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公开(公告)号：CN109299671A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811025411.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出了一种级联式由粗到精的深度卷积神经网络船舶类型识别方法，本方法采用随机启发式选择机制来动态调整深度网络的结构和参数设置，本方法通过粗糙级训练和精细级训练两个步骤训练得到可识别船舶类型的深度卷积神经网络。其中，粗糙级训练过程与传统深度卷积神经网络的训练过程类似，该训练过程的输入样本是船舶图片。精细级训练过程则针对粗糙级训练过程中，船舶类型识别精度最低的商船图片，对深度卷积神经网络再次训练，以提高船舶类型识别的整体精度。本发明的方法对不同的船舶类型均可以得到较好的识别精度，为自动化的船舶类型识别，船舶智能航行提供信息支持。
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公开(公告)号：CN102332201B
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201110276308.5
申请日：2011-09-16
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了基于WSN构建的船舶驾驶台火灾监控系统，所述监控系统包括船舶上位机系统、现场监控子系统、火警预警信息显示终端、船载网关，所述火警信息显示终端与所述船舶上位机系统相连接，所述船舶上位机系统与所述船载网关相连接，所述船载网关与所述现场监控子系统相连接；所述现场监控子系统包括通讯设备监测区、导航设备监测区、气象设备监测区、遇险报警设备监测区、海图室监测区；所述各监测区上连接有与之相对应的船载无线传感器设备。本发明利用无线传感器节点实时监测目标区域内的温度、烟雾和驾驶台设备燃烧产生的气体等火警指标信息，并周期性地将监测数据打包发送给上位机监控系统，保证船舶的航行安全。
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公开(公告)号：CN102332201A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201110276308.5
申请日：2011-09-16
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了基于WSN构建的船舶驾驶台火灾监控系统，所述监控系统包括船舶上位机系统、现场监控子系统、火警预警信息显示终端、船载网关，所述火警信息显示终端与所述船舶上位机系统相连接，所述船舶上位机系统与所述船载网关相连接，所述船载网关与所述现场监控子系统相连接；所述现场监控子系统包括通讯设备监测区、导航设备监测区、气象设备监测区、遇险报警设备监测区、海图室监测区；所述各监测区上连接有与之相对应的船载无线传感器设备。本发明利用无线传感器节点实时监测目标区域内的温度、烟雾和驾驶台设备燃烧产生的气体等火警指标信息，并周期性地将监测数据打包发送给上位机监控系统，保证船舶的航行安全。
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公开(公告)号：CN102065122A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010539619.1
申请日：2010-11-11
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明为一种基于射频识别及云计算的船联网构建方法，由云端平台，中间件系统，船舶管理中心，数据采集及传输系统，网络固定基站，船载射频设备组成网络结构。地面基站的数据采集系统扫描到区域内船载射频信号后传输给船舶管理中心，该中心通过中间件系统将数据实时传输至云计算平台的数据分析和存储系统，得到船舶的相关信息并转换为此地面基站可识别的数据信息返回船舶管理中心。本发明通过云端平台的分布式网络将基于射频识别(RFID)技术所构建的内河船舶管理信息系统及其它信息系统进行无缝连接，使不同地域不同形式的船舶管理部门相互之间可以实现分布式的实时数据共享及综合船舶信息管理；同时也为新兴的云计算技术拓宽了应用领域。
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公开(公告)号：CN113766595B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111020086.0
申请日：2021-09-01
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海上无线传感网的机会主义路由协议，采用加权移动平均法预测数据包前进距离，根据节点剩余能量、数据包前进距离和包成功接收率来计算候选节点的优先权，并以节点发送数据包到下一跳转发节点集节点时不成功传输次数所发生的能量消耗最小化为约束目标函数，使用自适应功率控制机制确定最优候选节点转发集和节点最优传输功率，采用具有最高优先权的候选节点转发数据包。本发明解决了利用机会主义路由的海上无线传感网节点数据包重复传输和传输率低的问题，该协议适应海上无线传感网拓扑结构的高度动态性和较不可靠的通信链路，并且可以降低网络中数据传输量，从而提高了数据包传输率和延长了网络生命周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115719368B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202211511427.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 上海海事大学 , 中远海运科技股份有限公司
