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公开(公告)号：CN119714258A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411833650.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01C21/16 , G01S13/937 , G01S19/42
Abstract: 本发明提供一种GNSS中断情况下的船舶自主定位精度增强方法，属于船舶智能航行自主定位技术领域；具体步骤包括：通过船舶自动识别系统(AIS)获取目标船舶的纬度和经度；通过雷达获得目标船舶相对于本船的距离和方位；基于目标船舶的纬度和经度以及目标船舶相对于本船的距离和方位获取本船的电子标绘船位；通过容积卡尔曼滤波算法融合本船的电子标绘船位和基于惯性导航系统(INS)输出的导航定位参数，作为精度增强后船位。本发明通过AIS信息和雷达信息获取本船的电子标绘船位；并使用本船电子标绘船位对INS输出的船位进行精度增强，进而得到精度增强后的船位。解决了现有INS/GNSS组合导航系统在GNSS中断情况下的量测数据丢失导致的定位精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN119238518A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411530459.2
申请日：2024-10-30
Applicant: 大连海事大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于月食启发式情景观测模仿的机械臂精密轴孔装配方法，采用安装在机械臂末端的视觉传感器采集待装配孔件的图像数据；通过基于深度学习的YOLOv8模型对图像数据中的待装配孔件进行目标检测和定位，所述视觉传感器再次对待装配孔件进行图像采集，并将月食装配情景输入到YOLOv8‑seg网络模型中进行检测，获得月食装配情景的实例分割输出信息，将实例分割输出信息输入到模仿学习策略网络模型中，根据不同的月食装配情景，输出相对应的机械臂执行动作；运行机械臂执行动作，返回至获取月食装配情景过程，并将获取的月食装配情景输入至YOLOv8‑seg网络模型中继续执行，最后获取机械臂执行动作，重复执行至无法获取月食装配情景后完成对准过程。
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公开(公告)号：CN119028178A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411124561.2
申请日：2024-08-16
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 大连海事大学
IPC: G08G3/02
Abstract: 本发明属于航海安全保障领域，特别涉及一种空间信息平台下的船舶航行信息集成显示与分析系统。所述系统包括依次连接的航行信息综合显示模块、安全航行算法模块和船舶航行决策物联模块。所述安全航行算法模块准确快速计算本船的安全会遇安全分析结果并提供最佳的航行线路；船舶航行决策物联模块根据安全航行算法模块分析结果对船舶的发动机螺旋桨装置、制动装置、舵轮，船舶操纵杆等进行操控，使船舶人员可以在最短的时间内避免碰撞并航行到安全的最佳路径，减少了海上交通事故造成的人员伤亡、财产损失等问题。为船舶人员的人身安全提供了保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119132110A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411225161.0
申请日：2024-09-03
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 大连海事大学
Abstract: 本发明属于航海安全信息保障领域，特别涉及一种支持船舶智能航行安全的岸基服务管控平台。所述岸基服务管控平台引入前沿的信息权限分级技术，构建一个支撑智能航行安全的集成化、动态自适应且高度协同的航行信息服务管理架构，包括：基础层、资源池层、服务层和应用层；所述应用层每个应用程序对应不同信息服务，所述应用层根据需求将多个应用程序分成多组，每组对应不同高低权限的信息服务，能够根据航行任务的变更或者用户终端的变化，自动调整信息服务策略与权限配置，确保航行信息服务始终与智能航行需求保持高度匹配与协同。
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公开(公告)号：CN117495717A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311457664.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/73 , G01N21/21 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种可以复原目标偏振特性的图像去雾方法，包括：构建基于主动光源偏振成像的雾霾介质偏振传输模型；基于构建的雾霾介质偏振传输模型，构建雾霾成像模型；基于构建的雾霾成像模型和无监督多任务学习理论，构建无监督偏振图像去雾神经网络模型，以端到端的方式实现单幅偏振图像去雾；基于构建的无监督偏振图像去雾神经网络模型，设计指导图像去雾模型的损失函数，指导无监督偏振图像去雾神经网络模型去雾。为了解决透射率估计、大气光估计、图像去雾问题，本发明设计一种基于无监督多任务学习的神经网络，实现单幅图像去雾，设计了基于多任务学习的损失函数，指导神经网络的学习过程，实现目标的增强效果，提升目标检测与识别的性能。
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公开(公告)号：CN115544295A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211256209.5
申请日：2022-10-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/587 , G06F16/56 , G06F16/54
Abstract: 本发明公开了一种支持船舶安全/自主航行的船载智能海图系统，所述矢量化集成与融合可视化单元，采用GIS体系架构下的数据矢量化方法将船舶航行的多项参数信息以及海图信息进行矢量化集成，从而对航行信息进行矢量化集成；所述航行安全分析算法单元，接收矢量化集成与融合可视化单元传送的数据信息，对船舶的多项航行动态参数信息进行综合分析，对船舶的会遇危险性进行空间运算和分析，从而判断船舶是否会发生碰撞；所述航行物联操控单元，接收航行安全分析算法单元传送的分析结果，对航行状态和航行模式进行分析，根据不同的航行场景和水域对不同的航段设计出航行模式。该系统提高了船舶航行线路的实时性、准确性、安全性、高效性。
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公开(公告)号：CN119644356A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411781755.X
申请日：2024-12-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本申请揭示了一种内河船舶碰撞危险识别方法及相关设备，其中，方法包括：通过在本船上安装激光雷达获取所述本船在航行过程中遇到的碍航目标的点云数据；对所述点云数据进行聚类分析和插值处理，获取所述碍航目标的空间信息；根据所述空间信息确定所述本船在航行过程中与所述碍航目标的极值方位数据，并根据所述空间信息计算所述碍航目标沿方位线方向与所述本船间的相对速度数据和相对距离数据；根据所述极值方位数据、所述相对速度数据和所述相对距离数据判断所述本船与所述碍航目标是否存在碰撞危险。无需考虑碍航目标的船舶运动姿态，仅依赖船载激光雷达的原始输出即可对碰撞危险进行识别，尤其适用于内河航行环境航道狭窄、船舶安全会遇距离较小以及船舶机动变化频繁的应用场景。
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公开(公告)号：CN115544295B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211256209.5
申请日：2022-10-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/587 , G06F16/56 , G06F16/54
Abstract: 本发明公开了一种支持船舶安全/自主航行的船载智能海图系统，所述矢量化集成与融合可视化单元，采用GIS体系架构下的数据矢量化方法将船舶航行的多项参数信息以及海图信息进行矢量化集成，从而对航行信息进行矢量化集成；所述航行安全分析算法单元，接收矢量化集成与融合可视化单元传送的数据信息，对船舶的多项航行动态参数信息进行综合分析，对船舶的会遇危险性进行空间运算和分析，从而判断船舶是否会发生碰撞；所述航行物联操控单元，接收航行安全分析算法单元传送的分析结果，对航行状态和航行模式进行分析，根据不同的航行场景和水域对不同的航段设计出航行模式。该系统提高了船舶航行线路的实时性、准确性、安全性、高效性。
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