面向无人艇智能感知的水上目标识别算法研究

针对水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)智能感知系统对图像处理过程的准确性和实时性要求,研究了一种根据无人艇上机载视觉传感器对水上目标进行识别与定位的算法。首先根据开源数据集与实验数据采集图像,对实验数据抽帧、去重、标注、统计,创建了水上目标识别数据库YZ10K;其次实践了主流的基于深度学习的目标检测方法,包括Faster R⁃CNN、SSD、YOLOv3等;最后针对水上目标特点,提出了一种基于改进YOLOv3的增强型轻量级水上目标检测网络WT⁃YOLO(water target⁃you only look once)。无人船实验验证表明,WT⁃YOLO算法取得了准确且快速的目标识别效果,平均精度为79.30%,处理速度为30.01 fps。

面向水域人员的不安全行为识别算法与应用

为保障水域人员生命安全,针对水域环境人员不安全行为识别问题,提出一种基于Faster-RCNN+改进SlowFast的水域人员行为识别网络。主要工作包括以下几点:第一:根据采集的95段视频制作水域人员动作行为数据集,其中共有161687张快通道帧,5543张关键帧,共计标注框9173个。第二:使用Faster-RCNN+SlowFast模块化设计对水域人员动作行为数据集进行目标定位及行为分析,其实验结果表现良好,可以识别水域人员位置及行为。第三:提出一种与时域压缩策略相结合方式的改进SlowFast网络,结果表明改进SlowFast网络模型识别准确率提高5.0%,推理速度得到约1.14倍提升,实验证明可有效帮助识别水域人员的行为识别问题。

面向水面无人艇的目标检测与船舶分类系统研究

搭载视觉智能感知系统的水面无人艇能够对水上目标有效识别,其在水面勘探、自主搜救等领域有着广泛的应用;对水上目标和船舶的检测方法进行研究,其主要工作包括:第一,构建水面无人艇的数据采集和边缘计算平台;第二,构建水上目标数据集,总计图片3437张,28个类别,其中8个类别为船舶分类;第三,分别训练水上目标检测和船舶检测的YOLOv5L网络并进行测试,并将网络部署到边缘计算平台,水上目标检测网络mAP为78.23%,船只分类网络mAP为85.16%;第四,基于检测框匹配的方式实现水上目标检测网络和船只分类网络的级联工作,级联网络mAP达到78.58%;第五,引入ASPP-pool模块,并训练改进后的网络,水上目标检测网络mAP提高1.06%,级联网络mAP提高0.76%。

基于无人艇平台的AUV回收技术发展趋势

使用专用保障母船对自主水下航行器(AUV)进行运载、布放、回收、定位支持、状态监控和能源补给等任务的传统施工方式效费比较低,因此各科研、工程机构开始研究使用无人艇(USV)搭载AUV并提供必要的技术保障,其中AUV的自主回收技术至关重要。文中首先介绍了AUV回收技术的发展概况;并对水面滑轨式、水面舱坞式和水下坞站式等3种基于USV平台的AUV自主回收方式进行了详细梳理;最后重点分析了AUV自主回收的关键技术,包括USV集成的布放回收系统设计、AUV引导捕获装置设计和跨介质协同控制等3个方面。旨在为突破关键技术、发展针对AUV作业支持与保障的一体化水面无人平台、提高AUV作业效率、降低施工风险和成本提供研究思路。

水面无人艇可行域及障碍物快速分割算法研究

针对水面无人艇(USV)可行域及障碍物分割系统对图像处理过程的快速性和准确性要求,研究了一种根据无人艇机载视觉传感器对水上图像快速分割的算法。首先经过多地实验采集实验图像,经过数据清洗、图像去重和人工筛选构建原始数据库,并采用人在回路数据标注方法构造了无人船可行域及障碍物分割数据集,共5620张图像和25875个标签;其次实践了主流的基于深度学习的语义分割方法,包括FCN、DeeplabV3 Plus、U-Net;最后针对水上图像的特点和快速分割的任务需求,提出了一种基于改进DeeplabV3 Plus的快速分割网络DeeplabV3-CSPNet。网络学习实验、离线航行实验和模型部署结果表明,DeeplabV3-CSPNet算法取得快速且准确的分割效果,平均精度达到84.17%,运算速度达到49.26 fps,在边缘计算平台上运算速度达到45.45 fps。

中尺度涡海气界面多智能体快速机动组网协同强化观测试验

中尺度海气耦合过程是海洋气候预报的重要研究部分.近年研究表明,中尺度涡的涡核心和边缘区域具有明显的结构差异,但这种涡旋结构的差异对海气通量、海洋大气边界层结构的影响尚不明确.传统的科考船观测难以刻画涡旋的精细结构,迫切需要高时空分辨率的中尺度涡海气界面强化观测.为解决海洋中尺度涡海气界面高时空分辨率的快速机动组网观测需求,本文研究了多智能载体平台和投弃式海气界面观测关键技术,设计了面向任务导向的智能体协同观测方案,跟踪观测中尺度涡的空间结构特征,开展了面向中尺度涡海气界面快速机动组网协同强化观测的应用示范,获得了南海西沙群岛以东海域某一中尺度反气旋涡的海气界面强化观测数据集.通过构建高时空分辨率的海气界面气象水文参数实时测量与传输的快速机动组网观测系统,为深入研究南海及邻近海域海气相互作用和海洋安全环境保障提供了数据支撑.

