CN111791997A - 一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统，所述船体状况监测系统包括舱室浸水监测系统、烟雾探测系统、回声探测系统、船体结构分析系统、全景扫描系统和风浪环境采集系统，所述舱室浸水检测系统可以监测船舶各舱室进水状况，所述烟雾探测系统可以监测船舶失火情况，所述回声探测系统可以探测船舶吃水状况，所述全景扫描系统可以建立船舶各舱室及船舶整体的三维模型。该面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统通过设置的船体状况监测系统和遇险预警决策系统，可以有效的缩短船舶遇险到救援之间海上搜救中心进行搜救方案制定和搜救力量调配的规划时间，加强遇险人员安全保障，值得大力推广。
Description
技术领域
本发明涉及船舶遇险搜救技术领域，具体为一种面向船舶的智能海上遇险预警系统。
背景技术
随着科技的不断发展，我们的海上运输船舶领域也在不断的发展，通过海陆的同步发展，便于更好的对货物进行运输工作和人员的输送工作，船舶一旦在海上遇险，船舶所仅有的设备和抢救措施不足以完成一些情况的自救，这时就需要海上搜救组织提供救援；
1.但是船舶面临不可自救的状况下发出的遇险消息，海上搜救中心还需根据搜救预案制定合适的搜救方案和调配海上搜救力量，从接到遇险信息，到确定船舶位置以及调配出发到达这段时间内，船舶可能会出现漂移和失控，不能很好地保障船员生命安全；
2.另一方面由于一些船舶没有及时发送船舶的报告，海事组织从获知船舶状况不良，确定船舶遇险和当时状况，到救助船舶到达搜寻，中间有较长等待时间，难以及时提供救援；
针对此种现象，为节省遇险情况送达和救援队伍到达遇险地点的时间，能尽早的确定船舶遇险或面临遇险，本发明以船舶为主体，建立起船舶以及船舶周围环境的三维模型，进行遇险信息的预测和分析，能更早的让相关海事单位和搜救单位注意到该船出现险情并需要救援，从而缩减中间等待时间，更大限度地保障海上的人命安全。
发明内容
本发明的目的是为改善现有搜救中存在的搜救流程，提出一种面向船舶的智能海上遇险预警系统，以解决现有搜救流程中可能存在的时间流逝问题，节省制定相应搜救方案和调配搜救力量的时间，提前一步根据该系统的预测来作出响应的问题。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统，所述遇险预警系统包含有船体状况监测系统和遇险预警决策系统；
所述船体状况监测系统包括舱室浸水监测系统、烟雾探测系统、回声探测系统、船体结构分析系统、全景扫描系统和风浪环境采集系统；
所述舱室浸水检测系统可以监测船舶各舱室进水状况，所述烟雾探测系统可以监测船舶失火情况，所述回声探测系统可以探测船舶吃水状况，所述全景扫描系统可以建立船舶各舱室及船舶整体的三维模型，所述风浪环境采集系统可以收集船舶周边风浪情况以及建立风浪模型；
所述遇险决策预警系统包括预测控制系统、遇险等级评定系统、机器学习系统和控制系统；
所述预测控制系统包括推理机、局部强度校核算法、船舶损伤占比算法和船舶稳性校核算法；
所述遇险等级评定系统可以通过融合算法将预测系统和船体状况监测系统数据进行融合计算评定等级，所述控制系统可以根据评定的等级进行遇险预警信息播报和求救。
优选的，所述船舶遇险预警系统计算步骤如下：
S1、船舶参数的获取，通过船体状况检测系统对船舶各种舱室、结构以及船舶外风浪的目标参数进行采集，采集后的数据通过融合算法控制器进行融合，针对船舶所必需的强度、稳性及损伤状况进行转换，将舱室浸水数据、烟雾监测数据转换到全景扫描仪所建立的三维模型中，并且将回声探测仪、风浪环境收集器的数据转换到船体结构分析系统建立的模型中，进行船舶现有状况的损伤分布和火灾地点分布定位，以及进行强度校核和稳性校核计算。
S2、船舶参数的分析，将S1中采集到的数据通过预测控制系统进行分析，利用船舶信息数据库、局部强度校核算法、船舶稳性校核算法和船舶损伤占比算法计算出船舶舱室船舶参数的强度、损伤占比和现有稳性，并且根据计算得出的船舶强度、稳性等数据，利用推理机分析船舶这些参数是否符合船舶正常航行的适用范围，预测船舶接下来的时间发生更大事故发生的概率。
