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基于智能视觉的近海支持船靠泊作业安全监控技术汇报人：2024-01-092023-2026ONEKEEPVIEWREPORTING

目录CATALOGUE引言智能视觉技术在近海支持船靠泊作业中的应用基于智能视觉的靠泊作业安全监控系统设计实验结果与分析系统实现与测试结论与展望

引言PART01

靠泊作业风险高近海支持船在靠泊过程中，由于环境恶劣、操作复杂等因素，容易发生碰撞、搁浅等事故，造成人员伤亡和财产损失。智能视觉技术应用前景广阔智能视觉技术作为一种新兴的技术手段，在航海领域具有广泛的应用前景，能够提高船舶的航行安全和作业效率。海洋经济快速发展随着全球海洋经济的蓬勃发展，近海支持船在海上作业中发挥着越来越重要的作用，其安全问题也日益受到关注。研究背景与意义

国外研究现状01国外在智能视觉技术应用方面起步较早，已经取得了一定的成果，如基于计算机视觉的船舶自动识别系统、基于深度学习的船舶行为识别等。国内研究现状02国内在智能视觉技术应用方面也在积极探索，已经在一些领域取得了重要进展，如基于机器视觉的船舶检测与跟踪、基于深度学习的船舶分类与识别等。发展趋势03随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，智能视觉技术在航海领域的应用将更加广泛和深入，未来有望实现船舶自主航行和智能靠泊等目标。国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究旨在利用智能视觉技术，对近海支持船靠泊作业过程进行实时监控和安全预警，主要研究内容包括船舶检测与跟踪、靠泊行为识别、安全风险评估等。研究目的通过本研究，旨在提高近海支持船靠泊作业的安全性和效率，减少事故发生的可能性，保障海上作业人员的生命财产安全。研究方法本研究将采用计算机视觉、深度学习等技术手段，构建近海支持船靠泊作业安全监控模型，并通过实验验证模型的可行性和有效性。同时，还将结合实际案例进行分析和研究，提出针对性的解决方案和建议。研究内容、目的和方法

智能视觉技术在近海支持船靠泊作业中的应用PART02

123通过图像处理和计算机视觉算法，对摄像头捕捉的图像和视频进行分析和理解，提取有用信息。计算机视觉技术利用深度神经网络模型，对大量数据进行学习，实现对图像、视频等数据的自动特征提取和分类。深度学习技术在图像或视频中自动识别和定位目标对象，并对其进行持续跟踪，获取目标的位置、速度等信息。目标检测与跟踪技术智能视觉技术概述

近海支持船靠泊作业特点及需求分析作业环境复杂近海支持船靠泊作业涉及海洋环境，受到风浪、潮汐等多种自然因素影响，作业环境复杂多变。安全性要求高靠泊作业过程中需要确保船舶与码头或其他船舶的安全距离，防止碰撞等事故发生。监控需求迫切传统监控方式存在诸多局限性，如人力监控效率低下、无法及时发现潜在危险等，迫切需要智能化监控技术。

利用智能视觉技术对近海支持船进行自动识别与跟踪，实时监测船舶的位置、航向和速度等信息。船舶自动识别与跟踪通过图像处理算法对船舶与码头或其他船舶的距离进行测量，当距离过近时触发预警机制，提醒操作人员注意。靠泊距离测量与预警结合深度学习技术，对历史靠泊数据进行分析学习，建立碰撞风险预测模型，为操作人员提供决策支持，降低碰撞风险。碰撞风险预测与规避利用智能视觉技术对靠泊过程中的异常行为进行检测，如船舶偏航、速度过快等，及时发现并处理潜在危险。异常行为检测与处理智能视觉技术在近海支持船靠泊作业中的应用场景

基于智能视觉的靠泊作业安全监控系统设计PART03

03高可用性设计通过冗余设计、故障转移等技术手段，确保系统7x24小时不间断运行。01模块化设计将系统划分为视频采集、处理、分析、预警等多个模块，便于开发和维护。02分布式架构采用分布式架构，支持多摄像头、多服务器并行处理，提高系统处理能力和可扩展性。系统总体架构设计

选用高分辨率、低噪声、宽动态范围的摄像头，确保视频质量。高清视频采集采用高效的视频压缩算法和稳定的网络传输协议，降低网络带宽占用和传输延时。视频压缩与传输对采集到的视频进行去噪、增强、稳定等预处理操作，提高后续分析的准确性和稳定性。视频预处理视频采集与处理模块设计

目标检测算法研究基于深度学习的目标检测算法，如YOLO、FasterR-CNN等，实现准确、快速的目标检测。目标跟踪算法研究基于滤波、光流等原理的目标跟踪算法，实现连续帧间的目标跟踪和轨迹预测。多目标处理针对多个目标同时出现的情况，研究多目标检测与跟踪算法，确保每个目标都能被准确识别和跟踪。目标检测与跟踪算法研究

风险因子识别识别影响靠泊作业安全的各种风险因子，如船舶速度、角度、距离等。风险等级划分根据风险因子对安全的影响程度，划分不同的风险等级，制定相应的应对措施。风险评估模型构建基于机器学习或深度学习的风险评估模型，实时评估靠泊作业的安全风险，为预警和决策提供数据支持。安全风险评估模