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基于亚像素卷积的多尺度加权融合船舶检测方法
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作者 李娜 刘娜 +1 位作者 张翼龙 冯伟昊 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第3期287-296,共10页
船舶检测作为海洋监控及安全管理的关键技术,广泛应用于航道监控、海上救援、非法捕捞等。针对船舶检测中存在的尺寸差异大、背景干扰和遮挡问题,提出基于亚像素卷积的多尺度加权融合船舶检测方法。针对船舶图像中的尺度差异,提出多尺... 船舶检测作为海洋监控及安全管理的关键技术,广泛应用于航道监控、海上救援、非法捕捞等。针对船舶检测中存在的尺寸差异大、背景干扰和遮挡问题,提出基于亚像素卷积的多尺度加权融合船舶检测方法。针对船舶图像中的尺度差异,提出多尺度特征加权融合机制,利用亚像素3D融合模块和三重特征编码模块,有效融合不同尺度特征,同时结合多尺度卷积注意力加权机制,使模型在不同空间范围内关注输入特征,从而提升检测精度。为了增强特征提取灵活性并保持网络性能,引入可变核卷积,根据输入动态选择采样点位置,提高特征表达能力。针对锚框在回归过程中膨胀导致模型收敛慢的问题,引入Powerful-IoU损失,利用自适应惩罚因子和梯度调节函数引导锚框回归,同时引入聚焦机制提高中等锚框的聚焦能力。在公共船舶数据集SeaShips上进行了实验,实验结果表明,提出的方法在多尺度船舶检测任务中表现优越,相比基准模型,精确率提升2.8个百分点,召回率提升4.8个百分点,mAP@0.5提升1.5个百分点,mAP@0.5:0.95提升6.6个百分点,且模型能够快速收敛并保持较好的稳定性,有效应对了复杂背景和船舶遮挡问题。 展开更多
关键词 目标检测 船舶检测 多尺度特征融合 注意力机制
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基于改进YOLOv8n的船舶目标检测算法
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作者 陈颖 周海峰 +2 位作者 郑东强 张兴杰 黄金满 《集美大学学报(自然科学版)》 2026年第2期176-188,共13页
为了解决船舶图像目标检测任务中船舶目标尺度多样、背景环境复杂导致的漏检误检等问题,提出一种用于船舶目标检测的DSAMPN-YOLOv8n算法模型。引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSC)和无参数注意力机制(simple parameter-fre... 为了解决船舶图像目标检测任务中船舶目标尺度多样、背景环境复杂导致的漏检误检等问题,提出一种用于船舶目标检测的DSAMPN-YOLOv8n算法模型。引入动态蛇形卷积(dynamic snake convolution,DSC)和无参数注意力机制(simple parameter-free attention mechanism,SimAM),提高YOLOv8n网络在复杂环境下对检测目标的特征提取和融合能力;构建多尺度渐近特征金字塔网络(asymptotic feature pyramid network,AFPN)实现多尺度特征信息交换,增强特征融合效果,提高模型对不同尺度船舶目标的检测能力。使用Seaships船舶数据集对改进算法模型进行实验验证,结果表明,相较于YOLOv8n算法,优化后的算法DSAMPN-YOLOv8n的精确率、召回率和mAP@0.5分别提升了6.0%、6.7%、3.6%,实验结果验证了改进方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 船舶目标 目标检测 YOLOv8n 特征提取 特征融合
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一种基于YOLO的轻量型多尺度船舶检测算法
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作者 张开发 王玫 +2 位作者 神显豪 唐超尘 阚瑞祥 《电讯技术》 北大核心 2026年第1期47-54,共8页
