基于云计算的近海船舶航行辅助显示系统
发布时间：2021-05-16 12:14
随着现代船舶上的设备不断增多,船舶航行系统的日趋复杂、各设备间相互独立、操作繁琐、信息共享困难等问题越来越严重,很有必要开发船舶航行辅助显示系统,为驾驶人员提供简洁、必要的船舶航行状态数据,方便船员观察船舶周围态势。因此,研究近海船舶航行辅助显示系统具有重要的理论意义和工程应用价值。论文的主要研究工作包括:1.设计近海船舶航行辅助显示系的总体框架,通过船舶上的摄像头对实船航行场景进行拍摄,利用CAN总线以及单片机技术对船舶航行数据进行采集。2.研究了基于深度学习框架的Darknet网络模型,结合YOLOv3算法实现视频图像中的船舶识别功能。该方法改进了传统深度学习中的基础分类网络结构和二分类预测方法,通过COM组件技术读取船舶上的摄像头视频流信息,对每帧的图像进行识别处理,将图像上的船舶位置标记后发送至航行辅助显示系统进行显示。3.开发可视化船舶航行辅助显示系统相关软件,将船舶航行姿态以及AIS数据信息叠加到航行视频环境中。在此基础上,本文基于云计算的近海船舶航行辅助显示系统,该系统主要包含船舶航行信息读取模块、船舶识别模块、信息显示模块和云计算管理模块。船舶航行信息读取模块采用总线技...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容及章节安排
2 船舶航行信息读取
2.1 嵌入式系统读取船舶航行数据
2.1.1 Arduino微处理器
2.1.2 CAN传输总线
2.1.3 单片机串口传输
2.2 船舶操纵模拟器信息读取
2.3 本章小结
3 船舶图像识别
3.1 YOLO船舶识别算法
3.1.1 YOLOv3算法
3.1.2 Darknet-53模型结构
3.1.3 目标边界框的预测
3.1.4 损失函数
3.1.5 虚拟仿真船舶训练
3.2 Node.js和COM组件
3.2.1 COM组件调用网络模型
3.2.2 船舶航行辅助系统的调用COM组件
3.3 本章小结
4 云计算网络传输
4.1 云计算技术
4.2 云计算数据处理模块
4.2.1 岸基监控船舶航行设备设计
4.3 航行辅助设计界面开发
4.3.1 Three.js框架
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于船舶自动识别系统与人工神经网络的船舶载重预测[J]. 王鹏,苏伟,张久文,刘映杰,王臻睿. 计算机科学. 2020(S1)
[2]基于YOLOv3的船舶实时监测识别[J]. 屈雯怡. 计算机与现代化. 2020(03)
[3]基于OpenStack云平台的计算资源动态调度[J]. 张乾坤,李果,张福铮. 电子设计工程. 2020(05)
[4]基于Three.js的飞行仿真系统设计[J]. 冯姣,刘志勤,黄俊,黎茂锋,杨茂. 计算机测量与控制. 2020(02)
[5]船舶自动识别系统在内河船舶避碰技术的应用[J]. 李兰秀. 舰船科学技术. 2020(02)
[6]基于位置预测的目标检测算法[J]. 张宽,滕国伟. 电子测量技术. 2019(19)
[7]基于CAN总线的船舶自动舵监控报警系统设计[J]. 周韬,张显库,李博. 现代电子技术. 2019(16)
[8]部署OpenStack生成环境实战[J]. 侯圣宝. 网络安全和信息化. 2019(08)
[9]CAN总线控制器CRC校验码的设计原理及实现[J]. 王爽. 微处理机. 2019(03)
[10]一种CNN与ELM相结合的船舶分类识别方法[J]. 闫河,王鹏,董莺艳,罗成,李焕. 重庆理工大学学报(自然科学). 2019(01)
博士论文
[1]船载移动视频电子稳像方法研究[D]. 刘文.大连海事大学 2017
硕士论文
[1]基于Node.js和socket.io的口语考试管理系统的设计与研究[D]. 朱维娜.北京邮电大学 2019
[2]基于WebGL的数据中心3D可视化系统的设计与实现[D]. 蒋召召.浙江工业大学 2019
[3]基于北斗卫星通讯的船舶油耗管理系统设计[D]. 熊林.集美大学 2015
[4]基于OpenStack的开源云计算平台的研究与实现[D]. 孙磊.南京邮电大学 2015
[5]基于OpenStack的计算云的研究与实现[D]. 高贵升.成都理工大学 2012
本文编号：3189671
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容及章节安排
2 船舶航行信息读取
2.1 嵌入式系统读取船舶航行数据
2.1.1 Arduino微处理器
2.1.2 CAN传输总线
2.1.3 单片机串口传输
2.2 船舶操纵模拟器信息读取
2.3 本章小结
3 船舶图像识别
3.1 YOLO船舶识别算法
3.1.1 YOLOv3算法
3.1.2 Darknet-53模型结构
3.1.3 目标边界框的预测
3.1.4 损失函数
3.1.5 虚拟仿真船舶训练
3.2 Node.js和COM组件
3.2.1 COM组件调用网络模型
3.2.2 船舶航行辅助系统的调用COM组件
3.3 本章小结
4 云计算网络传输
4.1 云计算技术
4.2 云计算数据处理模块
4.2.1 岸基监控船舶航行设备设计
4.3 航行辅助设计界面开发
4.3.1 Three.js框架
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于船舶自动识别系统与人工神经网络的船舶载重预测[J]. 王鹏,苏伟,张久文,刘映杰,王臻睿. 计算机科学. 2020(S1)
[2]基于YOLOv3的船舶实时监测识别[J]. 屈雯怡. 计算机与现代化. 2020(03)
[3]基于OpenStack云平台的计算资源动态调度[J]. 张乾坤,李果,张福铮. 电子设计工程. 2020(05)
[4]基于Three.js的飞行仿真系统设计[J]. 冯姣,刘志勤,黄俊,黎茂锋,杨茂. 计算机测量与控制. 2020(02)
[5]船舶自动识别系统在内河船舶避碰技术的应用[J]. 李兰秀. 舰船科学技术. 2020(02)
[6]基于位置预测的目标检测算法[J]. 张宽,滕国伟. 电子测量技术. 2019(19)
[7]基于CAN总线的船舶自动舵监控报警系统设计[J]. 周韬,张显库,李博. 现代电子技术. 2019(16)
[8]部署OpenStack生成环境实战[J]. 侯圣宝. 网络安全和信息化. 2019(08)
[9]CAN总线控制器CRC校验码的设计原理及实现[J]. 王爽. 微处理机. 2019(03)
[10]一种CNN与ELM相结合的船舶分类识别方法[J]. 闫河,王鹏,董莺艳,罗成,李焕. 重庆理工大学学报(自然科学). 2019(01)
博士论文
[1]船载移动视频电子稳像方法研究[D]. 刘文.大连海事大学 2017
硕士论文
[1]基于Node.js和socket.io的口语考试管理系统的设计与研究[D]. 朱维娜.北京邮电大学 2019
[2]基于WebGL的数据中心3D可视化系统的设计与实现[D]. 蒋召召.浙江工业大学 2019
[3]基于北斗卫星通讯的船舶油耗管理系统设计[D]. 熊林.集美大学 2015
[4]基于OpenStack的开源云计算平台的研究与实现[D]. 孙磊.南京邮电大学 2015
[5]基于OpenStack的计算云的研究与实现[D]. 高贵升.成都理工大学 2012
本文编号：3189671
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/boshibiyelunwen/3189671.html
