【摘 要】
：
针对在实际航行复杂光照下,船舶水尺图像二值化结果存在目标断裂或伪影的问题,提出一种在复杂光照下的船舶水尺图像二值化新方法.对每个图像子块采用OTSU算法得出其全局阈值,用改进的Bernsen算法得出子块的局部阈值,根据双阈值对每个像素点逐点二值化.结果表明:在不同光照条件下,通过调节不同船舶水尺图像的双阈值参数可得到完整的水尺字符且能消除光照阴影;在细节保留和噪声去除方面,该方法优于传统的二值化方法.
【机 构】
：
大连海事大学航海学院,辽宁大连116026
论文部分内容阅读
针对在实际航行复杂光照下,船舶水尺图像二值化结果存在目标断裂或伪影的问题,提出一种在复杂光照下的船舶水尺图像二值化新方法.对每个图像子块采用OTSU算法得出其全局阈值,用改进的Bernsen算法得出子块的局部阈值,根据双阈值对每个像素点逐点二值化.结果表明:在不同光照条件下,通过调节不同船舶水尺图像的双阈值参数可得到完整的水尺字符且能消除光照阴影;在细节保留和噪声去除方面,该方法优于传统的二值化方法.
其他文献
为使用支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)为船舶操纵运动黑箱建模,针对原样本无法对转艏角速度构建黑箱映射关系的问题,提出两种样本构造方法,并讨论不同样本的构造方法对预报结果精度的影响;对于在黑箱建模过程中模型核函数参数的选取,使用网格搜索交叉验证进行寻优,通过不同参数对预测值准确度的影响证明参数寻优的重要性.以KVLCC2为例,对SVR黑箱模型进行训练,预报10°/10°、20°/20°Z形运动和35°回转运动,基于该模型泛化预报了 15°/15° Z形运动和15°、
为消除由于环境、设备和传输等影响所导致的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据在时间和空间上的异常或错误,保证数据挖掘质量,提出一种基于距离分布的AIS粗数据处理算法.以2018年3月28日上海洋山港附近海域的AIS粗数据为例,标绘出船舶AIS轨迹图,验证算法的可行性和有效性.结果表明:该算法只需根据更新距离的均值和标准差,即可消除由于海上移动业务识别码(Maritime Mobile Service Identity,MMSI)误共用、AIS信息更
为分析和提高内河航道网络的抗毁性,对内河航道网络抗毁性分析与优化方法开展研究.首先,提出基于通航里程和通航等级为网络边权重的内河航道加权网络拓扑模型构建方法;其次,提出内河航道网络抗毁性分析方法,包括基于网络特征的航道网络抗毁性分析方法和基于攻击仿真的航道网络抗毁性仿真方法;然后,提出基于网络介数中心性的内河航道网络优化方法;最后,以珠三角高等级航道网络为例,应用所提出的方法进行抗毁性分析和结构优化.结果表明,珠三角高等级航道网络的抗毁性有待提高,蓄意攻击对网络结构和功能的影响较为显著;所提出的航道网络优
航道是航运发展的关键要素,航道等级差异会给船舶通航带来一定的阻抗.在轴辐式网络单分配模型的基础上,考虑由航道等级差异造成的船舶转驳,建立最小化运输成本和转驳流量的双目标规划模型,并使用ε-约束算法进行优化求解,通过算例实验验证了模型的有效性.实验结果表明,航道等级差异对航运网络结构和航运效益影响显著.当航线船型固定时,为提高网络通航率,枢纽点可能选址在干支航线等级差异较小的节点,致使运输成本大幅增加;若考虑改变航线船型,则航道等级差异的影响减弱,运输成本可控制在合理范围内.
在内河通航船舶数量不断增加和通航环境日益复杂的情况下,为充分挖掘海量AIS数据中的价值信息,针对内河船舶航迹预测中的精度和可靠性问题,应用循环神经网络方法,提出了一种结合深度学习注意力机制(At-tention Mechanism)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的船舶航迹预测模型.该模型以历史时刻的船舶位置、速度及航向等数据为基础,考虑AIS数据与船舶航迹的时间序列特性,基于LSTM编码-解码航迹预测基本模型,通过引入时间与空间注意力机制,模拟了船舶自身航行模式
建设绿色港口是顺应未来港口发展趋势的必然需求,港口污染物处置能力是绿色港口的关键指标之一.为更好地加强绿色港口建设,在Bossel可持续发展定向指标框架的基础上,选取合适的指标,构建长江内河港口污染物产生与处置能力风险分析体系,并以某省港口为例,将港口产生的污染物种类及数量、各类污染物接收装置容量和污染物处置能力等作为评价指标,通过建立模型对港口污染物产生与处置能力风险进行评估,得出港口/码头的污染物产生和处置能力风险水平.基于53份问卷的数据分析结果表明,该省港口/码头的污染物产生与处置能力整体处于良好