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公开(公告)号：CN119169872A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411326230.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本申请公开了一种船舶航行风险预警方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：获取船舶航行数据以及航行环境数据；根据所述船舶航行数据以及所述航行环境数据构建船舶航行风险场模型，以通过所述船舶航行风险场模型确定船舶风险场数据；根据所述船舶航行风险场模型和预设最近会遇距离模型确定预设风险阈值；根据所述船舶风险场数据和所述预设风险阈值进行分析计算，得到船舶航行安全指数；通过所述船舶航行安全指数进行船舶航行风险预警。本申请实施例能够有效提高复杂航行环境下船舶航行风险预测的准确性，实现船舶航行风险预警。本申请可以广泛应用于风险预测技术领域。
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公开(公告)号：CN118690212A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410890379.1
申请日：2024-07-03
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 武汉理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了基于无监督机器学习分析的海况聚类划分方法及系统，先按照时间顺序自动获取海浪波高数据，将每个时间点的海浪波高数据分别与不同尺度下的小波函数进行卷积得到每个时间点下多个不同尺度的小波系数，并对各个小波系数分别进行取模运算得到多个小波模系数，再通过低通滤波器对每个时间点下的所有小波模系数进行平均得到不同尺度的散射系数，根据不同尺度的散射系数得到每个时间点的海浪波高数据在不同维度上的特征集合，然后采用无监督机器学习的时间邻域编码方法分别对特征集合中的每个特征进行编码得到编码后的新特征集合，最后采用谱聚类算法对新特征集合中的各个特征进行聚类，得到多个表示不同平稳海况的簇以实现海况聚类的划分。
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公开(公告)号：CN114118604B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111462360.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06N20/00 , G06F18/2113
Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的渡船穿越航道行为预测方法，包括如下步骤：获取预定渡口之间的AIS数据，对AIS数据进行预处理，进而计算得到DCPA和TCPA；通过设定DCPA和TCPA阈值α和β，筛选得到渡船与目标船舶的会遇场景；基于会遇场景的数据特征进行相关性分析，得到筛选特征；建立机器学习模型，并使用筛选特征进行训练；评价训练后的机器学习模型，得到渡船穿越行为预测模型，预测模型用于渡船穿越航道行为预测。本申请简化了渡船运动状态分析过程，选择一种较优的模型实现对渡船穿越行为的预测，保证了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117406717A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311279499.X
申请日：2023-09-28
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供一种改进型D*Lite极地船舶动态路径规划方法，具体包括：S1：构建栅格环境地图，计算各栅格的综合通航风险值RIO；S2：进行栅格分类并引入安全系数ω；S3：将D*lite算法中的节点和节点变量引入所述栅格环境地图并对边缘代价函数c(s,s’)和代价函数rhs(s)进行改进；S4：将节点的邻域搜索方向扩展为32邻域；S5：最小化代价函数rhs’(s)值得到最优路径；S6：重新规划路径；本发明充分利用了实际航行中海冰风险值不断变化的特点和规律，将路径规划和船舶综合航行风险值进行结合，更贴合实际航行路径的同时优化了路径长度、路径平滑度和路径安全性，具有更强的可实施性和适应性。
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公开(公告)号：CN113848883B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111038986.8
申请日：2021-09-06
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种智能船舶编队航行控制方法、系统、装置及存储介质，涉及智能船舶编队控制技术领域。智能船舶编队航行控制方法对编队进行划分得到多个编队区域，在每个编队区域中构建虚拟领导船舶，结合虚拟领导船舶对编队区域中的智能船舶引入人工势场算法分析得到智能船舶的势场力，得到编队区域中的势场总能量。根据势场总能量、待控制智能船舶的第一运动参数和与待控制智能船舶相邻智能船舶的第二运动参数确定待控制智能船舶的期望状态参数，进而设计待控制智能船舶的跟踪控制器。在编队区域中引入虚拟领导船舶增强了编队的整体性，结合虚拟领导船舶对编队区域进行人工势场分析得出期望状态参数，能够增强编队跟踪控制的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936503B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111273265.5
