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公开(公告)号：CN103712606B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310737974.3
申请日：2013-12-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海冰监测系统及其工作方法，所述的系统包括激光发射系统、激光荧光接收系统、光电转换系统、信号采集系统和控制系统；激光发射系统向海面发射大功率、较高重复频率的特定波长的激光；激光荧光接收系统收集海冰受激发射的荧光信号，并将接收到的荧光信号传输到光电转换系统中；信号采集系统将模拟的电信号转换为数字信号，并存储到控制系统内；控制系统通过数据分析处理系统进行数据分析、处理、对比和显示。本发明可以使用不同温度下海冰激发的荧光光谱数据库，由计算机进行分析对比，所以可以实现实时、高效、准确的分辨海冰的存在。本发明通过测定荧光信号强度在海冰中的衰减度，可以准确的反演出海冰的厚度。
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公开(公告)号：CN102592197A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110455315.1
申请日：2011-12-30
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶交通管理电子信息系统的溢油追踪系统，包括船舶交通管理电子信息系统、溢油监测追踪系统、溢油信息采集模块和局外信息终端，所述的船舶交通管理电子信息系统分别与溢油监测追踪系统和局外信息终端连接，所述的溢油监测追踪系统经溢油信息采集模块与局外信息终端连接。本发明将船舶交通管理电子信息系统与溢油监测追踪系统集成，实现了两个系统之间信息的共享与交换，更加完善了船舶交通管理系统的信息服务、助航服务、交通组织服务以及协作服务等功能。当发生溢油事故时，船舶交通管理信息系统可在警戒区域内实施交通管制确保航行安全，为加强海洋污染监测执法力度提供了强有力的信息支持和可靠保障。
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公开(公告)号：CN102221337A
公开(公告)日：2011-10-19
申请号：CN201110070616.2
申请日：2011-03-23
Applicant: 大连海事大学
Inventor： 李颖
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明公开了一种船载微波散射计反演油膜厚度装置，包括：微波散射发射器、微波散射接收器和网络仪；所述的微波散射发射器发射微波于目标物表面，产出各个角度的散射光。微波散射接收器接收目标物的散射光，所获得的散射光最终传输到网络仪中。网络仪是微波射频电路测试的重要装置，通过网络仪分析可以得到微波散射曲线，利用微波散射曲线和散射电磁模型反演油膜厚度。在船舶上安装移动窗口和滑轨型支架可以更加方便灵活的操作整个装置。微波散射计可以全天时、全天候应用于海上溢油探测，船载微波散射计对于溢油监测方便灵活，同时微波散射计反演油膜厚度较为准确。
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公开(公告)号：CN101915910A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010223658.0
申请日：2010-07-07
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种利用航海雷达识别海上溢油目标的方法及系统，方法包括A、将输出的图像信号从雷达投影转换成笛卡尔投影；B、图像矫正及运动补偿；C、利用Gamma滤波方法对步骤B矫正后的雷达图像进行处理，保留边缘信息的同时滤除雷达图像的高频噪音；D、检测图像中强信号区，根据图像中信号强度的分布，确定饱和状态强度作为信号区的强度阈值，将超过阈值强度的信号数据直接删除；E、采用灰度共生矩阵法进行图像分割提取海面溢油目标的步骤。系统包括：雷达主控机、航海雷达控制器、接线盒、采集装置、处理装置和显示装置。本发明是利用提取海浪等杂波信息已获得小目标，通过纹理的算法进行溢油目标的识别能够较好地提取海上溢油目标。
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公开(公告)号：CN101865909A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010194249.2
申请日：2010-06-07
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种微波遥感土壤水分监测系统及其方法，该系统包括SMOS卫星、地面卫星接收站和数据处理系统、GNSS信号源、GNSS-R接收机、移动平台和平台控制系统。SMOS卫星被动接收地表发射的L波段微波信号、并通过数据处理系统进行处理并传输到数据分析处理系统，GNSS-R接收机接收GNSS直射信号及经地面反射后的包含地物信息的前向散射信号、并传输到数据分析处理系统，数据分析处理系统对土壤水分信息进行精度评价以及反演算法的验证。本发明将GNSS-R获得的地面实时同步数据应用在被动微波传感器SMOS土壤水分模型的精度评价和反演算法的验证上，实现了多尺度、主被动结合的微波遥感土壤水分监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101794497A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN201010128930.7
