一种用于船舶管理和调度的船载AI智能终端管理系统的制作方法

本发明涉及船舶障碍定位领域，更具体地涉及一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统。

背景技术：

1、船舶管理和调度是船舶运营中的重要环节，直接关系到船舶的安全、效率和经济性，随着船舶技术的不断发展，船舶设备越来越复杂，对船舶管理和调度的要求也越来越高，船舶障碍定位作为船舶管理和调度中的关键任务，旨在及时发现并处理船舶设备潜在的故障，确保船舶的安全运行。

2、目前，船舶障碍定位主要依赖于人工巡检和定期维护。这一过程通常包括以下几个步骤：首先，维护人员按照既定的巡检路线和计划，对船舶的各个区域进行实地检查；其次，通过目视观察、触摸等方式，判断船舶设备是否存在异常或故障；最后，根据检查结果，制定相应的维修计划，对发现的问题进行修复或替换。

3、然而，传统的船舶障碍定位方法存在诸多不足之处。首先，人工巡检受限于维护人员的观察能力和工作范围，难以覆盖船舶的所有区域和细节，导致故障漏检率较高。其次，定期维护虽然能在一定程度上预防故障，但无法实时监测船舶设备的运行状态，难以及时发现问题，影响船舶的安全性和效率。此外，人工判断故障往往依赖于经验和主观感受，缺乏客观、准确的数据支持，导致判断结果存在不确定性。最后，人工巡检和定期维护需要大量的人力和时间投入，增加了船舶运营的成本。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，以解决上述背景技术中存在的问题。

2、本发明提供如下技术方案：一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，包括系统运行数据库、系统中央处理模块和用户信息端，还包括地图绘制模块、图像采集模块、数据采集模块、数据处理模块、综合分析模块、故障程度评估模块以及人机交互模块；

3、所述地图绘制模块用于划分小地图，依次编号为1，2，3，...，n，并确定目标设备；

4、所述图像采集模块用于采集第一关键图像组；

5、所述数据采集模块用于根据所述第一关键图像组采集第一关键数据组；

6、所述数据处理模块用于对所述第一关键数据组进行处理得到第二关键数据组；

7、所述综合分析模块基于所述第二关键数据组分析得到综合数据输出值；

8、所述故障程度评估模块根据所述综合数据输出值评估目标船舶的故障程度；

9、所述人机交互模块基于综合文本输出值与用户端进行信息输出。

10、优选的，所述地图绘制模块通过对目标船舶进行地图绘制，并将绘制的船舶地图按照船舶设备分布划分为n个小地图，依次编号为1，2，3，...，n，形成障碍定位地图，并对每个小地图中的船舶设备依次编号为1，2，3，...，m。

11、优选的，所述图像采集模块将无人机置于监测区域正上空100米处，以拍摄角度为45度按照“s”型航线从第一个小地图开始匀速运行，依次对各小地图进行图片拍摄，生成同一位置的所述第一关键图像组，包括可见光图像、热成像图像和灰度图像。

12、优选的，所述色彩值和获取方式为：根据生成的可见光图像，采集目标船舶的每个像素点的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，得到色彩值，其中s为色彩值，g、r、b分别为红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，β为常数。

13、优选的，所述温度参数的获取方式为：根据生成的热成像图像，在目标船舶表面均匀地取若干的点的温度值，依次记为t1,t1,...,tn，计算出目标船舶的平均温度，其中ti表示第i个小地图的温度。

14、优选的，所述灰度值的获取方式为：根据生成的灰度图像，依次记作b1,b2,...,bn，其中每个区域视作目标船舶小地图，采集目标船舶小地图内每个像素点的灰度值，计算出目标船舶小地图的平均灰度值，其中pi为第i个小地图的灰度值。

15、优选的，所述数据处理模块包括色彩值处理单元，温度值处理单元和灰度值处理单元，用于将所述第一关键数据组传送至对应的处理单元得到所述第二关键数据组，包括色彩偏差系数、温度差异系数以及灰度差异系数。

16、优选的，所述色彩偏差系数的计算公式为，l为目标船舶的色彩偏差系数，si.j为目标船舶第i个小地图第j个船舶设备的色彩值，s0为正常工作状态下的船舶的色彩值，m为目标船舶中船舶设备的总数，n为小地图总数。

17、优选的，所述温度差异系数的计算公式为，其中w为温度差异系数，tmax为目标船舶的温度最大值，tmin为目标船舶的温度最小值，ti为目标船舶的平均温度，m为目标船舶中船舶设备的总数，α为光照强度，若w的值超出则视为严重异常，可能存在部分设备故障导致目标船舶只有部分正常运行或设备全部故障导致温度过高无法运行，若w的值低于说明可能存在线路断开的问题导致整个船舶设备无法正常运行，若w的值在的范围内说明仅有少数船舶上可能存在遮挡物导致目标船舶的表面利用率下降。

18、优选的，所述灰度差异系数的计算公式为，其中h为灰度差异系数，pi为第i个目标船舶小地图的平均灰度值，pi+2为第i+2个目标船舶小地图的平均灰度值，pi+1为第i+1个目标船舶小地图的平均灰度值，q为目标船舶正常工作状态下的灰度值，所述h的值越接近0说明目标船舶与正常工作状态下的船舶表面灰度差异越小。

19、优选的，所述综合分析模块根据所述数据处理模块中得到的所述第二关键数据组传送至船舶设备利用程度函数模型中计算得出所述综合数据输出值，具体为船舶设备故障程度系数。

