本发明专利技术提供一种基于视觉的船舶机械智能运维方法、系统及存储介质，本发明专利技术方法包括：采集船舶机械的视频感知信息；对视频感知信息进行分析处理，获取船舶机械设备矢量视觉感知信息；基于船舶机械设备矢量视觉感知信息，融合船舶机械智能运维知识库，对船舶系统设备的状态进行统计和深度分析，得到船舶智能运维决策支持信息。本发明专利技术根据实施智能运维船舶系统设备的范围和功能，构建出覆盖船舶机械处所的视频采集系统；借助船舶视觉感知信息智能分析单元，对船舶机械视觉感知信息进行清洗、识别和特征提取；再依靠船舶智能运维信息分析单元，对船舶系统设备的泄漏状态、运转状态和健康状态进行深度分析，进而实现对船舶机械的智能运维。维。维。
【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的船舶机械智能运维方法、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及船舶机械运维
，具体而言，尤其涉及一种基于视觉的船舶机械智能运维方法、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]随着视觉监测技术的日趋成熟，应用领域的逐渐扩大，船舶视频监控的应用也越来越普遍；
[0003]随着船舶智能化和无人化发展、随船人员减少和系统设备智能水平的提高，导致船舶智能运维需求的提升；
[0004]建立基于视觉的船舶机械智能运维体系的需求，包括船舶系统设备的破损状态、运转状态和健康状态等；
[0005]船舶高效、节能、高可靠的管理需求。
技术实现思路
[0006]根据上述提出的技术问题，而提供一种基于视觉的船舶机械智能运维方法、系统及存储介质。本专利技术根据实施智能运维船舶系统设备的范围和功能，构建出覆盖船舶机械处所的视频采集系统；借助船舶视觉感知信息智能分析单元，对船舶机械视觉感知信息进行清洗、识别和特征提取；再依靠船舶智能运维信息分析单元，对船舶系统设备的泄漏状态、运转状态和健康状态进行深度分析，进而实现对船舶机械的智能运维。
[0007]本专利技术采用的技术手段如下：
[0008]一种基于视觉的船舶机械智能运维方法，包括：
[0009]采集船舶机械的视频感知信息；
[0010]对所述视频感知信息进行分析处理，获取船舶机械设备矢量视觉感知信息；
[0011]基于所述船舶机械设备矢量视觉感知信息，融合船舶机械智能运维知识库，对船舶系统设备的状态进行统计和深度分析，得到船舶智能运维决策支持信息。
[0012]进一步地，所述采集船舶机械的视频感知信息，具体包括：
[0013]通过分布于船舶机械工作处所的图像或视频感知信息采集摄像头，采集船舶航行状态视觉感知信息、船舶动力系统视觉感知信息、船舶辅助系统视觉信息和船舶甲板机械视觉信息。
[0014]进一步地，所述船舶航行状态视觉感知信息、船舶动力系统视觉感知信息、船舶辅助系统视觉信息和船舶甲板机械视觉信息，分别包括：
[0015]所述船舶航行状态视觉感知信息，为借助于船舶驾驶台航行视角的视觉信息，包括船首向视角的视觉感知信息、船尾向视角的视觉感知信息以及船舶左右舷视角的视觉感知信息；
[0016]所述船舶动力系统视觉感知信息，为借助于安装在船舶动力系统及其主要设备处所的图像或视频采集装置采集的船舶动力系统的视觉感知信息，船舶动力系统主要包括船
舶主推进系统、船舶辅发电系统、船舶蒸汽系统和船舶压缩空气系统；
[0017]所述船舶辅助系统视觉信息，为借助于安装在船舶辅助系统及其主要设备处所的图像或视频采集装置采集的船舶辅助系统的视觉感知信息，船舶辅助系统主要包括船舶舱底水系统、船舶压载水系统、船舶消防水系统、船舶日用水系统、船舶污油系统和生活污水系统；
[0018]所述船舶甲板机械视觉信息，为借助于安装在船舶甲板主要设备处所的图像或视频采集装置采集的船舶甲板机械的视觉感知信息，船舶甲板机械主要包括船舶锚泊系统、船舶液压舱盖开启系统、船舶货油系统。
[0019]进一步地，对所述视频感知信息进行分析处理，获取船舶机械设备矢量视觉感知信息，具体包括：
[0020]对所述视频感知信息进行清洗、设备识别以及特征提取和保存操作。
[0021]进一步地，所述对所述视频感知信息进行清洗、设备识别以及特征提取和保存操作，分别包括：
[0022]清洗所述视频感知信息，用于去除由于环境的异常变化、异常的振动或遮挡引起的异常的视频感知信息；
[0023]设备识别，从视频感知信息的每帧或图像进行设备的识别，发现并标定视频信息中的船舶设备；
[0024]特征提取和保存，基于矢量法标定视觉信息中的被识别设备的信息，即矢量视觉感知信息，并将矢量视觉感知信息进行保存。
[0025]进一步地，所述基于所述船舶机械设备矢量视觉感知信息，融合船舶机械智能运维知识库，对船舶系统设备的状态进行统计和深度分析，得到船舶智能运维决策支持信息，具体包括：
[0026]智能处置船舶机械破损状态、船舶机械运转状态、船舶机械健康状态以及机械处所着火状态。
[0027]进一步地，所述智能处置船舶机械破损状态、船舶机械运转状态、船舶机械健康状态以及机械处所着火状态，分别包括：
[0028]智能处置船舶机械破损状态，根据船舶机械视觉感知信息的分析结果，结合船舶系统设备的类型、结构、原理和运转特性，分别建立船舶系统设备泄漏状态的定性分析和定量监测的智能运维分析模型，借助船舶智能运维知识库中船舶系统设备泄漏应急处置程序，汇总并推送船舶系统设备泄漏状态应急智能处置信息；