S3、遇险等级评定系统，将分析的参数进行现有的危险等级评定，危急时刻为红色最高级别A级，紧急时刻为橙色第二级别B级，安全边缘为黄色第三级别C级。
S4、船舶各类信号转换及遇险信息播报，通过控制系统控制船舶的号灯并给出号型提示，按照要求进行遇险信息播报，A级要求向全船播报船舶危急时刻信号，与此同时向海上搜救中心自动发送船舶危急时刻信息，闪烁红色船舶危急信息警示灯，信息包含船舶位置、损伤状况、强度分析图和稳性分析图，B级要求向全船播报船舶遇险紧急时刻信号，同时向海上搜救中心自动发送船舶遇险紧急信息，闪烁橙色紧急信息警示灯，信息包括船舶状态分析报告，海上搜救中心可以根据接收的报告匹配搜救方案，以及调配需要的搜救力量，C级要求向全船播报船舶安全警示黄色信号，保持船员警惕，听从船长的进一步指挥。
优选的，所述推理机包括目标参数计算分析模块、目标态势预测分析模块、目标危险等级分析模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统：
（1）通过设置的船体状况监测系统和遇险预警决策系统，船体状况监测系统可以将舱室浸水监测系统、烟雾探测系统、回声探测系统、船体结构分析系统、全景扫描系统和风浪环境采集系统这六大系统仪器所收集到的数据进行汇总，舱室浸水检测系统进行船舶各舱室进水状况的数据采集，烟雾探测系统进行船舶失火情况的数据采集，回声探测系统进行船舶吃水状况的数据采集，全景扫描系统进行船舶的三维全景扫描，建立船舶各舱室及船舶整体的三维模型，风浪环境采集系统进行船舶周边风浪情况的数据采集，以及建立风浪模型，遇险决策预警系统，可以对采集的汇总数据进行计算分析，分析船舶遇险状况的等级，根据现有的等级评定控制系统进行进一步的遇险信息播报和求救，由此不仅可以对遇险信息进行播报和求救，还能对遇险等级进行评定为A级、B级或C级，以便于外界海上搜救中心很好的得知船舶内部的遇险情况，根据船舶内部的遇险情况来作出相对应的援救计划，减少救援所需要的计划时间，可以有效的缩短船舶遇险到救援之间海上搜救中心进行搜救方案制定和搜救力量调配的规划时间，加强遇险人员安全保障，值得大力推广；
（2）安装有控制系统，通过控制系统控制船舶的号灯并给出号型提示，按照要求进行遇险信息播报，A级要求向全船播发船舶危急时刻信号，与此同时向海上搜救中心自动发送船舶危急时刻信息，闪烁红色船舶危急信息警示灯，信息包含船舶位置、损伤状况、强度分析图和稳性分析图，B级要求向全船播发船舶遇险紧急时刻信号，同时向海上搜救中心自动发送船舶遇险紧急信息，闪烁橙色紧急信息警示灯，信息包括船舶状态分析报告，海上搜救中心可以根据接收的报告匹配搜救方案，以及调配需要的搜救力量，C级要求向全船播发船舶安全警示黄色信号，保持船员警惕，听从船长的进一步指挥，由此可很好的对船舶和海上搜救中心发送船舶的报告，使得海事组织及时的获知船舶的状况以及船舶遇险和当时状况，减少了等待时间，提高了救援的效率和成功率。
附图说明
图1为本发明工作流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本实施例1提供一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统，请参阅图1，遇险预警系统包含有船体状况监测系统和遇险预警决策系统；
船体状况监测系统包括舱室浸水监测系统、烟雾探测系统、回声探测系统、船体结构分析系统、全景扫描系统和风浪环境采集系统；
舱室浸水检测系统可以监测船舶各舱室进水状况，烟雾探测系统可以监测船舶失火情况，回声探测系统可以探测船舶吃水状况，全景扫描系统可以建立船舶各舱室及船舶整体的三维模型，风浪环境采集系统可以收集船舶周边风浪情况以及建立风浪模型；
遇险决策预警系统包括预测控制系统、遇险等级评定系统、机器学习系统和控制系统；
预测控制系统包括推理机、局部强度校核算法、船舶损伤占比算法和船舶稳性校核算法；
遇险等级评定系统可以通过融合算法将预测系统和船体状况监测系统数据进行融合计算评定等级，控制系统可以根据评定的等级进行遇险预警信息播报和求救。
