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公开(公告)号：CN117664140A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311692502.0
申请日：2023-12-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01C21/20 , G06F18/24 , G06Q10/063 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种基于POLARIS的北极航道航线规划方法，S1：基于极地操作限制评估风险指数系统计算得到北极海冰风险等级图；S2：基于ETOPO1全球地形模型得到安全水深区域，提取出安全水深区域风险等级图；S3：对安全水深区域风险等级图中的各风险等级进行重分类操作，并根据重分类的结果计算得到出发点的成本距离图，基于所述成本距离图得到出发点到目标点的最低成本航线即最低风险航线。本发明综合海冰厚度、海冰密集度和水深因素进行航线规划，计算包括海冰厚度及密集度的综合海冰风险，同时提取出安全水深区域，在安全水深区域以海冰风险等级为成本规划出最低成本航线，从而保证航行的安全。
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公开(公告)号：CN117557912A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311742086.0
申请日：2023-12-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YoloV7模型的冰山场景识别方法，包括获取对图像中的冰山进行标注后构建冰山数据集，对冰山数据集中的图像进行数据增强，构建YoloV7模型并进行改进，设置训练参数，根据训练集和训练参数对改进的YoloV7模型进行训练，并对YoloV7模型的参数进行优化；根据验证集对所述训练后的改进的YoloV7模型进行验证并获取验证结果，判断验证结果是否满足迭代结束条件，若满足，则将训练后的改进的YoloV7模型作为最优模型，反之，返回Step3重新设置训练参数并对YoloV7模型进行重新训练直至满足迭代结束条件；根据最优模型对待识别的冰山图像进行识别。引入的CA模块使得改进后的YOLOv7模型在识别海冰场景中的大型独立海冰和冰山时更加准确。提高了冰山识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113220910A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110552915.3
申请日：2021-05-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/41 , G06F16/432 , G06F16/438 , G06F16/44 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种船舶甲板缆绳数据库的构建方法及系统，本发明方法，包括获取不安全行为的视频数据；对视频数据进行预处理；对预处理后的数据进行筛选；采用labelimg对筛选出来的图像进行标注；将标注后的不安全行为数据库图像的基本信息保存到图片数据表中，形成甲板缆绳不安全行为数据库。本发明通过采集船员不安全行为的图像数据库，提取每张数据库图片的不安全行为特征，将数据库图片特征以及不安全行为索引保存到图片特征表中；并通过深度学习以及神经网络等算法对甲板缆绳操作的船员进行不安全行为监测，基于《船员不安全行为与状态监测预警平台》项目的支持，船员可以通过手环震动来获得预警。
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公开(公告)号：CN117030118B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202310846915.3
申请日：2023-07-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶可变位置载荷定位信息的数字化便携采集装置，包括壳体、触摸屏和主板，所述主板包括定位处理器、电子罗盘、红外测距传感器、陀螺仪、RTK‑GPS卫星基带模块、RTK‑GPS天线、无线局域网通信芯片、电池管理芯片、内置硬盘、图像处理芯片、内存和电池。本发明对载荷坐标的自动采集，避免了传统船舶作业中人工采集载荷位置信息过程中可能出现的人为失误，同时通过使用能够提供高精度动态位置数据(RTK‑GPS)的卫星基带模块和无线局域网(WIFI)通信芯片，显著提高了数据测量的精度及传输效率，降低数据传递的错误几率，减少数据经手节点，对可变载荷的变化进行记录，方便对历史记录进行查询以数据分析。
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公开(公告)号：CN116822336B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310643506.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多模型组合的潮汐预报方法，涉及潮汐预报技术领域，包括如下步骤：S1、采集目标点位及附近点位的实测潮汐及水文气象要素数据；S2、利用调和分析法建立调和预报模型，获得第一预报结果；S3、建立带外部输入的潮汐预报自回归偏最小二乘模型，获得第一预报结果；S4、基于多尺度分解建立变结构神经网络预报模型，计算所述第一预报结果与实际潮汐的差值部分；将差值部分利用变结构神经网络预报模型进行辨识和预报，获得第二预报结果；S6、将第一预报结果与第二预报结果相加，得到最终潮汐预报结果。