[发明专利]一种智能航行感知及增强现实可视化系统有效

专利信息
申请号: 202010702462.3 申请日: 2020-07-21
公开(公告)号: CN111862389B 公开(公告)日: 2022-10-21
发明(设计)人: 马勇;邱倩倩;赵玉蛟;李昊;毛晨 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: G07C5/08 分类号: G07C5/08;B63B34/00;B63B79/10;G01D21/02;G06T19/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 刘秋芳;张宇
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 智能 航行 感知 增强 现实 可视化 系统
【权利要求书】:

1.一种智能航行感知及增强现实可视化系统,其特征在于,包括:船舶外部环境感知模块、船舶内部环境感知模块、数据处理及存储模块、数据展示模块和信息输入/输出接口;

所述船舶外部环境感知模块用于获取水面交通情况、气象条件以及船舶航行方位,以实时感知船舶航行环境信息;

所述船舶内部环境感知模块用于检测船舶航行状态、船体状况以及燃油,以实时获取船舶航行状态信息;

所述数据处理及存储模块用于对所述船舶外部环境感知模块及所述船舶内部环境感知模块所获取的数据进行融合并存储;

所述数据展示模块用于通过增强现实展示模块和显示屏幕展示相关数据,对船舶进行全方位监控;

所述信息输入/输出接口为通用输入/输出接口,用于数据的导出;

所述数据处理及存储模块包括外部数据处理模块、内部数据处理模块、数据融合模块及数据存储模块;

所述外部数据处理模块用于处理所述船舶外部环境感知模块中的传感器数据;所述内部数据处理模块用于处理所述船舶内部环境感知模块中的传感器数据;所述数据融合模块用于对所述外部数据处理模块及所述内部数据处理模块处理后的外部数据和内部数据进行融合;

所述数据融合模块采用深度神经网络用于数据融合,所述深度神经网络由子网络、数据融合层、数据表征层、隐藏层和数据稀疏层五部分组成,每个所述子网络负责对传感器输入的不同模态数据提取高层抽象表征;所述数据融合层寻找不同数据模态之间的联系,用于融合每个所述子网络最上层抽取得到的一组精炼高层抽象特征,子网络和数据融合层构成根部网络,数据表征层、隐藏层和数据稀疏层构成上部网络,所述数据融合层与所有模态所属的子网络之间以权值连接,所述数据表征层接受所述子网络和数据融合层的输入,经所述隐藏层后投影到低维特征空间,之后所述稀疏层将无监督信息和监督信息联合用于权值W的参数优化,以去除噪声与冗余而得到相关物理量,然后,通过分类器进行分类,得到所需的准确数据,最终实现基于深度学习的多模态数据处理,其中,在训练上部网络,将最终损失函数定义为:Ldiss为有监督判别损失,Lgen为无监督生成损失,β为系数,m表示模态的数量,N表示训练样本的数量,y(i)表示样本的状态真实值,为模型对状态的预测值,hm为第m个模态的最上层的神经元,Ti表示权值矩阵T的第i行向量,broot表示偏置向量,x'(i)为重构输入,h为在隐藏层经权值矩阵W1和映射函数做线性变换,将输入数据x编码映射得到隐含层的特征表达,w2表示解码阶段的权值矩阵,为解码阶段的映射函数,生成损失用于度量输入x'与输出之间重构损失较小的重构误差意味着抽取得到的融合特征保留了较多的原始信息,重构损失定义为:s(·)表示sigmoid函数,b和b'为偏置项,W为权值参数;

所述数据存储模块将融合后的数据以时间-坐标-航向-水深-风速-风向-能见度-燃油量-船舶姿态-吃水-航速-航程-雷达探测范围-雷达探测目标信息的格式存储感知数据;

所述增强现实展示模块建立图形化模型,在增强现实展示模块中实时显示船舶航行时附近的障碍物信息及船舶自身的姿态信息。

2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述船舶外部环境感知模块包括电子海图信息与显示系统、电子定位仪、电罗经、航海雷达、测深仪、风速风向仪及能见度传感器;所述船舶内部环境感知模块包括燃油电子计量装置、电子倾斜仪、船舶吃水测量设备及航速航程测量装置。

3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述外部数据处理模块用于对所述船舶外部环境感知模块中的各传感器数据分别设置阈值,并在某一数据超过其对应的阈值时,发出视觉和/或听觉报警信号;

所述内部数据处理模块用于对所述船舶内部环境感知模块中的各传感器数据分别设置阈值,并在某一数据超过其对应的阈值时,发出视觉和/或听觉报警信号。

4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,所述数据融合模块,用于对所述船舶外部环境感知模块及所述船舶内部环境感知模块获取的数据按照预设格式进行融合,并将融合后的数据通过所述数据存储模块进行存储。

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