针对船舶检测中暴露出的参数量大、模型复杂、小目标检测效果欠佳的问题,提出了一种基于结构重参数化的轻量型船舶检测算法:RA-YOLO。首先,引入基于Ghost改进的结构重参数化网络RepGhost降低模型复杂度,提高检测效率实现轻量化。然后,采... 针对船舶检测中暴露出的参数量大、模型复杂、小目标检测效果欠佳的问题,提出了一种基于结构重参数化的轻量型船舶检测算法:RA-YOLO。首先,引入基于Ghost改进的结构重参数化网络RepGhost降低模型复杂度,提高检测效率实现轻量化。然后,采用Adown多尺度特征融合方案将深层特征和浅层特征整合,增强对语义线索的理解能力,提高小目标的检测精度。最后,为了得到高质量的预测框,提高对目标船舶的定位精度,使用EIoU损失函数优化边框回归。改进后的RA-YOLO召回率和mAP@50分别达到了83.4%、91.1%,而模型参数总量和每秒浮点运算次数则减少了30.0%和20.7%,提高了在资源有限设备上部署的可行性。 展开更多
关键词 目标检测 船舶检测 结构重参数化 特征融合
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基于ObjectNess BING的海面多舰船目标检测 被引量:8
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作者 郭少军 沈同圣 +1 位作者 徐健 马新星 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期14-20,共7页
将一幅图像按照一个目标的大小进行缩放,然后计算其梯度特征,再对梯度特征进行标准化,二值化能够极大地提高目标候选区域的选择和检测计算效率,减少耗时。由于对海上舰船目标的检测是具有丰富角点的人造目标,对ObjectNess二值化标准梯... 将一幅图像按照一个目标的大小进行缩放,然后计算其梯度特征,再对梯度特征进行标准化,二值化能够极大地提高目标候选区域的选择和检测计算效率,减少耗时。由于对海上舰船目标的检测是具有丰富角点的人造目标,对ObjectNess二值化标准梯度特征(binarized normed gradients,BING)方法中的目标候选区域提取算法进行改进,使其能够更加快速地进行候选区域的选择并保持较高的检测率。分析了海上多舰船目标的图像特征,提出了利用角点确定目标的候选基点,再利用ObjectNess BING检测模型训练获得的多目标尺寸进行候选区域的选择,对互联网上下载的多幅多舰船图像进行处理的结果表明,算法能够有效减少候选目标区域的数量并保持较高的检测概率。 展开更多
关键词 objectNess二值化标准梯度特征 角点检测 模板训练 海面舰船 目标检测
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面向SAR图像船舶目标检测的多尺度聚合扩散网络
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作者 郭耀武 王飞 陈云菲 《计算机技术与发展》 2026年第3期59-67,共9页
近年来目标检测技术取得了显著进展,但大多数基于自然图像设计的检测方法在直接应用于SAR船舶遥感图像时表现不佳,性能显著下降。深入分析表明,SAR图像目标检测的关键挑战在于复杂的背景杂波干扰和多尺度船舶目标的尺度变化。针对上述问... 近年来目标检测技术取得了显著进展,但大多数基于自然图像设计的检测方法在直接应用于SAR船舶遥感图像时表现不佳,性能显著下降。深入分析表明,SAR图像目标检测的关键挑战在于复杂的背景杂波干扰和多尺度船舶目标的尺度变化。针对上述问题,该文将扩散模型(Diffusion)引入SAR图像船舶目标检测领域,并提出了一种面向SAR图像船舶目标检测的多尺度网络(DMADNet)。为提升检测精度,设计了一种多尺度聚合网络(MANet),其核心设计理念是独立特征提取和交互融合策略,构建灵活且高效的信息流处理框架,突出目标特征,并显著增强推理阶段的检测表现。同时,该文设计的上下文聚合注意力(CA-X)以并行方式集成于网络中,能够有效整合长距离上下文信息,在保证全局上下文对目标判别的帮助下,避免了无关背景的干扰,从而显著提升了复杂背景下船舶目标的检测精度。DMADNet在SAR船舶检测数据集(SSDD)、高分辨率SAR图像数据集(HRSID)以及SAR-Ship数据集上,在IoU阈值设为0.5的条件下,分别达到了96.65%、93.03%和97.92%的平均精度,进一步验证了其在复杂环境下的鲁棒性与卓越的检测性能。 展开更多
