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一、预案编制目的为保障船舶航行安全，预防和减少船舶碰撞事故的发生，根据《中华人民共和国海上交通安全法》等相关法律法规，特制定本预案。
二、适用范围本预案适用于我国境内所有船舶及其所属单位，包括但不限于国内航行船舶、国际航行船舶、船舶代理、港口经营人等。
三、组织机构及职责1. 领导小组：负责全面领导船舶避碰专项应急管理工作，下设办公室，负责日常工作。
2. 应急指挥部：负责组织、指挥、协调船舶避碰专项应急工作，下设以下小组：（1）信息组：负责收集、整理、分析船舶避碰相关信息，及时向应急指挥部报告。
（2）预警组：负责监测、预警船舶碰撞风险，及时发布预警信息。
（3）指挥调度组：负责调度、协调船舶避碰应急行动，确保各项措施落实到位。
（4）现场处置组：负责现场应急处置，包括船舶拖带、救助、救援等。
（5）保障组：负责应急物资、装备、人员等保障工作。
四、预警与预防1. 预警：根据船舶航行区域、天气、水文等条件，提前发布船舶碰撞风险预警信息。
2. 预防措施：（1）加强船舶船员培训，提高船员避碰意识和技能。
（2）优化船舶航线，避开高风险水域。
（3）加强船舶动态监控，及时发现并纠正违规行为。
（4）加强船舶设备维护，确保船舶安全航行。
五、应急处置1. 接到船舶碰撞报警后，应急指挥部立即启动应急预案，组织相关小组开展应急处置。
2. 现场处置：（1）指挥调度组根据现场情况，调度救援力量，制定救援方案。
（2）现场处置组负责现场指挥、协调，确保救援行动有序进行。
（3）保障组负责应急物资、装备、人员等保障工作。
（4）信息组负责收集、整理、分析现场信息，及时向应急指挥部报告。
六、应急恢复1. 救援行动结束后，应急指挥部组织评估小组对事故原因、影响等进行调查评估。
2. 根据评估结果，制定整改措施，防止类似事故再次发生。
3. 对受到影响的船舶、人员等进行妥善安置。
七、预案管理与更新1. 本预案由船舶避碰专项应急指挥部负责解释和修订。
2. 本预案自发布之日起实施，原有相关预案同时废止。
内河航道船舶避碰轨迹规划与预测王垒;宋庭新【摘要】针对我国内河航道技术缺乏智能安全辅助机制问题,阐述智能安全辅助概念以及船舶安全领域模型,提出基于贝叶斯网络的船舶避碰和轨迹规划方法预测船舶行为和高斯分布获取碰撞节点,结合船舶安全领域和碰撞环境,建立避碰网络结构和轨迹规划方法.最后,通过数字模拟实验验证该方法的有效性,为内河航道智能安全辅助技术的开发奠定了基础.【期刊名称】《湖北工业大学学报》【年(卷),期】2019(034)002【总页数】5页(P64-68)【关键词】船舶避碰;轨迹规划;碰撞节点;预测;内河航道【作者】王垒;宋庭新【作者单位】湖北工业大学机械工程学院,湖北武汉430068;湖北工业大学机械工程学院,湖北武汉430068【正文语种】中文【中图分类】U676.1从早期的单向导航，到船舶交通服务系统(Vessel Traffic Service，VTS)对航行的船只进行实时跟踪，以至后来的船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)为船只提供位置、航向、航线以及气象与水文信息，给航行带来了很大便利。
然而，航行事故仍层出不穷，其中除不可抗力因素外，船舶碰撞发生的概率居高不下。
早在上世纪70年代，《国际海上避碰规则(COLREGS)》就已颁布施行，但仍有船员没有严格执行该规则导致事故时有发生[1]。
目前，大多数船舶避碰方法是基于卡尔曼滤波算法，即先对船舶路径进行预测，得到最优航行路径[2]，然后通过神经网络对船舶航行状态进行探测与追踪，获取数据后运用卡尔曼滤波算法对船舶的状态进行评估[3]。
最后采用三层BP神经网络建立航迹预测模型，将航向和航速作为输入数据，将经纬度作为输出参数，从而得到船舶位置预测值[4]。
上述研究虽然得到了最终的航迹优化方案，但也存在明显的局限性和紧急避险的时效性问题。
另外，现有的AIS系统主要针对辽阔海域进行通航管理，对内河流域缺乏航迹规划，对内河流域船舶的行为预测、碰撞点预警和路径规划仍有待研究。
