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公开(公告)号：CN111222701A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010018966.3
申请日：2020-01-08
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明公开一种基于海洋环境图层的船舶航线自动规划与评价方法。该方法综合海洋环境信息和船舶特征进行航线规划，首先提取海洋环境信息，构建网格化海洋地理、水文、气象图层库和数据场模型，完成环境数据有效整编与存储；并根据船舶参数和安全通航要求，确定网格安全等级与碍航区；设计方向函数，提出基于方向函数进行网格自动搜索并实现航线自动规划生成，并利用遗传算法的方法进行航线优化；最后构建航线航程、航线风险度、航行能耗等三个指标模型进行航线评价，给出航线效能值。本方法可有效提升复杂海洋环境中船舶航线自动规划、生成、优化和评价能力，提高航行效率，降低航行风险，并可为新一代智能船舶、无人船舶提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110458043A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910657720.8
申请日：2019-07-20
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习与全连接层输出的SAR图像目标识别方法，其中包括：读取SAR图像数据并进行目标截取，使得待识别的目标图像大小一致；对已截取的图像数据做四种预处理，包括剪切、旋转、缩放、镜像翻转变换，以扩充数据集；对扩充后数据集的数值进行归一化；设计基于ResNet50网络的全连接层全输出深度学习模型；将利用光学图像数据集训练好的ResNet50网络参数导入设计模型，并冻结模型底层参数，利用SAR图像数据集的带标签训练样本对模型中未冻结的参数进行训练；利用训练好的模型对待识别SAR图像进行预测，得到识别结果。
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公开(公告)号：CN110458043B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910657720.8
申请日：2019-07-20
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习与全连接层输出的SAR图像目标识别方法，其中包括：读取SAR图像数据并进行目标截取，使得待识别的目标图像大小一致；对已截取的图像数据做四种预处理，包括剪切、旋转、缩放、镜像翻转变换，以扩充数据集；对扩充后数据集的数值进行归一化；设计基于ResNet50网络的全连接层全输出深度学习模型；将利用光学图像数据集训练好的ResNet50网络参数导入设计模型，并冻结模型底层参数，利用SAR图像数据集的带标签训练样本对模型中未冻结的参数进行训练；利用训练好的模型对待识别SAR图像进行预测，得到识别结果。
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公开(公告)号：CN111222701B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010018966.3
申请日：2020-01-08
Applicant: 中国船舶重工集团公司第七二四研究所
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/30 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种基于海洋环境图层的船舶航线自动规划与评价方法。该方法综合海洋环境信息和船舶特征进行航线规划，首先提取海洋环境信息，构建网格化海洋地理、水文、气象图层库和数据场模型，完成环境数据有效整编与存储；并根据船舶参数和安全通航要求，确定网格安全等级与碍航区；设计方向函数，提出基于方向函数进行网格自动搜索并实现航线自动规划生成，并利用遗传算法的方法进行航线优化；最后构建航线航程、航线风险度、航行能耗等三个指标模型进行航线评价，给出航线效能值。本方法可有效提升复杂海洋环境中船舶航线自动规划、生成、优化和评价能力，提高航行效率，降低航行风险，并可为新一代智能船舶、无人船舶提供技术支持。
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