基于水面移动平台的深远海地磁日变观测系统研究

基于水面智能移动平台,提出了一种深远海地磁日变观测系统的设计方案及观测方法。该系统采用水面智能移动平台搭载地磁日变观测系统,自主航行至规定水域进行原位连续观测。其设计续航能力40d,可观测深度30m,采用自主动力维持海面上对地位置范围≤1 000m。实验表明,该系统实际功能和性能与设计方案一致,证明了该设计及观测方法的有效性和先进性。

面向无人艇自主靠泊的分层轨迹规划与试验

针对小型无人艇在自主靠泊时的轨迹规划任务,分别考虑远端和码头末端2阶段的主要影响因素,本文提出基于环境障碍、泊位及艇体动力学等多约束分析的分层人工势场轨迹规划方法,完成面向无人艇自主靠泊的轨迹规划任务。考虑小型无人艇自身体型较小、在低速靠泊状态下机动性较差、水域受限等导致的自主靠泊难题,提出基于靠泊约束分析的改进人工势场法,解决传统人工势场法中存在的弯角过大、艏向输出振荡和局部极小点问题。同时,考虑靠泊后期目标泊位及水域受限因素对无人艇艏向、速度的约束,使无人艇能够沿规划轨迹自主安全地完成靠泊任务。通过与传统人工势场法的仿真结果对比,验证该方法具有更好的轨迹规划性能;并基于“海豚-Ⅰ”号小型无人艇完成自主靠泊外场试验,检验所提出方法的有效性和可行性。

无人船技术在海事的应用

文中介绍目前成熟的无人船技术,推动无人船技术在交通科技中的运用,结合海事管理和水上救援等方面进行应用,解决管理和救助中存在的实际困难,以期待为海事"智能管理"提供思路。

基于无人船视觉的水域人员类别识别算法

针对水域环境下人员识别,提出了一种基于水面无人船(unmanned surface ship, USV)视觉传感器的水域人员类别识别算法。依照数据采集与模型更新流程,将采集到的视频数据进行数据清洗与标记后,创建人员类别数据集39 959张图片,7个类别;实践了基于深度学习方法下主流目标检测网络YOLO v5,并针对水域环境场景特点,提出基于YOLO v5的人员类别识别算法;将人员类别识别算法部署到边缘计算平台,实现算法在无人船上的实时应用。算法在人员类别识别数据集上达到了平均精度86%,在无人船实测中实现了每秒处理38帧的人员类别识别实时性表现。

无人船声学探测设备集成设计优化方法研究

常规海底探测任务多使用声学探测设备,按照预设测线航行作业,载体航行扰动和自噪声往往直接影响数据质量和作业效率。通过水动力仿真模拟和实船测试等技术手段研究无人船集成声学探测设备的方法,提出设计优化方案来指导无人船的设计与制造,最终实现实船所测数据满足95%置信区间小于0.25,达到IHO44特优级标准,充分证明提出的关于无人船声学探测设备集成设计方法的研究是可行的,具有推广和深入研究的意义。

无人船在近浅海水下考古领域的工程实践

以无人船在我国某近浅海水下考古项目中的工程实践为样本,探讨无人船在典型水下浅埋不连续小目标探测任务中的施工方式设计方法以及优势和不足。本项目中一艘搭载条带探测设备的母船与两艘搭载参量阵浅地层剖面仪的无人船协同作业,母船进行大区域扫测,发现疑似目标后现场操作人员控制无人船对目标进行加密测量、精细探测,为水下目标的甄别提供更准确、丰富的参考数据。实践证明,该施工方法优势在于充分利用无人船对声学设备航行扰动弱、循线精度高、通过性好的优势,提高了作业效率、增大了现场可探测范围、提高了水下目标的探测准确性,不足之处在于受现阶段设备操作方式的限制,现场仍需根据设备数量投入较多的操作人员。

