具体描述
《视觉文档图像识别预处理》讨论了光学校正和几何校正需要解决的图像预处理的基本问题，并给出了处理问题的算法，为今后的实用化及进一步深入研究奠定了基础。全书共分为六章，第一章主要介绍视觉文档图像识别预处理的现状及研究意义。第二章研究视觉文档图像的椒盐噪声、反渗噪声、折痕噪声等噪声的去除算法。第三章进行模糊图像、曝光不良的图像、图像的分辨率、彩色图像的单色化、积厚阴影的处理以及图像增强等光学校正算法的研究。第四章讨论图像的倾斜变形以及扭曲变形等几何变形的校正算法。第五章对所提出的算法进行实验，比较校正前后的OCR识别率，并进行分析，得出结论。第六章进行应用前景展望，并提出存在的问题及下一步的工作设想。
《海事智能导航系统设计与实现》 内容简介 本书深入探讨了新一代海事智能导航系统的理论基础、关键技术、系统架构以及实际应用。随着全球航运业对安全、效率和环保要求的日益提高，传统的导航技术已难以满足现代船舶复杂运行环境的需求。本书旨在为海事领域的研究人员、工程师和决策者提供一套全面、前沿且实用的智能导航解决方案。 全书共分为六个主要部分，层层递进，从基础理论到高级应用，构建起一个完整的智能导航技术体系。 --- 第一部分：智能导航系统基础与环境感知 本部分首先界定了智能导航系统的概念范畴及其在现代海事体系中的战略地位。重点阐述了构建智能导航系统的基石——高精度环境感知技术。 1.1 现代海事环境的挑战与需求分析： 详细分析了复杂海况（如大雾、暴雨、冰冻）对传统导航设备的局限性，并梳理了国际海事组织（IMO）对未来船舶自主化和远程控制能力的发展路线图。探讨了网络延迟、数据冗余和系统鲁棒性在海事应用中的特殊要求。 1.2 多源异构传感器融合技术： 智能导航的核心在于对周围环境进行精确、可靠的建模。本章详细介绍了各类传感器在船舶导航中的应用： 高频雷达与毫米波雷达： 探讨了新型相控阵雷达在目标检测、跟踪和分类上的性能提升，以及如何通过先进信号处理算法解决海杂波抑制和弱小目标识别的难题。 光学与红外成像系统： 重点分析了在能见度受限条件下的图像增强技术，包括基于深度学习的雾霾穿透模型和热成像在夜间及恶劣天气下的目标识别应用。 GNSS/INS 组合导航系统： 深入研究了高动态环境下组合导航系统的误差建模与最优滤波算法（如扩展卡尔曼滤波、粒子滤波），确保在GNSS信号丢失或受干扰时仍能维持厘米级定位精度。 水下声纳与测深技术： 针对近岸和浅水航行需求，介绍了多波束和侧扫声纳在海底地形测绘、水下障碍物探测中的应用原理与数据处理流程。 1.3 数据预处理与质量评估： 讨论了从传感器获取的原始数据（如点云、雷达回波、图像流）如何进行时间同步、空间对齐和噪声过滤。提出了针对海事环境的实时数据质量评估指标和异常数据自动剔除机制。 --- 第二部分：高精度电子海图与实时态势认知 精确的地理信息是安全航行的前提。本部分聚焦于电子海图（ENC）的深化应用和实时的环境态势认知建模。 2.1 矢量电子海图（ENC）的高级应用： 超越传统的显示功能，探讨了如何利用S-57/S-100标准构建具备语义信息的动态电子海图。内容包括：航道规则的编码、水深动态变化信息的集成以及与船舶运动模型的耦合方法。 2.2 目标检测、跟踪与行为预测： 利用深度卷积神经网络（如YOLOv7/v8）处理雷达和视觉数据，实现对其他船舶、浮标、离岸结构等动态和静态目标的实时识别与精确定位。重点研究了基于时空图神经网络（ST-GNN）的多目标轨迹预测模型，能够预判其他船只在未来数分钟内的潜在航行意图，为避碰决策提供依据。 