关键词 船舶目标检测 扩散模型 特征强化 合成孔径雷达图像 多尺度融合
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基于多目标优化的通航隧道断面尺度及安全航速
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作者 邓斌 宋佳颖 +3 位作者 张爱平 官志鑫 张雯 蒋昌波 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2026年第1期145-156,共12页
为解决通航隧道断面受限导致的航行条件复杂问题,提升隧道的通航效率、经济性与安全性,综合考量断面尺度、通航安全与通过能力3大优化目标,聚焦通航隧道断面尺度优化及安全航速研究。首先,针对水下断面与水上断面,分别建立以船舶航速和... 为解决通航隧道断面受限导致的航行条件复杂问题,提升隧道的通航效率、经济性与安全性,综合考量断面尺度、通航安全与通过能力3大优化目标,聚焦通航隧道断面尺度优化及安全航速研究。首先,针对水下断面与水上断面,分别建立以船舶航速和建筑富余量为约束,以最小隧道水下断面系数、最小通航水深和最小隧道轮廓尺度为目标的多目标优化函数,并联合求解确定最优断面尺度;其次,在此基础上,为进一步优化隧道内水动力条件,设计消波块网箱式消波结构,并对其消波性能开展数值模拟分析;最后,基于优化断面和消波结构布置,构建2000 t级船舶运动的三维数值模型,计算不同断面条件下的波高和流速,确定安全航速限值并建立船舶安全航速经验公式。结果表明:1)所提出的断面优化方法可在满足通航安全与航行条件约束的前提下,确定通航隧道水下与水上断面的尺度;2)布置消波结构后,数值模拟结果显示波高消减率为30.69%,流速消减率为51.34%,可有效改善水动力条件;3)2000 t级船舶在隧道水下宽度为15.20~25.20 m时的安全航速推荐为1.41~2.19 m/s,所建立的安全航速经验公式可用于该船型在不同断面尺度条件下的安全航速计算。 展开更多
关键词 通航隧道 断面尺度 多目标优化 船行波 安全航速 消波结构
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GAENet:复杂背景下遥感图像的舰船旋转目标检测网络
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作者 张向朝 彭冬亮 +1 位作者 罗昕 陈锘 《无线电工程》 2026年第2期326-334,共9页
在复杂背景条件下实现舰船旋转目标的高精度检测,是当前计算机视觉在海上目标识别领域面临的关键技术挑战。受多尺度目标变化、背景干扰、目标密集分布以及任意旋转等因素的影响,亟需设计具备高鲁棒性与强判别能力的舰船旋转目标检测算... 在复杂背景条件下实现舰船旋转目标的高精度检测,是当前计算机视觉在海上目标识别领域面临的关键技术挑战。受多尺度目标变化、背景干扰、目标密集分布以及任意旋转等因素的影响,亟需设计具备高鲁棒性与强判别能力的舰船旋转目标检测算法,以提升在实际应用场景中的检测性能与泛化能力。引入一种自适应通道注意力机制(Adaptive Channel Attention Mechanism,ACAM),该机制能够自动聚焦于对分类与定位任务更为关键的区域与目标,有效整合遥感图像中舰船目标的全局与局部信息。同时,设计轻量化的高效特征融合模块(Grouped Efficient Feature Fusion Module,GEFF),并结合新型U形结构的特征金字塔网络(U-shaped Feature Pyramid Network,U-FPN),在融合过程中充分利用ACAM所提供的全局与局部感受野信息。进一步提出共享任务动态对齐检测头(Shared Task Dynamic Alignment Detection Head,STADH),以增强分类与回归任务之间的协同优化能力。在SCOSS和HRSC2016数据集上的性能与传统方法相比,全类平均精度(mean Average Precision,mAP)分别提高1.4%和1.1%,参数量下降40%,计算量下降15.6%。 展开更多