本发明充分利用线性预报方法鲁棒性强的优点和神经网络等非线性预报方法自适应、非线性的优点，能在保证稳定性的同时提高预报的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116822336A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310643506.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种多模型组合的潮汐预报方法，涉及潮汐预报技术领域，包括如下步骤：S1、采集目标点位及附近点位的实测潮汐及水文气象要素数据；S2、利用调和分析法建立调和预报模型，获得第一预报结果；S3、建立带外部输入的潮汐预报自回归偏最小二乘模型，获得第一预报结果；S4、基于多尺度分解建立变结构神经网络预报模型，计算所述第一预报结果与实际潮汐的差值部分；将差值部分利用变结构神经网络预报模型进行辨识和预报，获得第二预报结果；S6、将第一预报结果与第二预报结果相加，得到最终潮汐预报结果。本发明充分利用线性预报方法鲁棒性强的优点和神经网络等非线性预报方法自适应、非线性的优点，能在保证稳定性的同时提高预报的精度。
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公开(公告)号：CN116702095A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310643493.X
申请日：2023-06-01
Applicant: 大连海事大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 广东海洋大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供了一种模块化海上船舶运动姿态实时预报方法，涉及船舶运动姿态预报技术领域，包括如下步骤：S1、采集目标船舶的船舶运动六自由度运动要素数据；S2、利用递归偏最小二乘回归模型进行预报，得到第一预报结果；S3、得到近似分量和细节分量；S4、利用变结构的径向基函数神经网络进行每个近似分量和细节分量的时间序列预报；S5、建立基于径向基函数神经网络的船舶运动预报模型，利用所述基于径向基函数神经网络的船舶运动预报模型进行预报，得到第二预报结果；S6、将所述第一预报结果和第二预报结果进行叠加，得到最终的模块化船舶运动预报的结果。本发明通过结合RPLS模型和VRBFN模型的模块化预报策略，在保证预报稳定性的同时提高了预报的精度。
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公开(公告)号：CN119642828A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510150483.1
申请日：2025-02-11
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q10/0831 , G06Q10/0835 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于可视化海冰风险的北极航道航线规划系统及方法，未来海冰数据获取模块，用于获取未来N天的北极区域的海冰数据；海冰风险等级确定模块，用于计算得到海冰风险等级；海冰风险显示模块，用于显示北极不同区域所对应的海冰风险等级；路线初步规划绘制模块，用于绘制出初始全局航线；路线预测显示模块，用于得到初始全局航线在跨天时的风险情况。本发明针对冰区的复杂冰情环境，考虑海冰对船舶航行的影响进行了航线设计，使得整个航线设计过程实现可视化显示，并且能够灵活调整航线，为船舶在北极航行提供更高效、更经济、更安全的航线，提高船舶在北极冰区航行的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN119270856A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411385695.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 大连海事大学 , 广东海洋大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种船舶大洋航线优化预报方法，包括如下步骤：S1、根据航次任务，根据转向点和航线类型建立初始航线；S2、建立船舶在海上对环境的运动响应数学模型；S3、获得船舶所经过海域的海洋环境预报结果；S4、计算船舶经过该海域的运动响应；S5、收集船舶此次航次任务中的其他要求条件作为其他约束；S6、优化计算得到船舶在优化目标下所应采取的优化航线和优化螺旋桨转速；S8、重复S3～S7，并执行最新得到的航线和航速优化方案。本发明通过对包括航线和螺旋桨转速在内的船舶航行计划要素进行优化，可以在规避恶劣海况以保证安全的前提下得到满足用户优化需求的航行方案。该方法有助于对船舶航行的智能化建设。
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公开(公告)号：CN118533181B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410989646.0
申请日：2024-07-23
Applicant: 大连海事大学 , 上海船舶运输科学研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进麻雀搜索算法的北极航线路径规划方法，涉及航线路径规划技术领域；包括：S1：获取北极航道气象数据和冰情数据，并进行归一化处理和插值处理；S2：构建栅格环境地图；S3：计算风险指数结果并设定安全水深阈值，筛选出可安全通航区域；S4：建立关于风速阻力和破冰阻力的航行阻力目标函数模型；S5：采用改进的麻雀搜索算法优化航行阻力目标函数模型，从而在可安全通航区域内确定出最优北极航线路径。本发明确保仿真航行路线与实践通航航线一致的前提下，减少了船舶在北极航道航行中面临的风速阻力与破冰阻力对效率的影响，为北极航道航行提供了一种可靠的优化方案。
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