基于深度学习的船舶驾驶员疲劳检测方法和系统

    公开(公告)号:CN113158850B

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202110373262.2

    申请日:2021-04-07

    发明人: 尹勇 王鹏

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的船舶驾驶员疲劳检测方法和系统。疲劳检测方法包括以下步骤:获取当前视频帧图像;通过改进的Retinaface人脸检测网络进行人脸检测,同时标注左眼、右眼、鼻尖、左嘴角和右嘴角5个人脸关键点;根据5个人脸关键点的位置自适应地裁剪眼睛、嘴巴图片,通过改进的ShuffleNet v2卷积神经网络识别眼睛、嘴巴的开闭状态;计算眼睛和嘴巴的PERCLOS参数;通过随机森林模型,融合眼睛、嘴巴PERCLOS参数综合判断驾驶员是否疲劳。本发明能够快速实现人脸检测和关键点定位,无需手工提取图片信息,可以自动识别眼睛、嘴巴的开闭状态,基于多特征融合的思想,融合眼睛、嘴巴特征参数,从而快速、准确地检测出船舶驾驶员的疲劳状态。

    一种智能船舶避碰算法测试场景的自适应生成方法

    公开(公告)号:CN113971316B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202111233474.7

    申请日:2021-10-22

    IPC分类号: G06F30/15 G06F30/20 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种智能船舶避碰算法测试场景的自适应生成方法,包括:获取第一船舶与第二船舶的初始会遇场景和初始状态数据并建立样本数据集;对样本数据集进行训练,建立预测数据集;将样本数据集与预测数据集整合建立识别数据集;对识别分数值进行分类;获取处理数据集;将每个处理状态数据进行分类获取子数据集;计算子数据集之间的欧氏距离,以获取边界数据集合。本发明从数据预测和分析的角度对智能船舶避碰算法测试场景的生成进行了研究,采用避碰结果反向推导不同的智能船舶避碰算法的性能模式区域,针对任意智能船舶避碰算法进行了自适应场景生成,覆盖了所有人工设置的场景,解决了人工设置场景的局限性,以及对各类算法的针对性。

    基于A星算法的气象航线动态优化方法

    公开(公告)号:CN115146836A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202210700618.3

    申请日:2022-06-20

    IPC分类号: G06Q10/04 G06Q50/30

    摘要: 本发明公开了一种基于A星算法的气象航线动态优化方法:包括:获取本航次的推荐气候航线,并将推荐气候航线分别向两侧平移第一距离阈值,以获取推荐航线带;获取气象数据网格节点;在推荐航线带中生成具有碍航物及具有障碍物属性的风、浪、流的航行网格节点;基于A星算法,获取从出发港船位到目的港船位之间的气象航线;确定本航次的最优气象航线;计算从出发港开始,经过气象更新时间阈值时的船位;获取最优气象航线中的所有船位,从而获取整个最优气象航线。本发明的利用预报的气象数据不断更新航行环境,不断的优化剩余的航段,最终得到最优航线,以最大限度的利用气象条件实现船舶运营总成本最小,推动智慧航运健康发展。

    一种基于决策树的智能船单锚泊锚位选择方法

    公开(公告)号:CN112722156B

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110064750.5

    申请日:2021-01-18

    发明人: 尹勇 张弘弛

    IPC分类号: B63B21/50 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于决策树的智能船单锚泊锚位选择方法,包括:根据智能船的船舶参数将电子海图栅格化,并提取电子海图中的锚泊相关数据;将锚泊数据进行预处理,并将预处理后的数据插入至电子海图划分的栅格中;将栅格进行锚泊安全分类,并根据船舶参数、锚泊数据及锚泊安全分类信息构建锚泊数据集;采用决策树算法对决策树模型进行训练,并通过网格搜索法对决策树模型的决策树进行优化;在使用该方法进行单锚泊锚位选择时,将锚泊目标水域的锚泊相关数据输入至优化后的决策树模型中,得到锚泊安全分类信息来进行锚位选择。本发明可为锚位选择提供辅助决策信息,使船舶指挥人员轻松、准确的进行锚位选取,进一步提高锚泊安全。

