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公开(公告)号：CN110442665B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910710704.0
申请日：2019-08-02
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F16/29 , G06T11/60 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种适用于极地海域冰情融合显示方法，将采集的极地海域目标的海冰密集度和海冰厚度数据，经过数据处理图像处理提取各自信道有效信息，综合成高质量的海冰信息图像。其中，用颜色的饱和度代表海冰密集度和海冰深度的大小，使海域冰情信息一目了然。通过因果影响网络算法建立模型，对海冰密集度和海冰厚度进行预测，提供未来海域冰情信息，做到时间的广泛性，同时叠加的海图是极地航行航线规划的必要前提。
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公开(公告)号：CN114485651A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210137403.5
申请日：2022-02-15
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种FLS与UKF相结合的组合导航方法、装置、存储介质及设备。获取全球导航卫星系统估计的接收机的位置、速度和时间，以及捷联惯性导航系统推算的载体的位置、速度和姿态，利用无迹卡尔曼滤波算法对当前K‑1时刻的状态量进行前向滤波，利用固定滞后平滑算法根据K时刻的前向滤波结果进行反向滤波；将K‑1时刻的反向状态估计、均方误差与K时刻的前向状态估计、均方误差进行信息融合处理，得到K时刻的状态估计和均方误差；将融合处理后的K时刻的状态估计的位置误差和速度误差反馈给捷联惯性导航系统，修正捷联惯性导航系统推算的载体的位置、速度，提高了GPS/INS组合导航系统在动态运动条件下的性能，提高水平定位和速度精度，平滑轨迹。
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公开(公告)号：CN114459472A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210137511.2
申请日：2022-02-15
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种容积卡尔曼滤波器和离散灰色模型的组合导航方法，获取已经过解算的GNSS数据及原始IMU数据；根据状态维数初始化容积点和权重及相关参数矩阵；利用容积型卡尔曼滤波器初始化得到容积点误差；进行时间更新并进行载噪比判别；在载噪比低于第一预设值的卫星数量小于第二预设值的情况下，建立离散灰色模型并计算k+1时刻的高度预测值；基于k+1时刻的高度预测值进行状态更新、容积点更新，计算出全球卫星导航系统与惯性导航系统的组合导航结果。本发明能够降低传统CKF精度随系统上升而下降的误差，同时提高系统在GNSS数据缺失时的水平定位精度，使用DGM(1,1)在垂直通道进行辅助，抑制滤波器在高度定位结果时的误差，能在遮挡环境下更好地进行工作。
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公开(公告)号：CN110615049B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201911021820.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 上海海事大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本发明提供一种机器人的组合磁吸式爬杆方法，应用于机器人组合爬杆技术领域，用磁吸原理与机器人间的协调思维提出一种可组合的磁吸式的爬杆方法，能够满足更多种类目标的攀爬任务。对比滚动、夹持、仿生等爬行方式更为简单可靠，成本较低，易于实现，具有很好的实用价值和推广价值。应用本发明实施例，对于非铁磁性杆件，两机器人组合使用形成环保式爬杆形式，对于铁磁性材料的杆件亦或非杆件的铁磁交替吸附形成翻越爬行方式，这种可单独使用可组合使用的爬行方式能够覆盖更多生活中常见刚体的攀爬作业，较之常规的爬行方式，本发明的机器人能够跨障碍攀爬，且实现成本较低，易于实现。
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公开(公告)号：CN110319839A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910710770.8
申请日：2019-08-02
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于极地冰区航行的智能导航APP系统，包括用户信息管理模块、海冰信息分析显示模块、目的地查询模块、和系统信息管理模块。此系统使用简洁的用户界面，为船舶提供了极地海域的冰情信息。只需输入目的地经纬坐标，就能得到可以航行的优路径，减少了在冰区航行所涉及的风险。其中，冰情分析与多维度显示技术、数据挖掘与提取技术、多目标优化算法、基于数据驱动的船舶安全分析技术等为系统的正常运行提供了支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110147807A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910202874.8
