智能装船中基于点云技术的船舶舱口数据分析

港口散货码头智能装船技术解放大量人工干预阶段,由算法与计算实现整套装船自动化逻辑,其中核心点在于靠泊待作业船只的舱口自动识别技术与作业过程中无人防护技术,本文主要介绍通过采集激光扫描仪数据与装船机实时数据,计算生成船舶点云空间模型,由自动识别算法计算船舶货仓在码头空间直角坐标系下的空间坐标,包括舱口尺寸、位置、高度等。将计算得到的舱口位置坐标信息下载到装船机PLC中,指导装船机实现无人化、自动化作业,以此增强港口自动化程度。

基于大数据分析的港口停泊船舶识别方法

针对港口图像背景复杂、数据量大,影响船舶识别效率的问题,提出基于大数据分析的港口停泊船舶识别方法。选取Hadoop云计算框架,利用分布式处理方法,并行处理海量港口数据。Hadoop利用数据分析平台,运行Top-hat分水岭分割方法,该方法利用港口图像的局部极小值确定分水岭位置,计算分水岭位置的梯度函数,依据设置的阈值分割港口图像。将分割后的图像作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络通过对图像实施卷积和池化操作,输出港口停泊船舶识别结果。实验结果表明,该方法可以精准识别晴天、雨天等不同背景下的港口停泊船舶,船舶识别时间低于40 ms。

基于大数据挖掘的船舶通信系统关键设备状态分析

以保障船舶通信系统联络通畅为目的,提出基于大数据挖掘的船舶通信系统关键设备状态分析方法。该方法使用北向接口和通信关键设备直连相结合方式,采集船舶通信系统关键设备运行信息后,利用大数据挖掘技术中的自组织映射神经网络,挖掘船舶通信系统关键设备状态信息随时间变化规律,得到时间变化序列。以关键设备状态信息时间变化序列为基础,使用大数据挖掘技术中区间集聚类分析方法,经过划分关键设备状态信息时间变化序列区间集、计算区间集子序列相似度和子序列异常值评分等步骤,分析得到船舶通信系统关键设备运行时的异常状态。实验结果表明:该方法采集船舶通信系统关键设备状态信息能力较好,可有效分析关键设备当前运行状态,应用效果较为显著。

基于大数据分析的AIS虚拟航标布设技术

为了进一步改善长江下游重点航段的航标布设方案和航路航法,完善通航环境,探索一种基于大数据分析辅助船舶自动识别系统(AIS)虚拟航标布设优化的方法,并以密集港区临港侧航道、深水复合航道和主航道到港口“最后一公里”航道为例进行应用分析。结果表明,基于电子航道图,针对船舶交通流的船舶轨迹回放、碰撞危险度分析、船舶轨迹线分析、航道门线分析和船舶航标间距分析等方法能够以可视化的手段有效地找到航标布设方案的薄弱位置,为AIS虚拟航标的增设优化提供有力的数据支撑。

基于大数据挖掘的机舰活动规律分析与预测研究

随着大数据技术的发展,越来越多的信息被记录和储存。文章探讨了如何利用大数据技术,深度分析并预测机舰的活动规律。首先描述了机舰数据的采集与预处理,并对机舰活动规律进行了分析;其次总结了基于大数据挖掘的机舰活动规律分析存在的问题,并给出了相应的解决方案;最后建立了机舰活动规律模型并进行了优化,以供相关人员参考。

船舶智能能效优化关键技术研究现状与展望

智能能效管理作为智能船舶发展的重要组成部分之一,可以实现船舶能效的自动监测、分析与自主决策,对提升船舶的绿色化与智能化水平具有重要意义。通过分析船舶智能能效管理规范与检验指南,围绕船舶能效智能监控与系统设计技术、船舶智能能效大数据应用技术、智能能效优化模型与智能算法等核心问题,系统分析船舶智能能效优化的国内外发展现状。结合目前的研究现状,提出船舶智能能效优化存在的不足与面临的挑战,对智能能效优化的未来发展与研究方向做出展望,以期为智能船舶能效管理提供参考。

船舶AIS大数据资源管理及分析应用架构设计

为充分探索船舶自动识别系统大数据在统计决策和安全监管方面的应用价值,系统性地提出了船舶AIS大数据资源管理与分析应用架构。首先,根据船舶AIS大数据特点,设计了船舶AIS大数据处理流程和存储策略,为后续高效计算提供支撑;然后,提出并实现了基于船舶AIS大数据的船舶轨迹重建算法、断面船舶流量统计算法、船舶进出港区识别算法、船舶航行状态分析算法四种基础算法;最后,基于上述计算方法,将船舶AIS大数据应用于断面流量统计、船舶规范使用船载AIS设备行为监控以及船舶规范执行进出港报告情况监控等场景,结果表明船舶AIS数据在统计决策和安全监管方面具有一定的应用价值。

