目前無人船運行自動監(jiān)測方法在監(jiān)測過程中存在異常,獲取數(shù)據(jù)完整性差,為此分析大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)在無人船運行自動監(jiān)測中的應(yīng)用。采用較為先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理技術(shù),調(diào)控?zé)o人船運行狀態(tài),并設(shè)置數(shù)據(jù)監(jiān)控裝置,時刻監(jiān)控?zé)o人船位置,保證其運行安全,該研究能夠完善內(nèi)部空間信息,提升監(jiān)測的準(zhǔn)確率。實驗結(jié)果表明,大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)能夠有效監(jiān)測到錯誤數(shù)據(jù),完善船體監(jiān)測信息,加強自身的船體信息管理能力,更好地實現(xiàn)自動監(jiān)測。 

【文章來源】：艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(18)北大核心

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

無人船運動坐標(biāo)系圖Fig.1Unmannedshipmotioncoordinatesystemdiagram

蝦茫??舷低車牟僮饜棖蟆?參考文獻(xiàn)：時俊楠,金久才,張杰.無人船監(jiān)視圖像反光區(qū)域檢測與去除方法及實驗驗證[J].海洋科學(xué),2018,42(1):82–87.[1]湯偉,劉思洋,高涵,等.基于改進(jìn)霍夫變換的水面無人船水界線檢測方法[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2018,18(31):36–41.[2]黃志堅.基于回歸深度卷積網(wǎng)絡(luò)的船舶圖像與視頻檢測[J].上海海事大學(xué)學(xué)報,2019,40(4):83–88.[3]王貴槐,謝朔,初秀民,等.基于深度學(xué)習(xí)的水面無人船前方船只圖像識別方法[J].船舶工程,2018,40(4):28–31+108.[4]圖4無人船運行角度圖Fig.4Operationangleofunmannedship圖5無人船自動監(jiān)測實驗圖Fig.5Unmannedshipautomaticmonitoringexperiment第42卷楊瓊，等：大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)在無人船運行自動監(jiān)測中的應(yīng)用·75·

觶?紗嘶袢〔僮魎?璧慕嵌仁?藎?⑸柚夢?人船運動坐標(biāo)系如圖1所示。圖1無人船運動坐標(biāo)系圖Fig.1Unmannedshipmotioncoordinatesystemdiagram圖中，無人船數(shù)據(jù)得到了基礎(chǔ)的坐標(biāo)控制，能夠在一定范圍內(nèi)按照收集的圖像信息管理自身運行方向，并及時調(diào)整船體狀態(tài)，經(jīng)過空間數(shù)據(jù)處理后，挖掘無人船信息數(shù)據(jù)的存儲空間，固定其角度坐標(biāo)狀態(tài)，并添加基礎(chǔ)控件，將運動后的坐標(biāo)系記錄在監(jiān)測程序中，并獲取模型構(gòu)建數(shù)據(jù)，進(jìn)行無人船船體構(gòu)建操作。整合無人船坐標(biāo)系信息，構(gòu)建新式坐標(biāo)系模型如圖2所示。圖2新式坐標(biāo)系模型圖Fig.2Newcoordinatesystemmodeldiagram在經(jīng)過坐標(biāo)模型構(gòu)建處理后，管理內(nèi)部狀態(tài)數(shù)據(jù)，同時查找大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)下的系統(tǒng)方向自動控制空間數(shù)據(jù)信息，加密該空間的數(shù)據(jù)信息，確保數(shù)據(jù)的存儲安全。合理利用信息處理手段將收集的存儲信息轉(zhuǎn)移至無人船中心監(jiān)測空間中，檢驗大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)下的無人船位置信息是否與監(jiān)測操作相符，由此完成對無人船運行模型的構(gòu)建操作。2大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)下的無人船運行自動監(jiān)測在獲取構(gòu)建的模型數(shù)據(jù)后，調(diào)節(jié)無人船運行標(biāo)準(zhǔn)，利用大數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)遠(yuǎn)程傳輸無人船自動監(jiān)測信息，清晰直觀地反應(yīng)無人船的具體情況，利于實驗研究操作。管理內(nèi)部數(shù)據(jù)收集空間，初步判斷無人船運動軌跡，由于無人船與系統(tǒng)上位機間的距離較遠(yuǎn)，在操作過程中將產(chǎn)生一定的操作阻礙，為此，優(yōu)化操作裝置信息，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)傳輸層運輸無人船傳導(dǎo)的數(shù)據(jù)。選取抗干擾能力較強的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)裝置，將其安裝至無人船監(jiān)測中心中，創(chuàng)造較為良好的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息傳輸環(huán)境，避免因信號中斷而導(dǎo)致的無人船位置信息接收狀態(tài)較差的問題。利用MG232模塊將傳輸?shù)臒o人船運行信息收集至模塊空間?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于回歸深度卷積網(wǎng)絡(luò)的船舶圖像與視頻檢測[J]. 黃志堅,張成,王慰慈.  上海海事大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[2]基于改進(jìn)霍夫變換的水面無人船水界線檢測方法[J]. 湯偉,劉思洋,高涵,陶倩.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(31)
[3]基于深度學(xué)習(xí)的水面無人船前方船只圖像識別方法[J]. 王貴槐,謝朔,初秀民,洛天驕.  船舶工程. 2018(04)
[4]無人船監(jiān)視圖像反光區(qū)域檢測與去除方法及實驗驗證[J]. 時俊楠,金久才,張杰.  海洋科學(xué). 2018(01)



本文編號：3442122