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公开(公告)号：CN116380197A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310192509.X
申请日：2023-03-02
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01F23/292 , B63B79/20 , B63B79/00 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06T17/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的船舶舱底水系统积水监测方法，其特征在于，包括：获取封闭舱室地面图像，通过自适应阈值分割对所述封闭舱室地面图像进行处理，从而判断地面是否存在积水；如地面存在积水，则对积水图像进行预处理后输入训练好的积水类型识别模型进行积水类型判断，所述积水类型识别模型用于对预处理后的积水图像进行分类，输出积水图像所属的积水类型；通过边缘检测对积水图像进行处理获取积水区域，对积水区域进行液位高度估计从而确定积水深度；将积水深度数据输入训练后的BP神经网络进行积水深度变化预测，并输出积水深度超过警戒深度的预测时间。本发明能够大大减少船上人员的工作量，同时能够实现异常情况的快速识别。
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公开(公告)号：CN113902016A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111183445.4
申请日：2021-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种船舶机械运行模式的判定方法。本发明方法，包括：获取数据集，并提取出训练集和测试集；对数据集中的数据进行预处理；采用优化后的支持向量机对预处理后的训练集数据进行训练，得到训练模型；采用得到的训练模型来预测测试集的分类标签，如果测试集的预测效果达到预期则用于实船，如果效果不理想则增加优化算法的迭代次数，直到效果达到预期。本发明方法可以有效的判定船舶机械当前的运行模式，方便船上人员进行操作，提高船舶机械设备管理效率，延长船舶机械的寿命，降低管理成本。
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公开(公告)号：CN113177263A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110501021.1
申请日：2021-05-08
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提出了一种船舶设备数字孪生体建立方法及系统，涉及智能船舶技术领域，该方法运用Unity平台及插件，简化了船舶设备数字孪生体的创建，从之前繁琐的步骤简化为数据模型，数据通信，显示设备这三步，简化了船舶设备数字孪生体的建立，提高了船舶数字孪生体的创建效率，降低了人力成本。船舶数字孪生体建立之后，能模拟出船舶智能系统的实时运行状态，并且通过与船舶实时运行数据进行比对进而发现船舶中有运行异常的设备，便于工作人员管理与维修，大大提高了船舶运行的安全性并且降低维修成本。对智能船舶的发展起了很大作用。
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