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摘要:
为克服传统人工观测法易受到观测者经验和海浪影响的不足,设计以数字图像采集和处理为核心的船舶水尺计重系统,借助爬壁机器人接近船舶水尺采集高清图像,利用神经网络算法实现水尺数值化,并利用彩色图像分割算法对吃水线进行识别,通过比较吃水线在数字化水尺字符上的位置实现吃水深度的自动判定.实验结果表明,单幅图像中吃水深度的最终计算精度可达1 mm,并可通过求取连续多幅图像的平均吃水深度来降低波浪造成的影响.
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文献信息
篇名 基于图像处理的船舶水尺计重系统设计
来源期刊 船海工程 学科 交通运输
关键词 水尺计重 图像处理 神经网络 彩色图像分割 爬壁机器人
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 港航技术
研究方向 页码范围 175-178,182
页数 5页 分类号 U661.75
字数 4043字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.1671-7953.2019.03.040
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李瑛 大连海事大学信息科学技术学院 18 67 4.0 8.0
2 张望 大连海事大学信息科学技术学院 9 31 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
水尺计重
图像处理
神经网络
彩色图像分割
爬壁机器人
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
船海工程
双月刊
1671-7953
42-1645/U
大16开
武汉市武昌区和平大道1040号
1972
chi
出版文献量(篇)
4860
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9
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