摘要：传统船舶特征提取算法,无法完全对船舶特征进行提取,存在精度不够、无法有效提取特征点等问题。为有效解决此问题,提出基于图像检测的船舶特征提取优化算法。计算不同波段下船舶图像的灰度值,依据灰度值结合霍夫曼及分裂排序编码构建船舶图像特征提取示意图;设计基于图像的船舶特征点检测提取模型,确定图像中船舶特征点相关性。依据相关性进行船舶特征点的有效提取,并利用图像特征提取,完成船舶特征提取的优化算法,设计对比实验结果表明,改进后方法与传统方法相比,大幅提高船舶特征提取的准确性。

摘要：传统船舶特征识别结果准确性较低,且相关人员不能根据此结果,快速完成船舶图像复原。为解决此问题,设计基于红外图像的船舶特征识别方法。通过ROI低分辨率红外图像提取、图像特征相邻方向指示2个步骤,完成基于低分辨率红外图像的船舶特征识别。通过ROI高分辨率红外图像提取、图像增强预处理2个步骤,完成基于高分辨率红外图像的船舶特征识别。设计对比实验结果表明,基于红外图像的船舶特征识别方法,与传统方法相比,能够保证特征识别结果的准确性,为快速完成船舶图像复原操作提供可能。

摘要：为了降低现阶段船舶交通特征统计分析数据的离散度,提高统计分析质量,提出了基于大数据分析的船舶交通特征统计分析方法。根据数据挖掘结果进行数据初步处理,获取船舶交通数据极值以及样本差和方差,根据当前船舶交通数据流进行数据卡方拟合和分布拟合,获取拟合曲线和曲线函数,根据拟合曲线的实际特征值确定当船舶交通流理论特征值,并在理论特征值中添加边界条件,利用边界矩阵获取实际特征数据集合,实现船舶交通特征统计。仿真实验数据结果表明,应用设计方法统计的船舶交通特征值,极差数据降低了29%,标准差降低了35%,可以有效降低数据离散。

摘要：针对航运大数据应用中船舶吨级数据难以获取的情况,本文提出了一种基于K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法的船舶吨级判别模型。该模型考虑了船舶类型、船长、型宽、型深等参数的影响,以常年在江苏沿江、沿海运行的船舶为例,选取1万余条船舶数据进行训练和验证。结果表明,该模型在船舶吨级判别上具有较好的准确性,能够应用于实际航运数据分析。