正文 船舶視頻監控係統介紹(3 / 3)

項目綜合信度值萃取變異量值

船舶設備 0.865 0.618

船舶結構 0.753 0.505

船舶檔案檢查 0.713 0.602

船舶安全指令 0.752 0.608

船舶通訊導航 0.801 0.574

船員能力 0.886 0.796

根據表格中的數據可以看出,船舶設備對於船舶安全的影響非常大,船舶視頻監控係統作為船舶安全設備的重要性不言而喻。

IMO的國際船舶與港口設施安全規定(ISPS)中提到:相關公司應提出一套有效並可行的安全措施來保障船舶、船員、貨物以及物資的安全,並嚴格參照實施。其中主要的4點要求如下:

(1)對在船船員以及物資加以控製;

(2)監控船舶的限製區域,確保無關人員不得進入該區域;

(3)監控船舶甲板區域和附近的水域;

(4)監控船舶貨物以及備件。

船舶視頻監控係統對實現這4點要求提供了強有力的基礎保障,為提高船舶安全狀況以及迅速應對突發情況提供了有效的數據參考。

3 船舶視頻監控係統的應用建議和改進設想

雖然船舶視頻監控係統已經對於船舶的安全航行以及海事信息化管理起到了非常重要的作用,但還有許多方麵有待於進一步的優化和改進,使船舶視頻監控係統得以更廣泛、更有效的應用。

3.1 防碰撞報警

目前,船舶視頻監控係統的作用僅能夠輔助駕駛員或相關人員進行對船舶周圍狀況的觀察,想要從根本上解決駕駛員疏於瞭望而引起事故的問題,未來仍需對此係統進行更有效的改進。比如,通過對攝像頭和係統軟件的升級,進而使得能夠實現對拍攝範圍內物體的自動識別,並且設定安全警戒距離,如物體進入安全警戒範圍,則係統開始報警,提醒駕駛員或相關人員。目前,國內外已經對檢測識別移動物體進行了非常多的研究,采用背景消除、時間差分、光流法等手段提高對移動物體檢測的效果[10]。相信將這些技術應用到船舶視頻監控係統,能夠讓係統的功能性和實用性產生質的飛躍。

3.2 夜間及惡劣天氣監控問題

為了實現對船舶24小時全天候的實時監控,需要對攝像頭的性能進一步升級。現在已配備船舶的攝像頭均為紅外攝像頭,室內場所攝像頭的夜間效果較好,而室外場所攝像頭則受天氣和光線的因素影響較大,夜間、大雨或者大霧在很大程度上削弱了船舶視頻監控係統所起到的作用。如能在室外攝像頭的性能上進一步提高,采取高性能或使用新技術的攝像頭,就從根本上解決了船舶視頻監控係統受外部因素影響的問題。

4 結論

在航運市場持續低迷的情況下,可以通過打造安全品牌來贏得客戶的青睞。船舶視頻監控係統能夠利用目前成熟的監控技術以及先進的衛星通訊技術,提供直觀的視覺輔助,這對提高船舶安全航行有著重大的意義。但船舶視頻監控係統的應用還需要進一步的普及和改進,通過不斷的試驗和探索,使船舶視頻監控係統更加完善,為船舶安全航行提供更可靠的保障。

參考資料

[1]韋磊、付瀟瀟、遊曉霞、張英俊.船舶視頻監控係統的研

究.大連海事大學航海學院.2006.

[2]於謇,基於無線的數字式船舶視頻監控係統.中國艦船研究設計中心.2012.

[3]Yang Zhen-qi.Marine traffic accident prediction based on particle swarm optimization-based RBF neural network.Shandong Jiaotong University.2011.

[4] Hetherington, C., Flin, R., Mearns, K. Safety in shipping: the human element.Journal of Safety Research 37, 401–411.2006.

[5]李飛,船舶碰撞原因分析及對策研究.武漢理工大學航運學院.2007.

[6]Jin Yong-xing,Wang Ze-sheng, Chen Jin-biao,Bu Ping.Design and implementation of a visual monitoring system to ensure safety in the water surrounding a container

vessel .Shanghi Maritime University.2008.

[7] IMO. Best Management Practices for Protection against Somalia Based Piracy.2011.

[8]Churchill, G.A. Marketing Research: Methodological Foundation, fifth ed. The Dryden Press, New York.1991.

[9]Hair, H.F., Andersinm, R.E., Tatham, R.L., Black, W.C. Multivariate Data Analysis, Sixth ed. Prentice Hall, New Jersey.2006.

[10]項昀.基於移動檢測的運動物體識別技術的研究,北京交通大學.2006.