[0029]智能处置船舶机械运转状态，根据船舶机械视觉感知信息的分析结果，结合船舶系统设备的类型、结构、原理和运转特性，分别建立船舶系统设备运转、备用、故障和检修状态的统计和深度分析的智能运维模型，借助船舶智能运维知识库中对应的船舶系统设备起动、停止、人检查和人操作的知识信息，汇总并推送船舶系统设备的运转状态的智能处置信息；
[0030]智能处置船舶机械健康状态，根据船舶机械视觉感知信息的分析结果，结合船舶系统设备的类型、结构、原理和运转特性，分别建立船舶系统设备健康和故障状态的深度分析和机械学习模型，借助船舶智能运维知识库中对应的船舶系统设备缺陷、维护、原因和处理，及操作帮助和维修程序的知识，汇总并推送船舶系统设备的健康状态的智能处置信息；
[0031]智能处置机械处所着火状态，根据船舶机械视觉感知信息的分析结果，结合船舶上着火的类型、特点，建立具有着火发现、燃烧分析和类型识别功能的深度分析模型，借助船舶智能运维知识库中相关的船舶着火类型及其处置知识，及时发现并推送船舶机器处所着火的智能处置信息。
[0032]本专利技术还提供了一种基于视觉的船舶机械智能运维系统，包括：
[0033]视频感知信息采集单元，用于采集船舶机械的视频感知信息；
[0034]船舶智能运维信息分析单元，用于对所述视频感知信息进行分析处理，获取船舶机械设备矢量视觉感知信息；
[0035]船舶视觉感知信息智能分析单元，基于所述船舶机械设备矢量视觉感知信息，融合船舶机械智能运维知识库，对船舶系统设备的状态进行统计和深度分析，得到船舶智能运维决策支持信息。
[0036]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令集；所述计算机指令集被处理器执行时实现如上述的基于视觉的船舶机械智能运维方法。
[0037]较现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0038]1、本专利技术提出一种基于计算机视觉，具有船舶系统设备破损、运转分析、健康评估及着火预警处置等功能的船舶动力装置智能运维方法，并构建了系统；
[0039]2、本专利技术将船舶系统设备的健康状态视觉评估结果和船舶动力装置智能运维知识库进行深度融合，并构建了基于视觉的船舶机械健康状态评估方法和系统；...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的船舶机械智能运维方法，其特征在于，包括：采集船舶机械的视频感知信息；对所述视频感知信息进行分析处理，获取船舶机械设备矢量视觉感知信息；基于所述船舶机械设备矢量视觉感知信息，融合船舶机械智能运维知识库，对船舶系统设备的状态进行统计和深度分析，得到船舶智能运维决策支持信息。2.根据权利要求1所述的基于视觉的船舶机械智能运维方法，其特征在于，所述采集船舶机械的视频感知信息，具体包括：通过分布于船舶机械工作处所的图像或视频感知信息采集摄像头，采集船舶航行状态视觉感知信息、船舶动力系统视觉感知信息、船舶辅助系统视觉信息和船舶甲板机械视觉信息。3.根据权利要求2所述的基于视觉的船舶机械智能运维方法，其特征在于，所述船舶航行状态视觉感知信息、船舶动力系统视觉感知信息、船舶辅助系统视觉信息和船舶甲板机械视觉信息，分别包括：所述船舶航行状态视觉感知信息，为借助于船舶驾驶台航行视角的视觉信息，包括船首向视角的视觉感知信息、船尾向视角的视觉感知信息以及船舶左右舷视角的视觉感知信息；所述船舶动力系统视觉感知信息，为借助于安装在船舶动力系统及其主要设备处所的图像或视频采集装置采集的船舶动力系统的视觉感知信息，船舶动力系统主要包括船舶主推进系统、船舶辅发电系统、船舶蒸汽系统和船舶压缩空气系统；所述船舶辅助系统视觉信息，为借助于安装在船舶辅助系统及其主要设备处所的图像或视频采集装置采集的船舶辅助系统的视觉感知信息，船舶辅助系统主要包括船舶舱底水系统、船舶压载水系统、船舶消防水系统、船舶日用水系统、船舶污油系统和生活污水系统；所述船舶甲板机械视觉信息，为借助于安装在船舶甲板主要设备处所的图像或视频采集装置采集的船舶甲板机械的视觉感知信息，船舶甲板机械主要包括船舶锚泊系统、船舶液压舱盖开启系统、船舶货油系统。4.根据权利要求1所述的基于视觉的船舶机械智能运维方法，其特征在于，对所述视频感知信息进行分析处理，获取船舶机械设备矢量视觉感知信息，具体包括：对所述视频感知信息进行清洗、设备识别以及特征提取和保存操作。5.根据权利要求4所述的基于视觉的船舶机械智能运维方法，其特征在于，所述对所述视频感知信息进行清洗、设备识别以及特征提取和保存操作，分别包括：清洗所述视频感知信息，用于去除由于环境的异常变化、异常的振动或遮挡引起的异常的视频感知信息；设备识别，从视频感知信息的每帧或图像进行设备的识别，发现并标定视频信息中的船舶设备；特征提取和保存，基于矢量法标定视觉信息中的被识别设备的信息，即矢量视觉感知信息，并将矢量视觉感知信息进行保存。6.根据权利要求1所述的基于视觉的船...
【专利技术属性】
技术研发人员：张跃文，曹乐乐，王飞，张鹏，邹永久，姜兴家，杜太利，段绪旭，孙培廷，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：
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