关键词 遥感图像 舰船目标检测 轻量化 多尺度特征融合 旋转目标
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基于改进YOLOv8n—ByteTrack模型的海参原位计数方法
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作者 刘可心 王芳 +3 位作者 洪胜呈 林远山 张德轩 黄友富 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第3期89-96,共8页
针对海参养殖中人工计数效率低、成本高的问题,提出一种基于改进YOLOv8n与ByteTrack的动态原位计数方法,旨在复杂水下环境中实现高精度的自动化计数。首先,使用GhostConv和GhostC3替换YOLOv8n中的Conv和C2f以减少模型的浮点计算量、参数... 针对海参养殖中人工计数效率低、成本高的问题,提出一种基于改进YOLOv8n与ByteTrack的动态原位计数方法,旨在复杂水下环境中实现高精度的自动化计数。首先,使用GhostConv和GhostC3替换YOLOv8n中的Conv和C2f以减少模型的浮点计算量、参数量,同时使用焦点调制(FM)模块替换YOLOv8n中快速空间金字塔池化(SPPF)模块,并引入SE注意力机制以提高对海参的识别准确率。其次,改进ByteTrack跟踪中的卡尔曼滤波模型,提升跟踪性能。试验结果表明,改进后的模型在检测任务中的平均精度均值、精确率、召回率分别达到88.90%、93.20%和81.20%,在多目标跟踪任务中,高阶跟踪精度、多目标追踪精度和IDF1得分及帧率分别提升为69.95%、72.68%、84.43%和49.84帧/s。在真实养殖场景测试中,模型的计数精度达95.58%,平均绝对误差为2.00,均方根误差仅为2.55。该研究方法能够以更快的速度和更高的准确性统计视频中养殖海参数量,为海参养殖的智慧管理提供科学决策依据。 展开更多
关键词 海参计数 原位计数 无人船 目标检测 多目标跟踪
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抗噪声干扰的轻量化船舶检测算法
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作者 魏志昱 何红坤 +3 位作者 黄大志 程佳祺 彭婷玉 沈正澍 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期90-96,共7页
针对船舶靠泊过程中复杂背景噪声导致船舶检测精度低的问题,文中提出一种抗噪声干扰的轻量化YOLOv8s改进算法。首先,为减少浅层小目标特征损失,在颈部引入浅层特征,平衡浅层特征图缺失,并在骨干网络中引入FasterNext模块,在增强特征复... 针对船舶靠泊过程中复杂背景噪声导致船舶检测精度低的问题,文中提出一种抗噪声干扰的轻量化YOLOv8s改进算法。首先,为减少浅层小目标特征损失,在颈部引入浅层特征,平衡浅层特征图缺失,并在骨干网络中引入FasterNext模块,在增强特征复用的同时,降低模型计算量,实现轻量化网络结构;其次,为减弱背景噪声干扰,设计ZyHead检测头,将检测头分为Reg回归和Cls分类两个任务,使模型更专注船舶类别和位置信息,降低背景噪声干扰;最后,为解决小目标检测精度低的问题,选用Inner-EIoU损失函数,通过调整比例因子控制辅助边界框生成,降低计算损失,提高小目标识别精度。实验结果表明,改进YOLOv8s模型的mAP@0.5为97.3%,与YOLOv8s相比,mAP@0.5提高1.6%,召回率提高3.2%,浮点运算量降低2.6×10^(9),为船舶的安全靠泊提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 船舶检测 小目标识别 轻量化网络 YOLOv8s Inner-EIoU ZyHead检测头
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集装箱运输船队低碳转型策略多目标优化研究