申请日：2019-03-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出了一种船舶智能识别跟踪方法，基于计算机视觉的深度学习算法，改进了传统深度学习中的基础分类网络结构和目标的多尺度预测方法，利用Darknet网络和YOLOv3算法结合的方式实现船舶的跟踪并实时检测识别船舶类型。该方法引入残差网络的思想，采用全卷积结构，增加网络深度，提高了数据特征学习能力。利用YOLOv3算法通过卷积核的方式实现特征图之间的局部特征交互,进行目标的匹配定位，在此基础上将目标区域预测和类别预测整合于单个神经网络模型中，从而实现图像的全局信息进行目标识别。实验结果表明，提出的算法与传统方法相比，不仅具有更好的实时性、准确性，对各种环境变化具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106737738A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611205848.3
申请日：2016-12-23
Applicant: 上海海事大学
CPC classification number: B25J11/00 , B25J19/023 , B62D57/02 , G01R31/083 , G01R31/085
Abstract: 本发明涉及一种用于线缆故障检测的机器人，包含：控制模块；驱动模块，与所述的控制模块通过电路连接，根据控制模块输出的控制信号输出驱动力；夹紧模块，固定设置在所述的驱动模块上；行走模块，设置在所述的夹紧模块的上方，与所述的驱动模块通过传动连接，该行走模块与夹紧模块配合以夹紧线缆，在驱动模块输出的驱动力的作用下沿线缆行走或停止；监控模块，设置在所述的行走模块的顶端，在行走模块沿线缆行走时监控线缆状况。本发明结构简单，能在高空线缆上自由行走，能全程监控线缆安全状况，及时发现线路故障并准确提供危险位置，有效的避免了人工操作的危险性和复杂性，并能提高效率。
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公开(公告)号：CN103413127B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310408461.8
申请日：2013-09-10
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 一种基于频谱奇异值分解的海上目标显著性检测方法，利用海上图像CIELab空间的亮度和颜色通道，对其分别进行傅里叶变换，并根据设定的阈值选择其幅度谱的非主要分量，与原相位谱结合进行傅里叶逆变换，得到各特征的显著图，将颜色显著图合并后再与亮度显著图合并得到总显著图。本发明能够快速提取海上场景中的显著区域，有利于海上场景中目标检测，较好的抑制了海杂波的干扰，无须多个尺度的显著图融合，可在图像原图尺度上实现，能为海难搜救中的目标检测、海事监控、港口视频监控、海事执法取证中的各类船舶检测等提供机器视觉的辅助手段。
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公开(公告)号：CN103177608A
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201310065115.4
申请日：2013-03-01
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海上可疑船舶与船舶油污发现系统，其包括可疑船舶发现处理单元等，VTS雷达跟踪数据采集单元、岸基AIS跟踪数据采集单元都与地面基站数据采集处理单元连接，卫星遥感目标采集单元与卫星遥感目标检测处理单元连接，卫星AIS跟踪目标采集单元与卫星数据采集处理单元连接，地面基站数据采集处理单元、卫星遥感目标检测处理单元、卫星数据采集处理单元都与可疑船舶与油污综合信息显示单元连接，可疑船舶与油污综合信息显示单元与可疑船舶发现处理单元、油污发现处理单元连接。本发明实现可疑船舶目标监测和典型油污染排放监测，通过相互融合实现大范围的船舶目标识别与跟踪，及时发现那些不可识别与跟踪的可疑船舶。
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公开(公告)号：CN102420975A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201110340396.0
申请日：2011-11-01
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种海难搜救系统抗摇装置及其方法，所述抗摇装置包括平衡稳定平台和控制系统，所述平衡稳定平台的横轴方向和纵轴方向分别连接有一控制系统；平衡稳定平台在交流伺服电动机控制系统的控制下，可以将两方向轴(X和Y)转动到平台重心指向重力加速度的稳定位置。本发明的有益效果在于：采用双轴伺服电机驱动控制，提供了一个稳定的平衡稳定平台，在海难环境比较恶劣的情况下，也能隔离船舶运动引起的扰动，消除抖动，从而提供稳定的图像输出。
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