关联规则挖掘法在截获外来医学媒介生物风险性评估中的应用研究

目的探索国际航行船舶不同部位截获外来医学媒介生物的风险性及高风险位置之间的相关性。方法以宁波港为研究范围,开展为期一年半的船舶外来媒介生物携带情况调查,将到港外来医学媒介生物截获阳性的1 472艘次国际航行船舶列为研究对象,应用饼图法及基于SAS/EM的关联规则挖掘技术对船舶截获外来医学媒介生物的高风险部位及其关联性进行分析研究。结果船舶外来媒介生物截获风险性最高的位置是厨房(风险占比达到64.95%),以下依次是船前后甲板、垃圾储藏室、船员宿舱、食品库、餐厅等。而关联规则挖掘揭示出餐厅和厨房存在强相关性:船上餐厅能截获外来媒介生物,则有70.59%的可能性会在该船的厨房里再次截获到媒介生物(Confidence=70.59%,Support=6.58%,Lift=1.04)。结论关联规则挖掘等大数据分析技术的应用是国境卫生检疫增强把关效能,提升监管科学性和有效性的强有力工具,因而理应加快推广应用。

大数据技术在船舶主尺度确定中的应用研究

为了将大数据技术应用到船舶主尺度确定,得到船舶主尺度的变化规律,分析了大数据技术在船舶领域的应用现状,通过整理分析双壳油船、小型游艇和高速双体船的主尺度数据资料,利用统计回归方法建立了一套主尺度计算公式,并进行了实船回归效果检验,检验结果显示该公式回归效果较好。为大数据技术在船舶设计领域的应用提供了方法,得到的回归公式可以作为船舶报价设计和初步设计的参考。

大数据背景下船舶航行线路数据实时调度方法分析

由于传统的船舶航行线路数据实时调度方法存在线路数据调度速率低的弊端,提出大数据背景下船舶航行线路数据实时调度方法分析。首先利用船舶航行线路数据的储存情况,对大数据背景下船舶航行线路数据的实时调度进行约束,然后根据船舶航行线路数据的优先级设置,构建船舶航行线路数据实时调度数学模型,最后通过计算船舶航行线路数据实时调度的最小空间实现数据的实时调度。实验结果表明,设计的实时调度方法相比于传统调度方法,船舶航行线路数据实时调度速率快,具有较高的信息化处理能力。

基于大数据分析的船运物流集装箱班轮舱位分配方法

传统的船运物流集装箱班轮舱位分配方法存在着经济效益差的缺陷,为此提出基于大数据分析的船运物流集装箱班轮舱位分配方法研究。以经济效益最大化为目标对船运物流集装箱班轮舱位分配的要素进行分析与确定,以确定的舱位分配要素为依据对船运物流集装箱班轮舱位分配模型进行构建,以构建的模型为依据,对其进行求解得到最佳的舱位分配方案,实现了船运物流集装箱班轮舱位的分配。采用实验对船运物流集装箱班轮舱位分配方法的经济效益进行验证,得到提出的船运物流集装箱班轮舱位分配方法的船运收入比传统方法高出22.7千元,说明提出的船运物流集装箱班轮舱位分配方法可以获得更好的经济效益。

基于大数据分析的复杂环境舰船导航方法

为了提升舰船作战能力,提出基于大数据分析的复杂环境舰船导航方法。利用舰船搭载传感器获取水域环境信息,采用栅格法构建复杂环境模型,基于大数据分析技术预处理舰船导航数据——时间归一化处理、误差改正处理与野值剔除处理,融合GPS与IMU数据,确定舰船导航当前的绝对位置。以舰船导航定位结果为依据,应用遗传算法获取最佳舰船航行路径,从而实现复杂环境舰船的导航。实验数据显示,本文方法舰船导航定位误差最小值为0.12%,舰船导航路径长度更短,更平滑,充分证实了本文方法舰船导航性能更佳。

大型船舶企业中心数据库设计和构建

企业信息化建设中的数据是企业核心资产,企业中心数据库的构建是企业实施信息集成和智能决策的一项重要基础工作。为满足建立现代造船模式2.0要求,提出大型船舶企业中心数据库的构建要求、构成及运行管理要求,为大型船舶企业中心数据库构建提供参考。