IPC: G06T7/246 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种多目标船舶跟踪方法及系统，该方法基于待测海事视频图像并进行分帧处理得到海事视频图像序列，采用特征金字塔网络对海事视频图像序列进行尺寸缩放和特征提取，并将提取出的海事视频图像特征作为训练集样本分别输入至预先建立的U‑Net语义分割模型和基于FairMOT算法以及BYTE数据关联算法的多目标跟踪网络中进行训练，得到船舶高精度像素图像和船舶跟踪轨迹图像，然后对船舶高精度像素图像中具有船舶像素点的区域进行图像分割得到高精度像素分割图像，再根据船舶跟踪轨迹图像获取具有时间序列的船舶位置点信息以绘制出船舶轨迹并对两者进行融合，得到具有船舶高精度像素分割图像和船舶轨迹的图像信息并进行展示，实现多目标船舶的跟踪。
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公开(公告)号：CN115719368A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211511427.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 上海海事大学 , 中远海运科技股份有限公司
IPC: G06T7/246 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种多目标船舶跟踪方法及系统，该方法基于待测海事视频图像并进行分帧处理得到海事视频图像序列，采用特征金字塔网络对海事视频图像序列进行尺寸缩放和特征提取，并将提取出的海事视频图像特征作为训练集样本分别输入至预先建立的U‑Net语义分割模型和基于FairMOT算法以及BYTE数据关联算法的多目标跟踪网络中进行训练，得到船舶高精度像素图像和船舶跟踪轨迹图像，然后对船舶高精度像素图像中具有船舶像素点的区域进行图像分割得到高精度像素分割图像，再根据船舶跟踪轨迹图像获取具有时间序列的船舶位置点信息以绘制出船舶轨迹并对两者进行融合，得到具有船舶高精度像素分割图像和船舶轨迹的图像信息并进行展示，实现多目标船舶的跟踪。
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公开(公告)号：CN110070733B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910461276.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种车头时距建模方法，通过采集信号交叉口通过停车线的第一车至第k车的车头时距，并用不同的概率分布函数对所采集的数据进行拟合，通过卡方检测判断拟合效果，为不考虑排队位置时和考虑排队位置时所采集的车头时距，选取适合的概率分布函数进行建模。本发明还提供一种最小绿灯时间计算方法，根据第一车、第二车车型计算得到第二车通过停车线所需时间；并根据大车的数目和大车的排序位置，计算从第三车开始，后继车辆通过停车线所需时间；由此得到一次绿灯时间内，k辆车中包含d辆大车时，通过信号交叉口的最小绿灯时间。本发明可对采集的车头时距准确建模，还可以更合理的设置绿灯时间，提高交通出行效率。
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公开(公告)号：CN110472607A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910772802.7
申请日：2019-08-21
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶跟踪方法及系统，该方法基于方向梯度直方图的核相关滤波算法的跟踪方法对目标船舶进行特征提取，通过判别分类决策函数获取最大响应的图像样本，从而实现目标船舶的跟踪。其优点是：引入了曲线拟合的处理方法对目标船舶的轨迹坐标进行拟合，解决了由遮挡引起的目标船舶丢失的问题；利用统计指标均方误差和平均绝对误差来衡量船舶跟踪方法的性能，使本方法具有更小的跟踪误差，且本方法具备较好的抽象性和鲁棒性，可有效应对船舶遮挡的跟踪挑战，拥有良好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN109215018A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810967927.0
申请日：2018-08-23
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Canny算子和高斯形态学的船舶检测方法，该方法从海事监控视频的图像帧中进行船舶检测，获取船舶轮廓信息，并识别不同成像尺寸的船舶。该方法包含船舶轮廓提取，噪声消除和船舶轮廓重建三个部分。首先利用Canny算子提取图像帧中所有可能的船舶轮廓信息；接着利用高斯滤波算子对Canny算子提取的船舶轮廓展开进一步平滑去噪处理，去除噪声对应的轮廓像素，如背景图像信息；最后利用形态学方法的开运算操作重构船舶轮廓，获得最终的船舶检测结果。将此方法应用于不同交通状态和船舶尾迹干扰场景中的船舶检测，验证本发明的检测性能。本发明的方法在不同的测试场景均获得较高的准确率，得到了较好的检测效果。
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