本文關(guān)鍵詞：基于本體的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息智能管理機制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《大連海事大學(xué)》 2015年

基于AIS和SAR的艦船同步檢測研究

季福增  

【摘要】：隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展,海上貿(mào)易航行越來越頻繁,海上安全威脅日漸增多,因此對船只實施有效監(jiān)控是海上安全的重要保障。分別基于AIS系統(tǒng)和衛(wèi)星圖像獲取的船只數(shù)據(jù)存在缺陷：通過兩種系統(tǒng)收集在大連灣地區(qū)的船只數(shù)據(jù)信息,AIS獲取的信息與衛(wèi)星圖像獲取的信息存在時間差,雖然通過AIS信息獲取的船只數(shù)據(jù)快捷完整,但是有些船只未能安裝該系統(tǒng),因此信息不全；SAR圖像獲取船只數(shù)據(jù)全面但是船只信息不完整,由于圖像存在噪聲,因此衛(wèi)星船只數(shù)據(jù)并不準確。目前關(guān)于AIS和衛(wèi)星圖像船只信息融合算法的文獻較少,主要有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、DR算法、加權(quán)平均值算法、證據(jù)合成法等。本論文從實際情況分析解決了以下問題：圖像噪聲引起船只特征失真,模糊融合算法效率不高,可疑船只缺少歸類分析。利用船載AIS設(shè)備可以容易的獲取大連灣周圍船只信息。通過衛(wèi)星拍攝該區(qū)域內(nèi)的圖像,并對圖像進行幾何校正；構(gòu)建特征向量集,受圖像存在失真等因素的影響,需要對圖像中船只長度、位置等特征值重新計算,根據(jù)相似性對比公式計算各個特征間的船只相似性值；改進模糊融合算法：融合范圍的限定、關(guān)鍵特征的選取、融合決策的制定。把SAR,圖像中的船只而AIS中未出現(xiàn)或者未準確定義的船只定義為可疑船只,分時段統(tǒng)計在大連灣地區(qū)航行船只信息,分析船只種類和船只長寬之間的關(guān)系。通過新的融合算法進行船只數(shù)據(jù)融合,發(fā)現(xiàn)可疑船只,對這些可疑船只進行分析歸類。利用上述改進的模糊融合算法本次實驗取得良好效果,實驗結(jié)果中一共融合了13艘船只,發(fā)現(xiàn)5艘可疑船只,與實際情況相當。算法的有效性得到良好驗證。按實地情況對5艘可疑船只進行歸類,結(jié)果讓人滿意。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U675.7;TN957.52
【目錄】：

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本文編號：89270