【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于船舶检验和评估，具体涉及一种船舶检验和评估系统。
技术介绍
1、船舶检验是为了船舶的安全航行，有关部门根据船舶安全法的规定，对船体、机器、设备、附属工具及通讯设备进行官方检查，和对持有船级的船舶，进行船级检查。政府的检查分为特别检查、定期检查、临时检查和移民检查四种；船级检查分为入级检查，4年一次的定期检查，每年一次的中间检查和损伤修理等的临时检查，现有的船舶检验和评估系统无法为船舶检验和评估提供更为快速、高效的信息化服务，影响了船舶检验和评估的效率，不利于船舶检验和评估系统使用和推广。
2、在公开号为cn 117313988 a的中国专利中，提到了一种船舶检验和评估系统及其方法，涉及船舶检验和评估
，包括数据库和软件平台，且软件平台由标准管理模块、评估检测模块、分值管理模块和自动推送模块组成，所述标准管理模块包括项目管理单元、检测项管理单元、公司管理单元和评估报告管理单元。该船舶检验和评估系统及其方法，为船舶检验和评估提供更为快速、高效的信息化服务，涵盖了船舶检验评估、检验评分、报告生成、报告自动推送、数据校验等功能，建立起专属船舶检验和评估评分标准，提高了船舶检验和评估的效率，对检验和评估过程做到了实时监管，对船舶检验和评估标准做到了跟踪和持续改进，解决了船舶评估过程中标准不统一、过程难监管、效率低下的问题，尽管上述方案有益效果诸多，但是该方案中对于船舶状态信息采集和处理仍存在不足，无法快速且全面获取船舶状态数据，进而对于检验和评估存在效率低，可靠性差等局限性。
3、对此，专利技术
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种船舶检验和评估系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种船舶检验和评估系统，包括：
4、无人机巡检模块，使用无人机进行船舶外部结构的巡检；所述无人机配备高分辨率摄像头，能够实时捕获船体表面的图像和视频，并使用计算机视觉技术进行分析和识别；
5、智能传感器网络监测模块，在船舶内部布置智能传感器网络，监测船舶的结构健康和设备状态信息；传感器网络可以覆盖船舶的各个部位，实时收集数据，并将数据传输至数据管理平台；
6、数据处理模块，运用机器学习和人工智能算法对无人机捕获的图像和视频数据进行分析和处理，识别船舶表面的缺陷、瑕疵、损伤和潜在问题；同时，利用传感器网络收集到的数据，结合历史数据建立预测模型，预测船舶结构和设备的健康状态，提前发现故障隐患；
7、数据分析模块，构建数据管理与分析平台，用于接收、存储和处理来自无人机和传感器网络的数据；平台具备实时数据处理和分析能力，能够对数据进行整合、挖掘和可视化，为船舶检验和评估提供支持；
8、智能决策模块，基于机器学习和人工智能算法开发智能决策支持系统，根据检测结果和预测模型提供针对性的建议和决策，系统能够根据船舶的实际情况提供定制化的检验计划和维护方案，提高检验的准确性和效率。
9、优选的，所述智能传感器网络包括加速度传感器、应变传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器、压力传感器、流速传感器、水质传感器、声音传感器和位置传感器。
10、优选的，对于船舶表面缺陷检测使用边缘检测算法，具体为：
11、
12、其中gx和gy分别代表图像在水平和垂直方向的梯度；
13、对瑕疵区域检测采用阈值选择算法：
14、
15、其中p(i)是像素值i的频率，n是像素值的数量。
16、优选的，对于船舶结构健康进行评估采用结构健康指数(s)进行计算，具体为：
17、
18、其中，wi是第i部位的权重，d i是该部位的损伤程度。
19、优选的，对于船舶结构健康评估所需的具体数据包括：
20、船舶结构信息，包括船体结构的几何形状、材料属性和强度设计信息，上述数据通过船舶设计图纸、建造规范、材料证书获得；
21、船舶损伤情况，包括船舶结构上的各种损伤和缺陷，如腐蚀、疲劳裂纹和变形，上述数据通过船舶定期检验和维护记录、船舶结构健康监测系统获得；
22、船舶运营信息，包括船舶的使用历史、载重情况、航行环境，这些数据可以通过船舶航行日志、运营记录、载重报告获得；
23、结构健康评估参数，包括用于评估船舶结构健康状态的参数，如结构健康指数(shi)、应力集中系数、疲劳寿命，上述参数根据结构分析理论和实验数据计算得出；
24、将计算得到的结构健康参数代入健康评估公式中，进行综合评估，得出船舶结构的健康状态评分或等级，根据评估结果，对船舶结构健康状况进行解释和分析，提出相应的维护和修复建议，以保障船舶的安全运行。
25、优选的，对于船舶设备状态监测需要对传感器数据进行滤波和平滑处理，其中使用卡尔曼滤波器为：