基于大数据分析技术的船舶航行环境感知信息实时分类研究

为提高船舶航行环境感知信息分类速度,研究基于大数据分析技术的船舶航行环境感知信息实时分类方法。采用工具层中的激光雷达传感器、风速/风向传感器、温湿度传感器,感知的船舶航行环境中障碍物、风速与风向、温湿度信息,在处理层中的Hadoop分布式大数据计算引擎中,由MapReduce并行大数据计算技术,将感知信息分块后,由map启动基于小波阈值的环境感知信息去噪方法,去除分块感知信息中噪声信息后,再启动K-最邻近分类器,计算去噪后分块感知信息样本与已知类型的感知信息隶属度,依据感知信息隶属度完成感知信息分类,最终通过reduce整合分类结果。经测试,本文方法对航行环境中感知信息分类时延仅2 s,延迟短,可实时分类船舶航行环境感知信息,且分类结果不存在信息混乱问题。

大数据支持下船舶智能运维的实现

为实现船舶在航行中的设备检测和智能维护,对支持智能船舶的大数据分析方法进行研究,并结合大量实船运维数据,提出基于设备衰退机制的动态决策树模型,对船舶设备的衰退过程进行预测。将分析结果同步可视化到设备模型中,从而减少船舶运维中由设备故障带来的不确定性,提升船舶智能化水平。开发船舶智能运维管理系统,将大数据的集中分析能力、数据库的集成管理能力和3D可视化技术相结合,实现船舶的一体化和智能化管理与维护。

基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计

为了提高船舶航行的安全性,构建船舶航行安全自动评估系统,提出基于大数据分析的船舶航行安全自动评估系统设计方法。采用航向陀螺仪、三轴磁力计等敏感传感器进行船舶航行姿态参数采集,根据采集的船舶航行姿态数据进行大数据特征重组,建立船舶航行姿态参量大数据库,设计数据访问调度和参数融合算法,进行船舶航行安全大数据信息调度和特征分析,进而实现船舶航行安全自动评估。在嵌入式ARM环境下进行系统的软件开发,实现系统优化设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶航行安全自动评估的准确性较好,船舶航行安全信息大数据访问调度的实时性较高。

某2400TEU集装箱姊妹船能效分析

为了更好地对船舶营运性能进行管理和评估,研究了2艘2400 TEU集装箱船,并对其船速、主机功率和主机转速等参数以及船舶油耗进行分析对比,运用数据可视化和机器学习等大数据分析方法,实现对船舶能效数据的可视化,通过对比分析得出影响船舶转速与功率的主要因素。

基于大数据分析的船舶通信网络优化研究

网络优化是提高船舶通信系统工作性能的重要方法,针对当前船舶通信网络优化存在工作效率低,节点能量消耗大等缺点,设计基于大数据分析的船舶通信网络优化方法。首先以数据传输能量最小为目标建立船舶通信网络优化的数学模型,然后将船舶通信网络优化问题看作为一个大数据分析处理,通过云平台对数学模型进行并行求解,每一个子任务组合模型对数据传输能耗进行预测,选择能耗最小路由进行数据传输,最后进行船舶通信网络优化方法性能的仿真测试。测试结果表明,本文可以有效对船舶通信网络进行优化,提高了船舶通信系统的数据传输速度和成功率,具有十分广泛的应用前景。

大数据技术在船舶管理中的应用分析

信息化社会的到来,使得各类信息变得纷繁复杂,船舶管理技术的发展又表现出了许多新特征,如何充分利用海量的信息为船舶管理提供服务,对于船舶的制造、运营和管理部门有着重要的影响。在大数据时代背景下,船舶管理体制和技术革新迎来了又一轮新的挑战。文章就大数据技术在船舶管理中的应用进行了深入的探讨。

基于大数据分析的船舶网络入侵检测系统

为解决入侵信息对于船舶通信网络造成的安全性问题,准确定位入侵节点所处位置,设计基于大数据分析的船舶网络入侵检测系统。按照终端检测网络的布局形式,连接入侵信息解析模块,利用AMD检测主机提取存储于解析模块中的信息参量,完成船舶网络入侵检测系统的硬件设备配置。在大数据统筹指标定义表达式的支持下,联合船舶通信网络中数据信息参量的传输强度,计算入侵信息特征参量的具体数值,再根据已知的检测权限量差条件,确定船舶通信数据的入侵强度,完成基于大数据分析的检测软件设计。结合相关硬件设备结构,实现基于大数据分析的船舶网络入侵检测系统搭建。实验结果显示,随着大数据分析技术的应用,入侵信息对于船舶通信网络运行安全的威胁性得到较好控制,表明这种技术策略能够辅助船舶网络主机精准定位入侵节点所处位置。