基于偏振成像的水上航行场景语义分割方法

文中提出一种基于偏振成像的水上航行场景图像语义分割方法.利用偏振相机阵列图像采集设备,采集同一场景不同偏振方向的水上航行场景图像,合成偏振度图像,建立偏振图像数据集,构建基于偏振成像的图像语义分割网络模型.使用人工标注的偏振图像数据集开展训练,得到恶劣航行场景下的场景分割图像,并将结果与常用语义分割方法进行比较.结果表明:在恶劣航行场景下,能够获得较好的分割效果.

一种水上航行场景可见光偏振图像融合方法

为了提升无人船(Unmanned surface vehicle,USV)在恶劣航行场景下的视觉感知能力,提出一种基于HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间的水上航行场景可见光偏振图像融合方法。根据水上航行场景的偏振特性,制定了不同区域的融合规则,再基于HSV颜色空间,融合原场景的颜色信息,实现了对恶劣航行场景图像的语义分割,并将测试结果进行对比分析。在耀斑场景下,综合像素精度(Pixel accuracy,PA)值为0.7682。实验结果表明:该方法能增强图像对比度,凸显边缘轮廓信息,能够在恶劣航行场景下,稳定获得对比度较强、目标特性较好的特征信息,一定程度上提升了无人船在恶劣航行场景下的环境感知能力。

融合修正OTSU和中值滤波的水上航行器障碍物视觉分割

为进一步提高水上航行器视觉避障时图像分割的精确性,提出融合修正OTSU和中值滤波的水上航行器障碍物图像分割算法。利用修正系数将原始图像从RGB模型转换为Y、Cb、Cr色度值修正的模型,进行修正OTSU的阈值分割,对分割后的二值图像实行自适应中值滤波降噪处理,并对3种水上障碍物识别算法进行测试。结果表明:与加权Otsu算法和改进阈值分割算法对比,该算法可以将检测目标区域占比稳定在80%以上,并将干扰噪声区域占比降低至28.5%,说明算法有效、可行。

水上交通肇事逃逸的刑法规制

水上环境与陆地环境不同,一旦肇事船舶事后逃逸,便意味着对落水生命的放弃,具有极大的主观恶性和客观危害性。依据现行的交通肇事罪规制水上交通肇事逃逸行为,有量刑畸轻之嫌。水上交通肇事逃逸致人死亡,行为人涉嫌构成不作为的故意杀人罪。此外,船员之间共同隐瞒水上交通肇事逃逸行为、船长指使肇事驾驶员逃逸等相关行为也涉嫌构成犯罪。设立水上航行责任事故罪惩治水上交通肇事逃逸行为,并加强对水上交通肇事逃逸相关行为的刑法规制,是维护水上人身安全、创建水域法治环境的必要保证。

高速两栖轮式车静水航行阻力特性分析

针对高速两栖轮式车物理特征参数的变化对其静水航行阻力特性进行了研究分析.仿真计算分析表明:车体吃水线以下的结构线型、轮舱结构对水上航行阻力有一定的影响,尤其关键的航行阻力峰值影响较大;轮胎及整车重量对水上阻力影响也较为显著.因此提出:要实现两栖轮式车高航速性能,车体构型优化设计、轮胎收放、轻量化是需要重点突破的关键技术.

当前三峡库区航运的若干问题

基于三峡库区航运现状的调研,分析三峡库区调度、过坝货物通过能力、丰涪段定线制、过闸船舶最大吃水控制、港口清淤及水上漂浮物碍航问题,提出解决问题的建议。

多普勒计程仪测速精度的测定

文章介绍多普勒计程仪测速精度的两种测定方法,实时法与准实时法。在实时法中,载体的航迹向与对地速度的真值均取自差分卫星定位仪。在准实时法中,利用差分卫星定位仪给出的地理坐标,根据中分纬度法、墨卡托法或波林法算得航迹向与对地速度的真值。两种方法所需的航向均取自于平台罗经。

基于CNN的搜救无人艇水面多目标检测实验

针对无人艇采用单目视觉的方式应用于水上搜救的问题,提出一种基于救生衣的目标检测算法.目标定位采用基于RGB颜色特征的方法,分割出图像中目标区域并进行定位.因卷积神经网络(CNN)可用于提取图像特征并进行学习,对提取出的目标图像采用改进的卷积神经网络算法进行特征提取与分类,避免了复杂的特征选择和提取过程.通过水上实验验证了所提出算法的有效性,实现实时检测和识别水上目标.实验结果表明,在多个目标具有相同颜色特征时,能够有效识别救生衣目标并且算法识别精度较高.