对船舱的三维轮廓扫描.通过后台截面边缘提取算法与图形拟合算法相结合的图像处理算法,自动、实时获取船舱尺寸以及舱内物料的形状,确定落料轨迹,为散货装船机的自动化作业提供基础.天津港煤码头的多次装船试验验证此方法的可行性.     

上海港和天津港船舶排放控制区政策的有效性分析

为研究船舶排放控制区政策在我国的有效性,采用政策效应评估领域的断点回归分析方法,对上海港和天津港船舶排放控制区政策的实施效果展开研究。研究发现,在上海港和天津港实施船舶排放控制区政策均能够有效降低所在城市空气中二氧化硫的日均质量浓度,进而改善区域空气质量。该政策在我国不同区域也表现出较好的普遍适用性。     

基于DE-SVM的船舶航迹预测模型

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。     

基于灰云和改进AHP的港口船舶应急疏散模型

为科学有效地制定大风天气下港口船舶应急疏散方案,降低疏散风险,建立基于灰云和改进层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)的船舶应急疏散模型。该方法用灰云模型取代传统的白化权函数,能有效反映疏散优先级信息的模糊性和随机性。采用三标度法构造判断矩阵,确定指标权重,指标权重计算过程被简化。根据船舶综合聚类结果将其归入预先设定的级别中,同一级别船舶疏散顺序依据具体情况确定。对天津港某港区24艘靠泊船进行模拟计算,结果验证了该模型的有效性。     

海南东寨港海底村庄遗址遥感观测与分析

利用高精度的无人机遥感正射影像、数字高程模型、Landsat8卫星遥感影像以及野外实地观测数据，以空间考古学方法为主要手段，研究海南东寨港海底村庄遗址的空间分布、现存状态及其演变规律。研究结果如下：1）海底村庄遗址均匀分布在东寨河古河道两侧。2）海底村庄遗址处于陆海相互作用的前沿地带，地质构造条件不稳定，遗址受潮汐、波浪、地面下沉和人类影响较为严重，部分已经沉陷到海面以下，部分只有在退潮后才会露出。3）林市村附近的海底村庄遗址受地震断裂影响将继续下沉。遗址中间部分已被潮水涨落冲刷殆尽，被冲刷面积约为1 871.5 m²，占遗址总面积的31.5%。     

基于分布式压缩感知的重轨干涉SAR形变检测方法与实验

提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的重轨干涉SAR形变检测方法.DCS理论利用多次观测信号集的联合稀疏特性和相关性,对信号集进行联合重建.本文将DCS理论引入微波成像形变检测中,并对地基SAR复数据进行处理,利用相位数据检测场景形变,比较压缩感知(CS)算法和DCS算法在降采样条件下的重建结果.CS算法和DCS算法都具有保相性,在幅度和相位图像中可以很好地消除副瓣,成像效果比Omega-k算法好.基于DCS的稀疏微波联合观测系统可以利用多幅场景间回波数据的联合稀疏特性,进一步降低数据采集,实现准确重建和检测.     

基于非线性多输入多输出近似动态规划的发动机缸平衡智能调节算法

为解决发动机缸平衡控制问题,将标准近似动态规划(approximate dynamic programming,ADP)扩展为多输入多输出形式,给出其控制算法,并证明其收敛性。仿真结果显示,该方法能在一定范围内智能地调节各缸喷油量,用于补偿由多种不确定因素导致的各缸转速差异,从而自适应地提高缸平衡效果。该方法只需基于实时转速,不必检测和区分各缸间的转速差异,具有非线性系统的智能优化特点。该方法能直接处理各缸间的非线性多输入多输出耦合关系。     

基于改进谱聚类算法的航路辨识

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。