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公开(公告)号：CN117831349A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311641675.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 长江三峡通航管理局 , 交通运输部水运科学研究所
IPC: G08G3/02
Abstract: 本发明公开一种船舶助航安全告警方法及系统，该方法包括：获取当前船舶的船舶信息，其中，船舶信息包括：当前船舶的当前水深、当前船舶的当前速度、当前船舶与其他船舶的距离、当前船舶与其他船舶的相对速度、当前船舶与其他船舶的相对方向、当前船舶与其他船舶的相对横向距离、当前船舶与其他船舶的相对航向角、当前船舶与其他船舶的相对水流速度和当前船舶与其他船舶的相对漂流方向；设置船舶助航安全告警第一模型，并根据船舶信息，计算第一碰撞风险指数，设置船舶助航安全告警第二模型，计算第二碰撞风险指数，对第一碰撞风险指数和第二碰撞风险指数进行求和平均，获取最终碰撞风险指数；根据最终碰撞风险指数对当前船舶进行安全告警。
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公开(公告)号：CN117775225A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311647026.0
申请日：2023-11-30
Applicant: 长江三峡通航管理局 , 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 本发明公开一种船舶航行助航安全告警方法及系统，该方法包括：获取船舶航行时的船舶信息，对所述船舶信息进行归一化处理，根据归一化处理后的所述船舶信息，计算导航设备可靠性指数和船体稳定性指数，其中，所述船舶信息包括：导航设备可靠性向量、船体稳定性向量、导航设备可靠性拐点向量和船体稳定性拐点向量；设置船舶航行安全性评估模型，获取海况因素向量和船员技能向量，并进行归一化处理，根据所述导航设备可靠性指数和所述船体稳定性指数，计算船舶航行时的安全指数；根据所述船舶航行时的安全指数，完成船舶航行助航安全告警。
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公开(公告)号：CN111634406A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010012234.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 本发明提供一种高水位差水下电缆上船随动系统，具体涉及电缆、钢丝绳、电缆架、托辊、电缆盘、手摇绞车、地牛、锚石和浮筒等。采用本发明能够实现电缆由水下上船进行供电，在船舶大水位升降时，电缆根据水位上下随动。采用本发明能够提高在水位变化较大时船舶供电的可靠性，保障电缆收放的安全性。
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公开(公告)号：CN111563072A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010304262.2
申请日：2020-04-15
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06K9/62 , G06N3/04 , G08G3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS信息的船舶实时准确位置获取方法，该方法包含以下步骤：1)划定被检测航段，通过采集到的船舶AIS信息实时数据，解析AIS数据，并整理航段内的所有船舶随时间变化的轨迹数据；2)对采集到的船舶轨迹数据进行清洗，剔除脏数据，得到原始数据集；3)填充原始数据集中每条船舶轨迹点与点间的真实轨迹信息数据，得到含输入和标签对的数据训练集；4)对数据训练集按比例进行抽样分割，将数据训练集划分为模型训练数据集和模型验证数据集；5)使用长短时记忆网络LSTM对船舶模型数据训练集进行船舶实时位置模型训练，并使用模型验证数据集进行模型验证，得到船舶实时位置模型；6)使用船舶实时位置模型，对被测船舶实时准确位置进行获取。
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公开(公告)号：CN111562094B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202010304198.8
申请日：2020-04-15
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
IPC: G01M13/00 , G01H1/12 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的船用桨叶故障识别方法，该方法包含以下步骤：1)将振动传感器组安装在连接船舶螺旋桨的艉轴结构、变速箱和柴油机处；2)通过振动传感器采集数据，依据振动传感器编号进行数据排列，提取振动检测数据序列；3)采集大量船舶螺旋桨桨叶的分类故障及正常数据序列集，通过数据增广扩展为数据训练集和数据验证集；4)使用VGGNet网络作为船用桨叶故障识别模型网络对数据集进行训练，得到对应船用桨叶故障识别模型。本发明方法提供了一种通过对船用螺旋桨连接结构振动检测数据进行深度神经网络提取数据特征，方法所需运算量小，船用桨叶故障识别率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111634416A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010304261.8
