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船岸协同支持下的内河船舶远程驾控系统关键技术研究被引量：7: 2022年; [目的]面向弯曲、狭窄、拥挤内河水道,提出一种船岸协同支持下基于CNN算法和知识模型的船舶远程驾控方法。[方法]在剖析船岸协同特点的基础上,以视觉模拟为核心实现环境自主感知,以深度强化学习为基础实现航行决策控制,构造由图像深度学习处理、航行态势认知、航线稳态控制等功能组成的人工智能系统。实现内河条件下运营船舶的远程控制与短时自主航行,开展内河集装箱船、渡船的远程驾控示范。[结果]示范航行中,系统可依据远程或船上指令替代人工控制船舶,控制循线误差小于20 m,并可自主避障。[结论]研究证实,通过卷积神经网络、强化学习、知识模型协作建立的人工智能系统,可自主提取关键航行信息、构造避障与控制意识,部分替代船员的工作,可为内河智能航运的进一步发展奠定基础。; 马枫陈晨陈晨王绪明刘佳仑

无线数据采集短信报警系统研究: 2012年; 通过GPRS网的短消息作为一种数据传输模式,以单片机为主体来完成对电流的短信监测报警,实现电流数据采集、数据存储、无线射频通信、发送报警短信的功能。具备网络覆盖面广、用户投资小、运营费用少的优点,对于监控采集点分散、覆盖面广、监控点不固定、实时性要求较低的监控采集系统具有无可比拟的优势。; 韩银龙陈晨许剑妹张红; 关键词：GPRS NRF905 无线数据采集射频通信

自注意力机制驱动的轻量化高鲁棒船舶目标检测方法: 2024年; [目的]海岸监控与驾驶瞭望过程中,需要在远距离、多场景下对各种目标进行识别与跟踪。其中,船舶目标往往成像尺寸小、特征不明显,容易与其他目标混淆。为此,提出一种船舶检测方法ShipDet,通过设计专用骨干网络、改进特征提取过程、约束微观检测头,旨在改善上述问题。[方法]首先,通过融合自注意力模块Swin Transformer(STR)和经典CSPDarknet53网络,构造对微小目标高度敏感的特征融合提取网络,以增强小目标特征与环境的相关关系,关联船与航道、船与船、船与岸线,显著抑制不相关信息。考虑到数据集的船舶目标分布不均匀并且尺度变化较小的特点,保留2个检测层,减少模型参数并进一步提升模型性能。最后,使用SIoU损失函数(SCYLLA-IoU)来约束检测头,降低损失函数的回归自由度,提高检测的精度和抗干扰能力。[结果]在2023ships数据集上的验证结果表明,所提方法在船舶目标检测任务上表现较好,mAP@0.5达到92.9%,平均精度为92.1%,消耗参数量仅为35366310,整体检测性能优于其他算法。[结论]ShipDet方法将为海事监控、智能航行提供高效的支撑。; 马枫石子慧孙杰陈晨陈晨严新平; 关键词：复杂环境

基于混合式教学的计算思维与程序设计基础课程思政建设实践探索: 2024年; 立足于线上线下混合的教学模式,武汉工程大学计算思维与程序设计基础课程组深度挖掘了该课程的内涵,全面推进了课程思政教学工作。文章首先对该课程的特点和学情进行分析,阐述了开展课程思政的必要性和意义。接着,从课程大纲、教学目标、教学内容、教学模式、教学活动、考核方式等方面,介绍了该课程思政建设的思路、方法和实施路径。最后,从学生成长和教师能力提升两个角度,分析课程思政建设过程中的成功经验。; 陈晨刘菲; 关键词：混合式教学

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陈晨