2.3 海事态势融合与三维重建： 描述了如何将传感器数据、电子海图信息和船舶自身状态信息，融合到一个统一的、实时的三维场景模型中。引入概率占据栅格地图（PGM）和场景图（Scene Graph）技术，用以描述复杂港口或狭水道中的空间关系和潜在碰撞风险。 --- 第三部分：智能避碰决策与路径规划 本部分是智能导航系统的核心“大脑”，专注于自主决策和最优路径的生成。 3.1 规则驱动与模型预测控制（MPC）： 首先回顾了基于国际海上避碰规则（COLREGs）的经典避碰逻辑，并分析其在复杂交互场景下的局限性。随后，详细介绍了基于模型预测控制（MPC）的路径修正和速度调整策略。MPC如何通过优化目标函数（最小化风险、最小化能耗、保证航行舒适度）来生成平滑、安全的短期规控指令。 3.2 强化学习在复杂避碰中的应用： 针对规则难以覆盖的“灰色地带”和突发事件，引入深度强化学习（DRL）。探讨了如何构建逼真的海事仿真环境（Sim-to-Real Transfer），训练智能体（Agent）学习高效、人性化的避碰策略，如“借道”或“跟随”策略的自动生成。 3.3 全局路径规划与动态重规划： 研究从起点到目的地的全局最优航线生成算法（如A的改进版本和RRT算法在海洋环境下的适应性改进）。重点阐述了在遭遇突发天气变化或被临时封锁区域时，系统如何快速、平稳地执行动态路径重规划。 --- 第四部分：系统架构、冗余设计与人机交互 智能导航系统必须具备极高的可靠性和友好的操作界面。 4.1 软硬件协同架构设计： 提出了基于分布式计算和边缘计算的智能导航系统架构。探讨了高性能计算单元（如GPU/FPGA）在实时数据处理中的部署，以及不同计算节点间的通信协议（如TSN以太网在海事应用中的适配）。 4.2 功能安全与故障诊断： 基于IEC 61508/ISO 26262标准，设计了系统的功能安全等级（SIL）划分和冗余策略。详细阐述了硬件冗余（双核/多核并行）和软件冗余（异构算法交叉验证）机制，以及“看门狗”和“仲裁器”在系统故障切换中的作用。 4.3 智能决策的可解释性与人机协作界面（HMI）： 现代智能系统必须能解释其决策过程。本章探讨了XAI（可解释人工智能）技术如何应用于导航决策，向船员清晰展示“为什么系统选择A而不是B”。设计了沉浸式的3D HMI界面，用于直观显示态势信息、风险等级和决策建议，实现人与智能体之间的无缝协作。 --- 第五部分：网络安全与远程运维 随着船舶网络的互联互通，网络安全成为保障航行安全的关键环节。 5.1 海事网络安全威胁与防御机制： 分析了针对船舶网络（如INS网络、VHF/AIS系统）的常见攻击类型（如数据篡改、拒绝服务攻击、传感器欺骗）。提出了基于零信任模型的访问控制策略，以及对关键导航数据流的加密和完整性校验方法。 5.2 远程监控与软件生命周期管理： 探讨了如何安全地对岸基控制中心进行远程诊断和软件更新。引入“影子模式”测试和A/B部署策略，确保系统升级不会中断现有航行任务，保障船舶运行的连续性。 --- 附录与案例分析 本书最后提供了一系列基于真实航行数据的案例研究，包括复杂海峡穿越、雾中进港、以及紧急避碰场景的系统应对过程，以期帮助读者将理论知识有效地转化为工程实践能力。 本书内容严谨、技术前沿，是深入理解和开发新一代自主化、智能化船舶导航系统的权威参考资料。
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