    一种基于决策树的智能船单锚泊锚位选择方法

    公开(公告)号:CN112722156A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202110064750.5

    申请日:2021-01-18

    发明人: 尹勇 张弘弛

    IPC分类号: B63B21/50 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于决策树的智能船单锚泊锚位选择方法,包括:根据智能船的船舶参数将电子海图栅格化,并提取电子海图中的锚泊相关数据;将锚泊数据进行预处理,并将预处理后的数据插入至电子海图划分的栅格中;将栅格进行锚泊安全分类,并根据船舶参数、锚泊数据及锚泊安全分类信息构建锚泊数据集;采用决策树算法对决策树模型进行训练,并通过网格搜索法对决策树模型的决策树进行优化;在使用该方法进行单锚泊锚位选择时,将锚泊目标水域的锚泊相关数据输入至优化后的决策树模型中,得到锚泊安全分类信息来进行锚位选择。本发明可为锚位选择提供辅助决策信息,使船舶指挥人员轻松、准确的进行锚位选取,进一步提高锚泊安全。

    一种智能船舶避碰算法稳定性的测试方法

    公开(公告)号:CN114860606B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202210583155.7

    申请日:2022-05-25

    摘要: 本发明公开了一种智能船舶避碰算法稳定性的测试方法,通过构建若干样本会遇场景并建立样本会遇场景数据库;获取避碰过程数据;建立与之对应的样本得分数据库;获取实验数据库;对实验得分数据进行第一次无监督聚类,获取得分聚类数据集和与之对应的场景聚类数据集;对每个场景聚类数据分别进行第二次无监督聚类,获场景聚类数据集子集;获取本船与他船的边界场景数据对;建立本船与他船进行避碰练习的第一会遇场景和第二会遇场景,获取第一会遇场景和第二会遇场景的练习的分数;判断待测试智能船舶避碰算法稳定性;本发明的测试方法用来解决人工设置会遇场景覆盖面小,局限性大的问题,提高了对待测试智能船舶避碰算法的稳定性测试的准确度。

    一种基于混合预测模型的远洋船舶航速损失预测方法

    公开(公告)号:CN117332510A

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311452226.0

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本发明公开了一种基于混合预测模型的远洋船舶航速损失预测方法,包括构建半经验模型,根据半经验模型、船舶动力参数、远洋船舶航行数据集对船舶的速度损失进行估计并添加至远洋船舶航行数据集中,基于Z分数标准化方法对远洋船舶航行数据集进行预处理,将远洋船舶航行数据集中的参数作为特征,计算各个特征之间的相关系数并构建相关性系数矩阵,根据相关性系数矩阵获取与速度损失相关的特征集,基于多层人工神经网络构建航速损失混合预测模型,获取训练集并对模型中进行训练,并基于网格搜索方法对模型的超参数进行优化,根据优化后的航速损失混合预测模型对远洋船舶的航速损失进行预测。基于混合预测模型提高了远洋船舶速度损失的预测准确度。

    一种基于精确任务导向的港作船自主路径规划及靠泊方法

    公开(公告)号:CN117311354A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311320587.X

    申请日:2023-10-12

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明公开了一种基于精确任务导向的港作船自主路径规划及靠泊方法,包括设计紧迫度函数,设置靠泊点位、角度、速度,基于目标船的航向、靠泊角度以及我船的航速向量构建标准线,根据紧迫度函数的取值选择远离策略控制我船航行,根据我船、靠泊点位是否都在目标船一侧,选择异侧策略控制我船航行,根据我船是否在标准线之后以及我船与标准线之间的垂直距离选择粗旷导航策略或精细导航策略控制我船航行,根据我船在标准线之前以及我船与目标船之间的物理距离选择远距离调整策略或近距离调整策略控制我船航行,判断我船是否与目标船船体接触,若是进行靠泊,反之重新构建标准线。本发明基于不同的策略配置引力,实时规划船舶路径并提高了靠泊精度。