申请日：2020-04-15
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机群组的船体测绘设施及工作方式，它包括主无人机1台、副无人机2台、无人机控制基台。所述无人机包括：无线充电电池组、5G通讯模块、INS模块、GNSS模块、激光测距模块、微控单元。主无人机包括摄像模块，副无人机包括激光雷达模块。无人机控制基台包括：无线充电平台、5G通讯模块、设施中控单元、操作终端、AIS基站。所述无人机控制基台安装在岸侧或水面建筑设施上，为无人机组提供停靠和充电。控制基台和无人机组直接使用5G通信，可以实时传输大量视频及激光雷达点云数据。本发明能够通过任意指定航段内的AIS数据流锁定需测船舶，控制主副无人机组抵达需测船舶位置，进行船体测绘工作。
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公开(公告)号：CN111562583B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202010304226.6
申请日：2020-04-15
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种水下船体测绘设施及其工作方式，所述的系统包括L型可升降立架、导流罩、升降驱动系统、声呐簇、姿态标定装置、声速标定装置、船舶识别装置、数据处理计算系统。所述的声呐簇部署在L型可升降立架上，可以随立架升降到水下位置进行探测。姿态标定装置和声速标定装置安装在L型可升降立架底端，测量立架姿态变化信息和声速信息并提供相应数据作为计算补偿数据，提高系统测绘精度。本发明可布置在任意水面设施或建筑侧表，测量时不需船舶停靠，实现全自动测绘，同时L型可升降立架不碍航，可适用于航道较窄的水域，同时结构轻巧，为后期的设备维护保养提供便利。
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公开(公告)号：CN111562094A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010304198.8
申请日：2020-04-15
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的船用桨叶故障识别方法，该方法包含以下步骤：1)将振动传感器组安装在连接船舶螺旋桨的艉轴结构、变速箱和柴油机处；2)通过振动传感器采集数据，依据振动传感器编号进行数据排列，提取振动检测数据序列；3)采集大量船舶螺旋桨桨叶的分类故障及正常数据序列集，通过数据增广扩展为数据训练集和数据验证集；4)使用VGGNet网络作为船用桨叶故障识别模型网络对数据集进行训练，得到对应船用桨叶故障识别模型。本发明方法提供了一种通过对船用螺旋桨连接结构振动检测数据进行深度神经网络提取数据特征，方法所需运算量小，船用桨叶故障识别率高。
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公开(公告)号：CN111634385A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010012235.8
申请日：2020-01-07
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
Abstract: 包括快速布放基座、支撑结构、快速布放驱动系统、五自由度云台、水下成像装置、供电及传输系统、水上操作控制系统、成像及记录系统等。采用本发明能够不破坏已有船体结构的前提下，将扫水下船体拖带物扫描设施快速布放在任意现有检测船体船舷侧方，根据检测需要实时调整成像装置水下布放深度、成像角度，测量时不需要船舶停靠，可实现船底异形物、附着物检测，同时扫描设施布放快捷，回收便利，便于实现设备快捷扫描检测，设施回收、维护、存储方便。
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公开(公告)号：CN111634385B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010012235.8
申请日：2020-01-07
Applicant: 交通运输部水运科学研究所
IPC: B63B45/00 , H04N23/57 , H04N23/56 , H04N23/695
Abstract: 本发明提供一种快速布放五自由度水下船体拖带物扫描设施，包括快速布放基座、支撑结构、快速布放驱动系统、五自由度云台、水下成像装置、供电及传输系统、水上操作控制系统、成像及记录系统等。采用本发明能够不破坏已有船体结构的前提下，将扫水下船体拖带物扫描设施快速布放在任意现有检测船体船舷侧方，根据检测需要实时调整成像装置水下布放深度、成像角度，测量时不需要船舶停靠，可实现船底异形物、附着物检测，同时扫描设施布放快捷，回收便利，便于实现设备快捷扫描检测，设施回收、维护、存储方便。
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