【摘 要】
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如何对智能船舶航行系统进行测试,是世界各国及相关国际组织在智能船舶发展过程中面临的一个重大挑战.在机器学习(Machine Learning,ML)、人工智能(Artificial intelligence,AI)等技术大量应用的背景下,传统的导航系统测试方法已难以有效覆盖智能航行技术的新特征.本文在概述与分析了智能船舶航行系统的功能特征和测试需求基础上,总结了现有智能系统测试方法的优缺点,提出了智能船舶航行系统测试思路和方法,并构建了一种以场景为中心,多种测试方法协同的智能船舶航行系统测试体系,旨在提高
【机 构】
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大连海事大学航海学院,辽宁大连116026
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如何对智能船舶航行系统进行测试,是世界各国及相关国际组织在智能船舶发展过程中面临的一个重大挑战.在机器学习(Machine Learning,ML)、人工智能(Artificial intelligence,AI)等技术大量应用的背景下,传统的导航系统测试方法已难以有效覆盖智能航行技术的新特征.本文在概述与分析了智能船舶航行系统的功能特征和测试需求基础上,总结了现有智能系统测试方法的优缺点,提出了智能船舶航行系统测试思路和方法,并构建了一种以场景为中心,多种测试方法协同的智能船舶航行系统测试体系,旨在提高系统研发测试效率,促进智能船舶产业发展.
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针对海上船舶目标的识别问题,提出基于光学遥感影像的船舶目标识别方法.利用高分卫星遥感资料为数据源,选取高分遥感影像为对象进行图像增强、裁剪和图像切片等操作.在切片图像中进行局部阈值分割处理,研究最大类间方差法(Otsu)、最大熵值算法(Kapur,Sahoo and Wong,KSW)和基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的KSW算法等3种分割算法的性能差异.将局部阈值分割后的图像合成后,通过轮廓特征提取完海上船舶目标的识别.结果表明:在遥感影像的分割阶段,采用基于GA的KSW算法具有
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