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基于DCNN-LSTM模型的船舶違章行為檢測

湖南大學學報(自然科學版) 頁數(shù): 10 2024-12-25
摘要: 橋區(qū)水域船舶違章行為的精準檢測對于預控船橋碰撞至關重要.為保障船舶航行安全,提出了一種面向橋區(qū)水域的船舶違章行為檢測模型.通過實時采集長江武漢段連續(xù)橋區(qū)船舶自動識別系統(tǒng)(AIS)數(shù)據及預處理工作,采用卷積神經網絡(CNN)提取船舶行為信息,與長短時記憶神經網絡(LSTM)相結合,建立深度卷積長短時記憶模型(DCNN-LSTM)學習船舶時空行為特征,并結合船舶超速、掉頭、追越三種... (共10頁)

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