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作者 计明军 王雨欣 +1 位作者 匡政霖 方婉薇 《中国航海》 北大核心 2026年第1期155-164,共10页
随着国家“双碳”目标的不断推进和国际海事组织(IMO)减排规定的日益趋严,航运业正面临愈发严苛的减排考验,迫切需要明确绿色转型路径。当前研究大多聚焦于替代燃料的选择,较少从船队角度进行减排策略的研究。为弥补当前研究不足,针对... 随着国家“双碳”目标的不断推进和国际海事组织(IMO)减排规定的日益趋严,航运业正面临愈发严苛的减排考验,迫切需要明确绿色转型路径。当前研究大多聚焦于替代燃料的选择,较少从船队角度进行减排策略的研究。为弥补当前研究不足,针对船队绿色转型策略选择这一问题,梳理转型过程中的核心影响因素,基于此建立考虑经济与环境的双目标线性规划模型,并结合ε-约束法构建遗传算法对模型进行求解。以中远海运集团10000TEU~11000TEU集装箱船队为例,求解规划期内该船队的绿色转型策略,包括各船舶的燃料使用方案和船舶操作方案。通过灵敏度分析,发现燃料价格的变动会对船舶更新改造时发动机的类型选择产生影响,减排目标的强度会影响船队转型成本进而影响企业对船队进行低碳转型的积极性。因此,政府应制定合理的减排目标和激励政策,促进相关低碳技术发展,降低船队转型成本,尽早实现航运业减排目标。 展开更多
关键词 绿色航运 船队转型 替代燃料 双目标规划
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基于改进YOLOv5的任意方向船舶检测方法
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作者 孟宪鸿 杨健 +1 位作者 米晓飞 朱宏博 《航天返回与遥感》 北大核心 2026年第1期71-82,共12页
遥感图像中的船舶目标具有方向任意、排列密集、背景信息复杂和尺度差异大等问题,给船舶检测任务造成一定的困扰。针对上述问题,文章提出一种基于YOLOv5的任意方向船舶检测方法(R-YOLO-SHIP)。该方法针对船舶方向任意和排列密集的特点,... 遥感图像中的船舶目标具有方向任意、排列密集、背景信息复杂和尺度差异大等问题,给船舶检测任务造成一定的困扰。针对上述问题,文章提出一种基于YOLOv5的任意方向船舶检测方法(R-YOLO-SHIP)。该方法针对船舶方向任意和排列密集的特点,将通用框改为有向框来描述船舶目标,并引入循环平滑标签以解决边界交互性和角度周期性问题;针对遥感图像背景信息复杂和船舶目标尺度差异大的特性,在模型的骨干网络中加入了升级版的高效多尺度注意力机制,该注意力机制能够更有效地区分目标特征和背景噪声,减少误检和漏检的情况,并且能够捕捉不同尺度和位置上的特征,提高模型的检测能力。此外,针对原始Neck网络结构未充分考虑非相邻层级之间语义信息交换的问题,采用改进AFPN替代PANet,渐进融合低层特征和高层特征语义信息,并将含小目标信息较多的C_(1)层纳入特征融合过程。在HRSC2016和DOTA_SHIP数据集上对R-YOLO-SHIP算法进行了实验验证,结果表明:检测精度分别达到了96.22%和93.78%,优于大多数模型,可以更好的应用于遥感图像有向目标的检测。 展开更多
关键词 遥感图像 船舶检测 循环平滑标签 注意力机制 有向目标检测
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基于ObjectARX三维管子支架系统设计 被引量:3
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作者 李志华 郭涛 《造船技术》 2012年第3期27-30,共4页
本文主要介绍了在AutoCAD2005平台下的船舶管系支架系统,此系统以Viusal studio 2002和ObjectARX2005为开发工具,实现了管子支架的智能化设计。管子支架设计系统提供了11种标准管子支架,每一种管子支架又可以衍生出2~4种变体,这样基本... 本文主要介绍了在AutoCAD2005平台下的船舶管系支架系统,此系统以Viusal studio 2002和ObjectARX2005为开发工具,实现了管子支架的智能化设计。管子支架设计系统提供了11种标准管子支架,每一种管子支架又可以衍生出2~4种变体,这样基本上能满足船舶生产设计中管子支架的设计。本系统主要的特点是,能灵活创建形状复杂的组合式支架,能够自动的由设计好的管子支架三维图形生成二维工程图,用于管子支架的生产和安装。 展开更多