20、优选的，所述船舶设备故障程度系数的计算公式为，其中x为船舶设备故障程度系数，、为常数，e为常数，l为目标船舶的色彩偏差系数，w为温度差异系数，p为目标船舶小地图的平均灰度值。

21、优选的，所述故障程度评估模块的具体实施过程为：

22、将得到的船舶设备故障程度系数与正常工作状态下的船舶设备故障程度系数进行对比分析，根据影响因子对比结果的影响权重制定适宜的修复方案，若灰度差异系数对比结果产生的影响最大，则说明船舶设备表面有积灰，若色彩偏差系数对比结果产生的影响最大，则说明船舶设备存在凹陷，若温度差异系数对比结果产生的影响最大，则说明船舶设备表面可能存在遮挡物。

23、本发明的技术效果和优点：

24、本发明通过绘制船舶地图并将其划分成多个小地图，形成障碍定位地图，有利于全面分析影响船舶运行的障碍，通过无人机对船舶的船舶设备区域进行拍摄，生成同一位置的可见光图像、热成像图像和灰度图像，通过生成的图像采集目标船舶小地图的色彩值、温度参数和灰度值，通过对采集的色彩值、温度参数和灰度值进行数据预处理得到色彩偏差系数、温度差异系数和灰度差异系数，再通过函数模型将得到的色彩偏差系数、温度差异系数和灰度差异系数进行数据再处理得到船舶设备故障程度系数，通过将船舶设备故障程度系数与正常工作下的船舶设备故障程度系数对比，分析障碍区域可能存在的障碍并指定维护方案，最终通过将维护方案生成报告传递给维护人员，进行人机交互。

技术特征：

1.一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，包括系统运行数据库、系统中央处理模块和用户信息端，其特征在于，还包括地图绘制模块、图像采集模块、数据采集模块、数据处理模块、综合分析模块、故障程度评估模块以及人机交互模块；

2.根据权利要求1所述的一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，其特征在于：所述地图绘制模块通过对目标船舶进行地图绘制，并将绘制的船舶地图按照船舶设备分布划分为n个小地图，依次编号为1，2，3，...，n，形成障碍定位地图，并对每个小地图中的船舶设备依次编号为1，2，3，...，m。

3.根据权利要求1所述的一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，其特征在于：所述图像采集模块将无人机置于监测区域正上空100米处，以拍摄角度为45度按照“s”型航线从第一个小地图开始匀速运行，依次对各小地图进行图片拍摄，生成同一位置的所述第一关键图像组，包括可见光图像、热成像图像和灰度图像。

4.根据权利要求1所述的一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，其特征在于：所述数据采集模块根据图像采集模块生成的所述第一关键图像组，依次采集图像中目标船舶小地图的所述第一关键数据组，包括色彩值、温度参数和灰度值；

5.根据权利要求1所述的一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，其特征在于：所述色彩偏差系数的计算公式为，l为目标船舶的色彩偏差系数，si.j为目标船舶第i个小地图第j个船舶设备的色彩值，s0为正常工作状态下的船舶的色彩值，m为目标船舶中船舶设备的总数，n为小地图总数。

6.根据权利要求1所述的一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，其特征在于：所述温度差异系数的计算公式为，其中w为温度差异系数，tmax为目标船舶的温度最大值，tmin为目标船舶的温度最小值，ti为目标船舶的平均温度，m为目标船舶中船舶设备的总数，α为光照强度，若w的值超出视为严重异常，可能存在部分设备故障导致目标船舶只有部分正常运行或设备全部故障导致温度过高无法运行，若w的值低于说明可能存在线路断开的问题导致整个船舶设备无法正常运行，若w的值在的范围内说明仅有少数船舶上可能存在遮挡物导致目标船舶的表面利用率下降。

7.根据权利要求1所述的一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，其特征在于：所述灰度差异系数的计算公式为，其中h为灰度差异系数，pi为第i个目标船舶小地图的平均灰度值，pi+2为第i+2个目标船舶小地图的平均灰度值，pi+1为第i+1个目标船舶小地图的平均灰度值，q为目标船舶正常工作状态下的灰度值，所述h的值越接近0说明目标船舶与正常工作状态下的船舶表面灰度差异越小。

8.根据权利要求1所述的一种用于船舶管理和调度的船载ai智能终端管理系统，其特征在于：所述综合分析模块根据所述数据处理模块中得到的所述第二关键数据组传送至船舶设备利用程度函数模型中计算得出所述综合数据输出值，具体为船舶设备故障程度系数；

技术总结本发明涉及船舶障碍定位领域，且公开了一种用于船舶管理和调度的船载AI智能终端管理系统，采用无人机拍摄船舶图片生成可见光图像、热成像图像和灰度图像，通过图像采集各小地图的色彩值、温度参数和灰度值，并根据数学模型分别计算出对应的色彩偏差系数、温度差异系数和灰度差异系数，再根据这些系数计算出船舶设备故障程度系数，并将其与正常工作下的船舶设备故障程度系数对比，根据影响因子对对比结果的影响权重分析目标船舶可能存在的故障，将分析结果生成报告通过可视化界面传送给维护人员进行维护、替换，实现了全方位、多角度的检查障碍，有利于提升船舶的利用率，延长使用寿命。技术研发人员：曾忠诚受保护的技术使用者：福建海峡区块链信息科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/18