基于红外图像的内河船舶目标检测技术研究的开题报告一、课题背景随着全球贸易的发展，内河航运成为了重要的物流运输方式之一。
在内河航运中，船舶的安全问题一直为人们所关注。
因此，如何有效地进行船舶目标检测和识别，成为了内河航运领域中的一个重要问题。
近年来，红外图像技术逐渐应用于船舶目标检测中。
红外图像是一种可以反映物体红外辐射特征的图像。
相对于可见光图像，红外图像具有不受天气、时间、光照等因素影响的优势，因此能够对于严重的船舶目标检测问题提供更好的解决方案。
二、研究目的本研究旨在通过分析红外图像技术在内河船舶目标检测中的应用方法和现有技术的特点，设计并实现一种高效准确的基于红外图像的内河船舶目标检测技术，进一步提升内河航运安全性和运行效率。
三、研究内容和方法1.分析红外图像技术在内河船舶目标检测中的应用方法与特点。
2.设计和实现一种基于红外图像的内河船舶目标检测技术，包括船舶目标检测预处理、特征提取与分类器设计等。
3.实验验证算法的有效性和准确性，通过与现有船舶目标检测技术进行比较，评估其性能与应用价值。
四、预期结果和意义本研究的预期结果是设计并实现一种高效准确的基于红外图像的内河船舶目标检测技术，明确其技术特点和应用价值。
通过实验验证，证明此技术在船舶目标检测中具有优越性能和实用性，进一步提升内河航运的安全和效率。
五、论文结构本文主要分为五个部分：1.引言介绍内河船舶目标检测的意义和本研究的目的和意义。
2.相关技术分析对红外图像技术在船舶目标检测中的应用方法和特点进行分析，综述已有的船舶目标检测技术。
3.基于红外图像的内河船舶目标检测技术设计详细阐述基于红外图像的内河船舶目标检测技术的设计方法和具体实现过程。
4.实验与评估通过实验验证算法的有效性和准确性，与现有技术进行比较，评估此技术的性能和应用价值。
5.总结与展望总结本文对于基于红外图像的内河船舶目标检测技术的研究。
展望未来，进一步拓展此技术的应用场景和发展方向。
全自动避碰和溢油雷达探测系统在海上油田中的应用发布时间：2021-04-19T02:25:47.674Z 来源：《新型城镇化》2020年23期作者：邢成路[导读] 卫星远程监视的依凭的是人造卫星，将可以监测溢油情况的传感器通过人造卫星绑定进而检测海底的石油开采情况，并将得到的信息整合后人工识别是否有溢油的发生并判断事情的严重性。
中海石油环保服务（天津）有限公司天津 300457摘要：石油对每个国家的发展有着至关重要的作用，除了陆地的油田外，海洋里的石油也随着科技的发展慢慢能得到良好开采了，但是海上石油的开采与陆地的不同，对技术及设备的要求更高，随之而来的企业发生事故的概率就大幅增加，另外因为海上开采的特殊性，对环保的要求很高，若开采不当会对当地海洋造成严重污染，严重情况会跟随洋流污染到其他区域。
所以对设施的防撞及石油溢出的事前、事中、事后处理的要求就非常高了。
现针对海上平台设施防碰撞及溢油监控技术兼现代勘测船只躲避碰撞系统被动检测特点，可以尝试利用被动检测特点和雷达监测技术，研究如何主动探测及防撞能力。
为从事海上油田工作的人员提供安全保障进而创造更多经济价值避免不必要的损失；另外海上油田开采中若发生溢油问题会导致的环境污染也会有进一步的改善，对于保护环境及尊重物种生命的多样性有着巨大的作用。
关键词：避碰；雷达探测；海上油田一、目前使用的溢油探测方式简析1.1使用卫星远程探测监视的方式卫星远程监视的依凭的是人造卫星，将可以监测溢油情况的传感器通过人造卫星绑定进而检测海底的石油开采情况，并将得到的信息整合后人工识别是否有溢油的发生并判断事情的严重性。
卫星远程探测监视可以监测到大部分能监测到的区域，因为是以卫星图像的形式发送给工作人员，所以易于处理各种突发情况，但是也存在一定局限性，观测周期长，清晰度受设备本身的质量及观测距离的影响很大。
1.2使用雷达来勘测溢油情况海面受海底情况及潮汐的影响，会有海浪等情况出现，反应在雷达设备上就是图像上会有明暗的区分。
基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法1. 简介船舶红外图像边缘检测是一种重要的船舶目标识别技术，它在船舶目标检测和跟踪、海上安全监控等领域具有广泛的应用。