关键词 objectARX2005 管子支架 船舶生产设计 自定义对象
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纯电动绿色船舶长航程航次规划与充换电技术分析
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作者 刘峰 《科技创新与应用》 2026年第6期23-26,共4页
在全球航运业加速绿色转型的时代浪潮下,纯电动绿色船舶凭借零排放、低噪声、能源利用效率高等显著优势,成为破解行业可持续发展难题的关键突破口。因此,该文旨在分析纯电动绿色船舶长航程航次规划关键因素,重点强调纯电动船舶长航程航... 在全球航运业加速绿色转型的时代浪潮下,纯电动绿色船舶凭借零排放、低噪声、能源利用效率高等显著优势,成为破解行业可持续发展难题的关键突破口。因此,该文旨在分析纯电动绿色船舶长航程航次规划关键因素,重点强调纯电动船舶长航程航次规划建模与充换电技术,并以航次规划与充换电技术应用效果评估作为切入点,以期为推动纯电动绿色船舶在长航程运输领域的规模化应用提供理论支持与实践参考,使其发挥出应有的作用和价值,从而促进其发展。 展开更多
关键词 纯电动绿色船舶 长航程航次规划 充换电技术 多目标优化 零排放
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考虑风帆攻角控制的风力助航船航线多目标优化方法
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作者 张进峰 乔夫琪 +3 位作者 马伟皓 张跃棋 熊茂林 王宇川 《交通信息与安全》 北大核心 2025年第1期74-84,96,共12页
针对风力助航船舶航线优化中存在的风能利用效率量化不足、油耗预测精度受限以及多目标协同优化机制缺失等问题,提出1种融合动态风帆控制与混合驱动预测的多目标航线优化方法。通过建立基于流体力学特性的动态风帆控制策略模型,实现风... 针对风力助航船舶航线优化中存在的风能利用效率量化不足、油耗预测精度受限以及多目标协同优化机制缺失等问题,提出1种融合动态风帆控制与混合驱动预测的多目标航线优化方法。通过建立基于流体力学特性的动态风帆控制策略模型,实现风帆辅助推力的空间矢量解析,该模型突破传统静态攻角设定的局限性,可即时动态调整帆角参数,使风能转化效率处于较高水平。为解决传统物理模型环境适应性差与数据驱动方法物理可解释性弱的双重局限,构建物理约束下的人工神经网络分层融合架构,通过船舶运动学方程构建特征空间基底,采用注意力机制引导的人工神经网络进行残差学习。该方法在保留能耗物理机理的同时,实现数据特征与流体力学方程的双向耦合,经北大西洋航线的验证表明,其油耗预测平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)较纯物理模型降低21.9%,较纯数据驱动方法的可解释性也大大提升。在此基础上,建立包含时间成本和燃油消耗的多目标优化模型,设计基于非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的协同优化算法,其非劣解集收敛速度较标准算法得以提升。以“新伊敦”轮为对象的实证研究表明:优化后的航线在北大西洋典型航次中,风帆有效工作效率提升,相较于传统推荐航线,优化航线的单航次航行时间缩短5%左右,油耗成本和固定成本分别降低9.1%和4.95%,总成本降低超过7.2%,有效的提高了风力助航船的经济效益并较少了对环境的污染。 展开更多
关键词 船舶航线规划 风力助航船舶 多目标航线优化 NSGA-Ⅱ TOPISIS
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基于优化背景差分法的船舶号灯检测与识别研究 被引量:1
15
作者 赵月林 高祥雨 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期42-49,共8页