26、
27、其中，是时刻k的状态估计值，kk是时刻k的卡尔曼增益，yk是时刻k的测量值，hk是观测矩阵。
28、优选的，对于船舶结构健康和船舶设备状态进行预测采用线性回归进行分析，具体为：
29、
30、其中，是时刻t的预测值，xt-i是时刻t-i的特征值，βi是回归系数，εt是误差项。
31、优选的，所述机器学习和人工智能算法为时间序列分析方法和贝叶斯网络，所述时间序列分析方法对船舶传感器数据进行预测和异常检测，以发现数据的周期性变化或突发事件，所述贝叶斯网络将来自不同传感器和来源的数据进行融合分析，为船舶管理人员提供综合分析和决策支持，以优化船舶运营和维护策略。
32、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
33、(1)本专利技术通过无人机巡检模块可以实现对船舶外部结构的快速、高效巡检，覆盖面广，减少了传统人工巡检的时间和人力成本，提高了检验的效率，结合机器学习和人工智能算法对无人机捕获的图像和视频数据进行分析和处理，可以识别出更准确、更全面的船舶表面瑕疵和损伤，提高了检验的精度，智能传感器网络覆盖了船舶内部各个部位，实时监测船舶的结构、设备和环境参数，与无人机巡检系统相结合，实现了对船舶全方位的监测和评估。
34、(2)本专利技术基于机器学习和人工智能算法分析传感器数据，可以建立设备健康预测模型，预测船舶设备的健康状态和剩余寿命，实现对设备的预测性维护，降低了维修成本和停航时间，及时发现和修复船舶结构和设备的潜在问题，减少了船舶发生事故和故障的风险，提高了船舶的安全性和可靠性，建立数据驱动的船舶管理系统，利用无人机巡检系统、智能传感器网络和机器学习算法分析海量数据，为船舶管理人员提供科学准确的决策支持，提高了管理水平和决策效率。
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1.一种船舶检验和评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：所述智能传感器网络包括加速度传感器、应变传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器、压力传感器、流速传感器、水质传感器、声音传感器和位置传感器。
3.根据权利要求1所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶表面缺陷检测使用边缘检测算法，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶结构健康进行评估采用结构健康指数(S)进行计算，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶结构健康评估所需的具体数据包括：
6.根据权利要求4所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶设备状态监测需要对传感器数据进行滤波和平滑处理，其中使用卡尔曼滤波器为：
7.根据权利要求6所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶结构健康和船舶设备状态进行预测采用线性回归进行分析，具体为：
8.根据权利要求1所述的一种船舶检验和评估系统，
...【技术特征摘要】
1.一种船舶检验和评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：所述智能传感器网络包括加速度传感器、应变传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器、压力传感器、流速传感器、水质传感器、声音传感器和位置传感器。
3.根据权利要求1所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶表面缺陷检测使用边缘检测算法，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶结构健康进行评估采用结构健康指数(s)进行计算，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种船舶检验和评估系统，其特征在于：对于船舶结构健康评估所需的具体数据包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：王守燕，王超，张鹤飞，廖勇，何锐，宋俍增，徐赵元，郑辉，
申请(专利权)人：济宁市港航事业发展中心，
类型：发明
国别省市：
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