随着深度学习的兴起，基于神经网络的边缘检测方法逐渐成为研究热点，本文将探讨一种基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法。
2. 数据集准备在进行船舶红外图像边缘检测之前，我们需要准备一个合适的数据集。
数据集应包含大量的船舶红外图像，这些图像应涵盖不同天气条件和船舶类型。
同时，应该对数据集进行标注，标出每个图像中船舶的边缘。
3. 神经网络模型设计本方法采用了先进的深度学习模型作为基础，可以选择使用经典的卷积神经网络（CNN）或者更复杂的网络结构如全卷积网络（FCN）。
该模型应该能够处理红外图像的复杂特征，并能够准确地检测船舶的边缘。
4. 数据预处理在输入数据进入神经网络之前，需要进行一些预处理步骤。
首先，将船舶红外图像转换为适合神经网络输入的格式，通常是将图像转换为矩阵表示。
其次，对输入数据进行归一化处理，将像素值转换到0-1的范围内，以便更好地进行训练。
5. 神经网络训练在完成数据预处理后，我们可以开始进行神经网络的训练。
训练过程可以分为两个阶段：初始化和迭代训练。
在初始化阶段，我们使用随机的权重和偏差初始化网络参数。
在迭代训练阶段，通过前向传播和反向传播来优化网络参数，使得网络能够准确地检测船舶边缘。
6. 边缘检测与结果评估经过神经网络的训练，我们可以将输入图像输入到网络中进行边缘检测。
检测结果可以通过与标注的边缘进行比较，计算准确率、召回率和F1-score等评测指标。
根据评估结果，我们可以进一步优化模型和调整参数，以提高边缘检测的准确性。
7. 实验结果与讨论通过实验验证，我们可以评估基于神经网络的船舶红外图像边缘检测方法的性能。
实验结果应该包括定性和定量评估，以便更全面地了解该方法的优缺点和适用范围。
同时，我们可以与其他经典的边缘检测方法进行比较，以评估该方法的效果。
基于动力定位系统的船舶自动避碰技术研究概述：船舶自动避碰技术是近年来航海领域发展迅猛的一个重要研究领域。
基于动力定位系统的船舶自动避碰技术通过利用船舶自身的动力定位能力，结合先进的导航与遥感技术，以及智能决策系统，实现船舶避碰的自动化和智能化。
本文将从动力定位系统的原理和船舶自动避碰技术的研究现状出发，详细介绍该技术的工作原理、关键技术以及应用前景。
一、动力定位系统的原理动力定位系统是现代航海技术的重要组成部分之一，其基本原理是通过船舶上的推进器、舵和转向设备等，通过实时控制使船舶能在海洋水域内以自动控制的方式维持特定的位置和航向。
动力定位系统利用了多种传感器和先进的计算装置，通过计算船舶的位置、航向、速度等状态信息，并通过外部参考物的信息来实现位置和航向的控制。
二、船舶自动避碰技术的研究现状船舶自动避碰技术是航海领域的研究热点之一，其主要目标是提高船舶的安全性和自动化程度。
当前的船舶避碰主要依靠船长和船员的经验与判断，但这种人工决策存在主观性强、反应时间长以及人为疏忽等问题。
因此，开发一种能够自动避开与其他船舶的碰撞风险的技术是一个重要的研究方向。
目前，船舶自动避碰技术主要包括基于雷达图像处理的目标检测与跟踪、基于自动识别系统的船舶识别与辨别以及基于动力定位系统的自动避碰决策与控制等三个方面。
三、基于动力定位系统的船舶自动避碰技术的工作原理基于动力定位系统的船舶自动避碰技术是指通过船舶上的传感器和相应的计算装置，收集并处理周围环境的信息，实时评估附近船舶的风险，并根据风险评估结果，通过控制推进器、舵和转向设备等，实现船舶的自动避碰。
该技术的工作原理主要包括环境感知、风险评估和路径规划三个主要步骤。
首先，通过船舶上的雷达、相机和其他传感器，获取船舶周围的环境信息，包括其他船舶的位置、航向、速度等。
然后，将这些信息输入到智能决策系统中，对可能产生风险的船舶进行识别和跟踪，评估其与船舶的相对运动状态，并计算出相应的碰撞风险。
船舶卫星通讯设备在海冰监测与预警中的应用案例船舶卫星通信设备在海冰监测与预警中的应用案例海冰是指在海洋表面形成的冰层，它对船舶运输、海上作业等海洋活动有着重要的影响。