正确的检测与识别船舶号灯,是实现有效的海上船舶态势感知方式之一,因此,提出了一种基于背景运动补偿和优化背景差分法的动态场景下号灯检测与识别方法。首先,基于SURF特征点提取算法,采用圆形区域代替矩形区域提取32维描述符,实现描述... 正确的检测与识别船舶号灯,是实现有效的海上船舶态势感知方式之一,因此,提出了一种基于背景运动补偿和优化背景差分法的动态场景下号灯检测与识别方法。首先,基于SURF特征点提取算法,采用圆形区域代替矩形区域提取32维描述符,实现描述符的降维,提高算法的速度;其次,通过改进后的SURF算法实现对视频图像的特征点提取及匹配,得到反映图像间映射关系的线性参数,进行背景估计并完成背景运动补偿;最后,采用分段式更新策略和自适应差分阈值,对背景差分法进行优化,结合号灯几何和颜色特征消除干扰灯光、海浪等环境因素的影响。研究结果表明:完成背景运动补偿后的算法具有较高的号灯检测与识别精度及较强的鲁棒性,该方法可以较好的检测与识别动态背景下的船舶号灯。 展开更多
关键词 港口航道工程 船舶号灯识别 目标检测 背景差分法 动态场景 SURF算法
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三峡-葛洲坝枢纽引航道和船闸群协同调度的多目标混合启发式算法
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作者 张煜 郑倩倩 +2 位作者 李然 田宏伟 刘顺 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期1444-1456,共13页
为提升三峡‒葛洲坝枢纽通航效率,研究了带同步移泊过程的引航道和船闸群协同调度问题(CSP⁃AC&SLG)。考虑船舶干舷高度和掌船技能,构建以水资源利用率最大化、平均船舶等待时间最小化及平均船舶总能耗最小化为目标的CSP⁃AC&SLG... 为提升三峡‒葛洲坝枢纽通航效率,研究了带同步移泊过程的引航道和船闸群协同调度问题(CSP⁃AC&SLG)。考虑船舶干舷高度和掌船技能,构建以水资源利用率最大化、平均船舶等待时间最小化及平均船舶总能耗最小化为目标的CSP⁃AC&SLG数学模型,并采用多目标混合启发式算法(MOHHA)进行求解。MOHHA采用双链编码方案和分阶段成组右移解码机制实现个体表述和求解,并引入模糊关联熵分析法评估多目标解,同时嵌入自适应参数调整策略和变邻域模拟退火提升算法求解能力。仿真结果表明,MOHHA能够求解CSP⁃AC&SLG,实现了通航效率提升和船舶能耗节约的双重目标。 展开更多
关键词 三峡‒葛洲坝枢纽 同步移泊过程 引航道和船闸群协同作业 多目标混合启发式算法
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基于非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ的多目标屏蔽智能优化研究 被引量:2
17
作者 王梦琪 郑征 +3 位作者 梅其良 彭超 高静 周岩 《原子能科学技术》 北大核心 2025年第2期422-428,共7页
本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化... 本文基于第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)开展了多目标屏蔽智能优化方法研究。以乏燃料运输船舶为对象,采用多目标智能优化程序建立一维离散纵标计算模型,针对舱盖上方区域屏蔽结构(混凝土和聚乙烯厚度)进行优化设计,最终得到1组优化的屏蔽方案。基于优化后的屏蔽方案,建立真实的三维蒙特卡罗计算模型,和基于混凝土、聚乙烯或含硼硅树脂的方案进行对比,评估优化方案的屏蔽效果。评价指标包括屏蔽厚度、重量、总剂量率和价格等。结果显示,基于所开发的多目标屏蔽智能优化方法优化得到的方案各有特点,包含了多个优选的方案,为设计者提供了更丰富的选择。 展开更多
关键词 多目标优化算法 屏蔽 乏燃料运输船舶 第3代非支配排序遗传算法
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多学科设计优化在复杂船型开发中的应用
