摘要：为了快速精确地监测小尺度海域水动力信息,应用窄带物联网技术,在一定尺度海域内构建无线自组网络,设计基于LoRa无线通信机制,带北斗定位功能的微型浮标和基站系统。结合水动力学建模结果,在厦门湾海域内投放大量微型浮标,采集该海域水动力学参数数据。借助海域动态监测大数据公共服务平台,集中接收和处理数据。实验结果表明:该方法可以有效地实现数据共享及小尺度海域水动力学数据监测。

摘要：视频监控作为海漂垃圾定点监测的一种重要手段,具有可长时间、连续获取某一重点区域海漂垃圾动态变化过程的特点。为了实现海漂垃圾的自动化识别,从而连续监测厦门湾海漂垃圾的变化情况,本文以厦门嵩屿码头视频监控获取的海漂垃圾原始图片为样本,构建了基于VGG16的卷积神经网络判别模型。设计了4种训练方案实现橘黄色条带状物质(可能是由船舶排污产生的泡沫与悬浮泥沙混合物形成的)和木屑类垃圾的分类识别。结果表明当提取目标的像素点占总像素点的比例越高,模型越可以得到充分的训练,从而得到较高的分类精度。当海漂垃圾占比只有2%~3%时,该方法的分类提取精度仍可达90%以上。同时,该方法能有效减少干扰物像素点与垃圾像素点的混淆,具有很强的实用性。