为了提高海洋安全性和航行效率，船舶卫星通信设备应用于海冰监测与预警，成为一个重要的解决方案。
本文将介绍船舶卫星通信设备在海冰监测与预警中的应用案例，并分析其应用效果。
首先，船舶卫星通信设备通过多种传感器和设备来监测和跟踪海冰。
这些传感器和设备包括卫星图像采集系统、红外线测温仪、激光测距仪等。
通过卫星图像采集系统，船舶可以获取高分辨率的海冰图像，实时了解海冰的分布情况，从而避免冰山、冰川等海冰障碍物。
红外线测温仪可以对海冰进行温度测量，及时发现可能的熔化迹象，为船舶提供更准确的导航信息。
激光测距仪可以测量冰块的直径和高度，从而计算出海冰的体积和密度，为船舶提供避碰策略。
其次，船舶卫星通信设备还能够实时传输海冰信息到地面监测中心。
通过卫星通信系统，船舶可以将海冰数据上传到地面监测中心，地面监测中心可以通过收集和分析这些数据来预测海冰的变化趋势。
地面监测中心可以使用先进的数据分析算法来预测海冰的分布、厚度和形态，从而提供及时准确的预警信息给船舶。
这使得船舶能够在遇到海冰危险之前，预先采取相应的措施，保证船舶的安全。
船舶卫星通信设备在海冰监测与预警中的应用案例不仅在商业航运中有着重要的作用，也在科学研究中发挥着关键的作用。
科学家可以利用船舶卫星通信设备来收集和传输大量的海冰数据，从而对全球海冰变化趋势进行监测和研究。
这些数据不仅对于了解海冰的形成和消融机制有着重要的价值，也对于预测和应对全球变暖带来的海冰融化问题具有重要意义。
通过船舶卫星通信设备，科学家可以实时获得海冰的位置、形态和厚度信息，为他们的研究提供了宝贵的数据支持。
此外，船舶卫星通信设备在海冰监测与预警中的应用案例还有助于政府部门制定相关的海冰管理政策。
政府部门可以利用船舶卫星通信设备提供的实时数据来制定适当的航行规定，以确保海上交通的安全和畅通。
无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术研究摘要近年来，无人驾驶船舶（Unmanned Surface Vessels，USV）的自动导航与避碰技术在航海领域引起了广泛的关注和研究。
本文综述了无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术的研究现状，并分析了相关技术的优势和难点。
具体而言，本文首先介绍了无人驾驶船舶的发展背景及其应用前景。
接着，本文详细论述了无人驾驶船舶的自动导航技术，包括船舶定位与姿态控制、路径规划和自动控制等方面。
同时，本文还介绍了无人驾驶船舶的避碰技术，包括传感器技术、目标检测与跟踪、碰撞风险评估与决策等方面的研究。
最后，本文总结了当前无人驾驶船舶自动导航与避碰技术的挑战与未来发展方向。
关键词：无人驾驶船舶；自动导航；避碰技术；船舶定位与姿态控制；路径规划；碰撞风险评估与决策1. 引言自动导航与避碰技术是无人驾驶船舶（USV）领域的核心问题之一。
随着自动驾驶技术的迅猛发展，无人驾驶船舶在军事、海洋科学研究、救援等领域的应用逐渐增多。
与传统的有人驾驶船舶相比，无人驾驶船舶具有更高的安全性、效率和自主性。
自动导航与避碰技术是无人驾驶船舶能够实现自主导航与避免碰撞的关键。
2. 无人驾驶船舶的自动导航技术2.1 船舶定位与姿态控制船舶定位是无人驾驶船舶实现自动导航的基础。
常用的船舶定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和激光雷达等。
GPS系统可以提供船舶的位置信息，但对于无人驾驶船舶来说，定位精度和实时性是决定其自动导航能力的重要因素。
因此，研究者们提出了一系列的方法来改善GPS的定位精度和实时性，如差分GPS、多传感器融合和信号处理等。
此外，姿态控制也是无人驾驶船舶实现自动导航的关键。
姿态控制可以通过舵角和舵柄位置来调整船舶的航向和艏向角度。
目前，常用的姿态控制方法有PID控制和模糊控制等。
2.2 路径规划路径规划是无人驾驶船舶自动导航的一个重要环节。
路径规划的目标是在给定的环境中，找到一条最优路径，使无人驾驶船舶能够安全、高效地到达目的地。