一种基于孪生网络的高鲁棒性实时单目标船舶跟踪方法

视觉目标跟踪在各种海事应用中发挥着重要作用。然而,现有的跟踪方法大多属于生成模型,只关注对象的特征,忽略背景信息。因此,对目标的视觉显著性有更高的要求。本文将深度学习方法应用于船舶跟踪,提出使用孪生网络和区域推荐网络的海上船舶跟踪方法。为进一步提高跟踪性能,参照AlexNet网络对孪生网络的CNN模块进行修改,并提出一种基于历史轨迹的自适应搜索区域提取方法,以适应不同的运动场景。利用数据集对所提出的跟踪器进行评估。结果表明,在使用Intel Xeon CPU E5-2620,GTX TITAN的PC机上可以达到58%的平均精度和124.21 FPS。

无人监测船在城市内河水质监测中的应用

采用无人船监测技术结合镇江市内河水质状况普查工作,大于120 h的航行试验,总航行里程约为90 km,对建成区水体中的氨氮(NH3-N)、溶解氧(DO)、氧化还原电位(ORP)和浊度进行原位监测,结果表明,通过合理选择搭载相应的测量电极,无人监测船能够满足地表水测量数据准确度的要求,同时可实现研究区域的监测全覆盖,提升了地表水环境监测的工作效率。

无人船现状及发展趋势综述

无人船是海洋技术发展的产物,作为一种新型技术手段目前已在海洋调测和防务领域广泛应用.本文从无人船系统的组成、应用领域和发展现状出发,归纳总结无人船的关键技术,并研究其发展趋势.作为一种水面机动载体,无人船关键技术包括特型平台设计技术、运动控制技术和通信技术3个方面,其核心是围绕任务内容、载荷原理、使用环境特点,以应用设计、功能开发为主体的系统集成和应用.现阶段无人船主要作为传统海上工作方法的补充,在遵守、参照现有各种法规、技术标准要求的前提下,搭载已成型的船用任务载荷,按照载人船舶的作业模式、施工惯例投入各种应用.未来随着材料技术、人工智能、通信技术的发展,以及相关政策、法规的建立、健全,无人船将逐步成为一种独立的技术手段,形成一系列新的作业模式和技术方法.

USSV与AUV协同工作系统设计

针对主流的AUV跨域无人装备协同作业模式中存在的隐蔽性不足以及定位、回收困难问题,提出一种将USSV作为中继站的USSV与AUV协同工作系统。协同工作系统采用远程控制端-基站-USSV-AUV结构,根据实际作业中各部分所在空间区域的不同,对协同工作系统的通信、控制和定位方案进行了设计,同时给出了无人艇的硬件总布置和电路系统布置,并进行协同定位仿真实验。仿真结果表明,协同定位方法能够对AUV在水下的运动轨迹进行有效捕捉,且在设定时间内精度良好,有一定的实际应用价值。提出的协同工作系统可以为无人装备协同作业模式设计思路提供参考。

基于耐波性数值仿真的三体测量船片体布局优化研究

无人测量船装备的仪器设备对船舶运动响应相对敏感,对耐波性等方面有更严格的要求,而无人测量船的尺度相对较小,需要布置的设备较多,选用耐波性优良的三体船型作为无人测量船平台是一个的新的尝试。本文通过改变三体船的片体位置的布局来探究最佳耐波性方案,使用大型水动力计算软件AQWA,基于三维势流理论,研究了新型三体无人测量船在航状态下的频域响应和时域响应,计算了片体在不同位置的情况下频域和时域的水动力响应,得到三体船各自由度下的运动峰值对应的频率。另外本文还研究了片体的纵向布置对三体船纵摇的影响。结果表明:在大部分工况下,频域分析的运动幅度大于时域分析;在迎浪情况下,随着片体尾部距离主体尾部越来越大,该三体船纵摇幅度越来越小。

环境友好型海洋船舶防污涂料研究进展

海洋在地球上所占据的比例远超于陆地,而海洋中的生物种群也相对较多,对于维护生态平衡有着重要作用。然而随着人类文明的不断发展,人们对海洋的探索逐渐加深,更多人类活动开始在海洋进行。海洋船舶作为海上行驶的主要交通工具,也同样会因海水产生一定污损,船舶的运行成本、性能等都会受到影响,需要在今后采取有效措施加以防护。本文将结合实际情况,分析环境友好型海洋船舶防污涂料的研究进展,以期为今后开展的有关工作提供借鉴与参考。

无人船控制系统设计与研究

本文结合常见无人船结构,分别从无人船控制系统设计、控制系统设计方案实现角度入手,对"无人船控制系统设计与研究"进行深入探究。

无人船航行规划和目标跟踪方法分析

本文分别分析了无人船的航行规划和运行机制,对无人船行驶中的避障功能、跟踪功能、平衡功能进行了综合讨论,并根据当前无人船的发展研究情况设计实验目标,最后在形成完整系统步骤的基础上提出了无人船未来应用的设想。目前无人船正在从机械设备逐渐进化为能够搭载智能运算系统,实现无人作业的半自动化海上交通工具。