人工智能与船海工程

　　本书以理论和技术综述为主，主要介绍人工智能技术在船舶与海洋工程领域的应用，在船舶设计、性能优化、水下机器人技术、智能船技术以及水下机器视觉领域进行了详细阐述。

　　主要作者韩凤磊，助理研究员，硕导；研究方向：人工智能在船舶与海洋工程领域的应用、基于神经网络的水下视觉识别与定位、基于多特征自学习方法的水下移动目标追踪、考虑多尺度因素的船舶智能设计原理等

第1章绪论1

1.1人工智能的概念3

1.2人工智能的发展历程4

1.3人工智能的功能5

1.3.1求解问题5

1.3.2逻辑推理7

1.3.3自然语言处理　8

1.3.4智能信息检索技术9

1.3.5专家系统10

1.4人工智能的关键技术11

1.4.1人工神经网络11

1.4.2机器学习13

1.4.3深度学习13

1.4.4云计算14

1.4.5大数据15

1.5人工智能的发展趋势及其与船海工程的关系17

第2章智能船舶19

2.1引言21

2.2智能船舶的发展现状21

2.2.1eNavigation21

2.2.2MUNIN系统22

2.2.3罗尔斯罗伊斯公司23

2.2.4韩国智能船舶24

2.2.5日本SSAP系统24

2.2.6DNV　GL智能互联船舶26

2.3智能航行27

2.3.1航线设计和优化27

2.3.2船舶自主避碰撞36

2.4智能船体38

2.4.1船体全生命周期管理38

2.4.2船体监测及辅助决策系统39

2.5智能机舱40

2.6智能船舶能效管理44

2.7小结51

第3章船舶智能设计53

3.1引言55

3.2船型智能优化设计56

3.2.1基于CFD技术的船型设计优化56

3.2.2船体曲面显示与修正59

3.2.3优化算法与替代模型60

3.3船舶总布置智能设计61

3.3.1ISA优化策略63

3.3.2ISA系统结构65

3.4船舶结构智能设计66

3.4.1设计理论与方法67

3.4.2几何表示69

3.4.3结构计算70

3.4.4智能计算方法73

3.5船用螺旋桨智能设计75

3.5.1螺旋桨常规设计方法75

3.5.2螺旋桨智能设计方法77

3.6小结82

第4章水下智能机器人83

4.1引言85

4.2自主水下航行器的发展与现状85

4.2.1挪威Kongsberg　公司REMUS　AUV87

4.2.2美国Hydroid　公司Bluefin　AUV89

4.2.3英国南安普顿国家海洋中心Autosub600091

4.2.4美国伍兹霍尔研究所SeaBED　AUV94

4.2.5中国深海AUV96

4.3自主水下航行器的导航与定位系统97

4.3.1协同导航98

4.3.2惯性导航99

4.3.3声学导航99

4.3.4地球物理导航100

4.4自主水下航行器的控制系统102

4.4.1机器人主体与机械手耦合控制103

4.4.2故障控制103

4.5自主水下航行器的水下通信105

4.5.1水声通信网络105

4.5.2协同通信107

4.6小结109

第5章水下机器视觉技术111

5.1引言113

5.2水下图像处理113

5.2.1水下图像复原115

5.2.2水下图像增强与色彩校正119

5.2.3水下照明和增强126

5.2.4水下图像质量评估127

5.3水下图像识别129

5.3.1水下声图像识别129

5.3.2水下激光图像识别135

5.3.3水下光视觉识别138

5.4水下立体视觉145

5.4.1水下双目视觉标定和测距146

5.4.2水下3D图像重建及SLAM技术150

5.5水下目标物跟踪156

5.5.1基于多传感器系统水下目标跟踪156

5.5.2基于立体视觉的水下识别与跟踪158

5.6小结160

参考文献161