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港口智能船舶管理与调度

I目录

■CONTENTS

第一部分智能船舶感知与数据采集技术2

第二部分智能船舶状态监测与故障诊断5

第三部分港口船舶流量测与泊位优化9

第四部分智能船舶航行规划与避碰系统12

第五部分船舶锚泊管理与锚地优化策略15

第六部分港口船舶琉浚与清淤作业调控19

第七部分智能港口船舶远程监控与指挥系统22

第八部分港口智能船舶管理与调度评估与展望25

第一部分智能船舶感知与数据采集技术

关键词关键要点

多传感器融合感知

1.整合雷达、激光雷达、声呐等多种传感器数据，提升船

舶周边环境感知精度和可靠性。

2.采用先进的数据融合算法（如卡尔曼滤波、贝叶斯估计），

解决不同传感器数据源的不确定性问题C

3.实现船舶自身运动状态、周围障碍物、气象海况等信息

的全方位感知。

船舶状态监测与数据采集

1.部署无线传感器网络和船载监控系统，实时采集船舶航

行、机械、动力、环境等关键数据。

2.利用大数据分析技术处理海量船舶数据，构建船舶健康

状况模型，提升船舶故障测和防能力。

3.实现船舶状态的数字，匕呈现，为智能决策和维护提供数

据支撑。

环境感知与气象报

1.融合卫星遥感、气象站数据等，获取实时海况、气象、

洋流等环境信息。

2.利用机器学习和数据挖掘技术，测航路上的极端天气

和海况变化。

3.向船舶提供环境风险警和航线优化建议，提升航行安

全性。

水下感知技术

1.应用声呐和雷达等水下感知设备，探测水下障碍物、暗

礁、沉船等。

2.开发水下目标分类和识别算法，提升水下感知系统的智

能化水平。

3.为船舶提供水下环境感知信息，增强航行安全性和探测

能力。

AI算法与边缘计算

1.采用深度学习、机器视觉等AI算法，提升船舶感知与数

据采集的精度和效率。

2.将边缘计算技术部署在船舶上，实现数据本地处理和分

析，降低数据传输成本和延迟。

3.优化AI模型在船舶端的部署，提高感知与数据采集系

统的鲁棒性和实时性。

前沿感知技术

1.探索激光雷达、超声波、毫米波雷达等新兴传感器技术，