申请日：2021-10-29
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G08G3/00 , H04L67/1097 , H04L67/1095 , G06F16/27 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的新能源船舶的航速监测及优化系统，包括：新能源船舶数据模块，用于记录新能源船舶的航行数据、港口和水域环境信息；以及对新能源船舶设置轻节点，将获得的新能源船舶原始数据数据上传到轻节点中；区块链模块，用于对比数据系统中收集到的原始数据与联盟链上解密的抽样数据，获得对比数据；辅助决策模块，用于根据对比数据对行驶的新能源船舶提供航行建议。本发明通过区块链统筹和管理所有新能源船舶的航行数据，并采用记录中的数据，优化正在航行中的新能源船舶的航速，提高优化的效率与质量。本发明可广泛应用于船舶航行监控技术领域。
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公开(公告)号：CN112180950B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011222017.3
申请日：2020-11-05
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的智能船舶自主避碰及路径规划方法，包括以下步骤：1)获取本船周围的环境信息以及本船信息，感知环境状态空间；2)根据环境状态空间内的障碍物位置、航速，航向在内的相关信息计算避碰参数，判断是否存在碰撞风险；3)如果无碰撞风险，则直接进行路径规划；如果存在碰撞风险，则建立融合LSTM和强化学习原理搭建的智能船避碰模型，寻找避让的最佳避碰策略，获取对应的本船避碰所需的航速和航向；4)避碰策略执行结束之后，根据设定条件确定碰撞风险消失的临界位置点作为新的起点，然后利用路径规划算法重新进行路径规划。本发明引入了LSTM神经网络，运用Bellman方程更新最优策略，实现避碰动作的连续性。
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公开(公告)号：CN112967527B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110160448.X
申请日：2021-02-05
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种渡船碰撞风险评估方法、系统、装置及介质，其中方法包括以下步骤：通过设置水域边界坐标确定围成区域，获取围成区域内的AIS数据，对AIS数据进行预处理并获取船舶信息；根据船舶信息构建船舶的原始轨迹，对原始轨迹进行分段；根据渡船和目标船原始轨迹的时空分布获取航程中可能与渡船会遇的目标船，计算渡船与每艘目标船的相对运动参数，识别其中的会遇船舶；根据渡船和相应会遇船舶的轨迹数据构建渡船横越过程中的多船会遇场景，根据多船会遇场景评估渡船碰撞风险。本发明通过构建渡船横越过程中的多船会遇场景，识别出渡运水域中的高风险区域，为保障渡船航行安全提供支持。本发明可广泛应用于水运安全和风险评估领域。
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公开(公告)号：CN110264099B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910567701.6
申请日：2019-06-27
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供一种船舶周边区域海盗入侵评估系统，包括传感器组，用于获取船舶周围环境因素和安全因素；环境影响因素计算模块用于根据环境因素，以及对海盗入侵的了解，计算各环境因素对应的环境影响因素和船舶周边环境因素综合影响系数；安全影响因素计算模块，用于根据安全因素，计算各安全因素对应的安全影响因素和未知船舶相关数据与特性对航行船舶安全影响系数；海盗入侵分析模块，用于根据船舶周边环境因素综合影响系数以及未知船舶相关数据与特性对航行船舶安全影响系数的取值范围来分析是否有海盗入侵的风险。本发明能够判断当前时刻海盗入侵的可能性，从而为船舶及时准确的做出对危险的防范措施提供有力的参考依据。
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公开(公告)号：CN113277032B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110387772.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶下沉量的船舶搁浅预警方法、装置、系统和介质。该方法通过采集目标船舶在目标水域航行时的船舶搁浅参数，并根据船舶搁浅参数采用蒙特卡洛仿真方式确定当前水域的最小安全水深，再通过采集所述目标船舶在所述当前水域的实时水深数据确定目标水域是否为搁浅水域并相应生成搁浅预警信息。通过使用本发明中的方法，能够使搁浅水域的判断结果更加接近实际情况，从而降低了船舶搁浅的风险。本发明可广泛应用于船舶航运技术领域内。
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