申请日：2010-03-19
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海上有机污染物监测报警系统，包括监测装置及监控中心；其中紫外光源和光学会聚元件组成的发射端照射于探测物表面产生的各个发散角的发散光的区域同光学收集元件收集的范围能够重叠，然后紫外光探测器对光学收集元件收集的荧光光谱进行光电转换后发送到同其相连接的主控制器中进行处理；一旦发现污染事件，主控制器发出报警信号给同其相连接的声光报警器进行报警，同时主控制器还将将污染物种类、位置以及发生时间信息发送到同其相连接的无线通信模块中，再由无线通讯天线以无线的方式发送到监控中心。该系统具有使用寿命长、安装便捷和使用灵活的特点。另外，其结构简单，便于生产，而且成本低廉适于广泛推广。
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公开(公告)号：CN101571915A
公开(公告)日：2009-11-04
申请号：CN200910012087.3
申请日：2009-06-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征值的SAR图像溢油识别方法，其特征在于包括如下步骤：a.选取待识别的SAR图像进行处理；b.用改进的C－V模型对图像进行边缘检测确定目标边界；c.提取目标后进行特征值的量算；d.采用Mahalanobis距离和复合概率法对目标物进行识别：e.通过步骤d中两种方法对暗区的图像是否为溢油进行判断。该技术方案，利用合成孔径雷达(SAR)可在日夜及全天候条件下进行高分辨率溢油监测的优点；选取的特征值数量少且对于判定是否为溢油较其他传统特征量(如面积、周长等)效果明显；利用Mahalanobis距离和复合概率法，算法简单，易于实现；有利于在计算机上编程实现。
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公开(公告)号：CN101045573A
公开(公告)日：2007-10-03
申请号：CN200710010653.8
申请日：2007-03-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: C02F1/72 , C02F1/50 , C02F1/32 , C02F1/30 , C02F103/08
Abstract: 本发明涉及高级氧化技术和生物学技术应用领域，涉及到一种使用硫酸自由基的高级氧化技术杀死船舶压载水中生物的方法。该方法是在压载水经过隔栅过滤装置过滤大颗粒杂物，把过硫酸盐或单过氧硫酸氢盐投入到压载水中，经过热解、紫外光分解、γ射线辐射分解或金属离子催化等方式产生硫酸自由基，具有高氧化活性的硫酸自由基能够和压载水中的生物发生反应，破坏生物的细胞膜脂层、蛋白质、碳水化合物以及DNA等物质，从而杀死生物。本发明的有益效果是：杀死生物效果好，反应速度快，杀菌时间小于3秒；不会二次污染环境；处理效率高，不需要额外特殊的设备，耗能小，运行费用低；在杀死生物的同时还能降解有机污染物质。
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公开(公告)号：CN119625258A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411683790.8
申请日：2024-11-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种复杂航行环境中的轻量级水上船舶目标检测方法，包括以下步骤：获取待检测水上船舶的图片，构成数据集；将数据集划分为训练集和测试集；基于改进的YOLOv8网络，构建增强且轻量级的船舶检测模型；基于训练集数据，对增强且轻量级的船舶检测模型进行训练，得到训练好的增强且轻量级的船舶检测模型；将测试集数据输入到训练好的增强且轻量级的船舶检测模型中，实现复杂航行环境中水上船舶目标的检测，本申请将GELAN模块与原本的PANet网络结合，设计了一个更加高效且轻量的颈部网络，实现更加高效的特征融合。此外，使用MPDIOU损失函数优化模型梯度增益分配策略，使得网络得到更快的收敛。
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公开(公告)号：CN119622305A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411683798.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明一种复杂通航环境下多船航行的轨迹预测方法，包括以下步骤：获取N条船舶的AIS轨迹数据；对N条船舶的AIS数据进行数据清洗操作，得到预处理之后的AIS数据；将预处理之后的AIS数据构成的数据集划分为训练集和测试集；构建端到端的图卷积神经网络预测模型；基于训练集数据，对端到端的图卷积神经网络预测模型进行训练，得到训练好的端到端的图卷积神经网络预测模型；将测试集数据输入到训练好的端到端的图卷积神经网络预测模型中，实现N条船舶的未来轨迹的预测。基于船舶的AIS数据构造图结构的特征表示，然后使用时空图卷积网络作为编码器提取船舶轨迹的时空特征，输入到由卷积神经网络和残差连接构成的解码器中，以实现内河船舶的轨迹预测。
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