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作者 章瑾 叶杨 朱婷 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第7期59-63,共5页
在复杂船型开发中,多学科设计优化的应用对提升船舶综合性能、降低成本等具有重要意义。本文搭建多学科优化设计框架,明确综合优化目标,兼顾水动力、结构、稳性和经济性等多方面需求,深入分析各学科约束条件,为优化设计奠定基础。运用... 在复杂船型开发中,多学科设计优化的应用对提升船舶综合性能、降低成本等具有重要意义。本文搭建多学科优化设计框架,明确综合优化目标,兼顾水动力、结构、稳性和经济性等多方面需求,深入分析各学科约束条件,为优化设计奠定基础。运用改进粒子群算法,借助动态惯性权重调整、自适应学习因子等策略提升搜索能力,在收敛速度和稳定性上优于传统算法,将其应用于复杂船型多学科优化设计,重点研究船首和螺旋桨的多学科优化设计方案,结果表明多学科设计优化方法能有效提升设计效率。 展开更多
关键词 多学科设计优化 复杂船型 改进粒子群算法 优化目标
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大型船舶推进轴系校中-振动性能综合优化研究 被引量:2
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作者 张聪 燕翔 +1 位作者 杨平 章林柯 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期145-150,共6页
针对大型船舶推进轴系校中环境复杂且往往影响轴系振动从而对推进轴系正常运行产生威胁的问题,以某大型集装箱船的推进轴系为研究对象,基于响应曲面设计方法(RSM)构建推进轴系校中-振动多目标优化模型,选取后尾轴承负荷最小、各轴承负... 针对大型船舶推进轴系校中环境复杂且往往影响轴系振动从而对推进轴系正常运行产生威胁的问题,以某大型集装箱船的推进轴系为研究对象,基于响应曲面设计方法(RSM)构建推进轴系校中-振动多目标优化模型,选取后尾轴承负荷最小、各轴承负荷分布均匀和后尾轴承振动响应最小为优化目标,最后利用多目标遗传算法(MOGA)和模糊评价法进行求解和评估得到了实例的综合优化方案.结果表明:推进轴系后尾轴承负荷与轴承振动密切相关.直线校中与合理校中比较发现:合理校中的轴承分布更均匀,但振动响应增加了6.93%.进行综合优化后,在满足了轴承负荷要求的同时,后尾轴承振动降低了3.01%,实现了轴系校中和振动综合优化的目的. 展开更多
关键词 船舶推进轴系 轴系校中 轴系振动 响应曲面设计方法 多目标优化
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多场景多目标动态变化下船舶小组立装焊重调度 被引量:1
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作者 张澳圆 胡小锋 张亚辉 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第4期476-488,共13页
针对船舶小组立装焊过程中物料配送延迟、设备故障等异常状况频发导致的生产进度滞后、生产计划需重新调整问题,提出一种多场景多目标动态变化重调度算法.首先,根据生产阶段和异常扰动的不同选取目标函数,并构建包含场地约束、任务先序... 针对船舶小组立装焊过程中物料配送延迟、设备故障等异常状况频发导致的生产进度滞后、生产计划需重新调整问题,提出一种多场景多目标动态变化重调度算法.首先,根据生产阶段和异常扰动的不同选取目标函数,并构建包含场地约束、任务先序约束和人力资源约束的数学模型;其次,引入场地配置算法,采用改进的基于参考点的非支配排序算法求解,增加交叉检查机制,设计基于任务序列的变异算子,融合多染色体机制,与场地配置算法相结合进行求解;之后,提出了面向船舶小组立装焊重调度的染色体序列距离计算方法,描述重调度算法解与初始计划的差异大小,与R2指标结合,定义Pareto-R2双标准选择算子,兼顾算法多样性和收敛性;最后,基于工程案例设计对比实验,验证了提出的重调度算法的有效性. 展开更多
关键词 船舶小组立 重调度 多目标优化 多场景
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