本发明还提供一种智能海上船舶遇险预警系统的使用方法，海上船舶遇险决策系统计算步骤如下：
S1、船舶参数的获取，通过船体状况检测系统对船舶各种舱室、结构以及船舶外风浪的目标参数进行采集，采集后的数据通过融合算法控制器进行融合，针对船舶所必需的强度、稳性及损伤状况进行转换，将舱室浸水数据、烟雾监测数据转换到全景扫描仪所建立的三维模型中，并且将回声探测仪、风浪环境收集器的数据转换到船体结构分析系统建立的模型中，进行船舶现有状况的损伤分布和火灾地点分布定位，以及进行强度校核和稳性校核计算。
S2、船舶参数的分析，将S1中采集到的数据通过预测控制系统进行分析，利用船舶信息数据库、局部强度校核算法、船舶稳性校核算法和船舶损伤占比算法计算出船舶舱室船舶参数的强度、损伤占比和现有稳性，并且根据计算得出的船舶强度、稳性等数据，利用推理机分析船舶这些参数是否符合船舶正常航行的适用范围，预测船舶接下来的时间发生更大事故发生的概率。
S3、遇险等级评定系统，将分析的参数进行现有的危险等级评定，危急时刻为红色最高级别A级，紧急时刻为橙色第二级别B级，安全边缘为黄色第三级别C级。
S4、船舶各类信号转换及遇险信息播报，通过控制系统控制船舶的号灯并给出号型提示，按照要求进行遇险信息播报，A级要求向全船播报船舶危急时刻信号，与此同时向海上搜救中心自动发送船舶危急时刻信息，闪烁红色船舶危急信息警示灯，信息包含船舶位置、损伤状况、强度分析图和稳性分析图，B级要求向全船播报船舶遇险紧急时刻信号，同时向海上搜救中心自动发送船舶遇险紧急信息，闪烁橙色紧急信息警示灯，信息包括船舶状态分析报告，海上搜救中心可以根据接收的报告匹配搜救方案，以及调配需要的搜救力量，C级要求向全船播报船舶安全警示黄色信号，保持船员警惕，听从船长的进一步指挥。
推理机包括目标参数计算分析模块、目标态势预测分析模块和目标危险等级分析模块，通过设置的船体状况监测系统、遇险预警决策系统，船体状况监测系统可以汇总舱室浸水监测系统、烟雾探测系统、回声探测系统、船体结构分析系统、全景扫描系统、风浪环境采集系统六大系统仪器所收集的数据，舱室浸水检测系统进行船舶各舱室进水状况的数据采集，烟雾探测系统进行船舶失火情况的数据采集，回声探测系统进行船舶吃水状况的数据采集，全景扫描系统进行船舶的三维全景扫描，建立船舶各舱室及船舶整体的三维模型，风浪环境采集系统进行船舶周边风浪情况的数据采集，以及建立风浪模型，遇险决策预警系统，可以对采集的汇总数据进行计算分析，分析船舶遇险状况的等级，根据现有的等级评定控制系统进行进一步的遇险信息播报和求救，本发明可以有效的缩短船舶遇险到救援之间海上搜救中心进行搜救预案制定和搜救力量调配的规划时间，加强遇险人员安全保障，值得大力推广。
值得注意的是在船舶未曾遇到险情的状况下，该系统的工作范围仅在于检测一些状况，并不进行具体的计算分析，一旦系统监测状况有较大的变化，系统才会进行计算分析、险情预警和求救工作。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统，其特征在于：所述遇险预警系统包含有船体状况监测系统和遇险预警决策系统；
所述船体状况监测系统包括舱室浸水监测系统、烟雾探测系统、回声探测系统、船体结构分析系统、全景扫描系统和风浪环境采集系统；
所述舱室浸水检测系统可以监测船舶各舱室进水状况，所述烟雾探测系统可以监测船舶失火情况，所述回声探测系统可以探测船舶吃水状况，所述全景扫描系统可以建立船舶各舱室及船舶整体的三维模型，所述风浪环境采集系统可以收集船舶周边风浪情况以及建立风浪模型；
所述遇险决策预警系统包括预测控制系统、遇险等级评定系统、机器学习系统和控制系统；
所述预测控制系统包括推理机、局部强度校核算法、船舶损伤占比算法和船舶稳性校核算法；
所述遇险等级评定系统可以通过融合算法将预测系统和船体状况监测系统数据进行融合计算评定等级，所述控制系统可以根据评定的等级进行遇险预警信息播报和求救。
2.根据权利要求1所述的一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统，其特征在于：所述船舶遇险预警决策系统计算步骤如下：
S1、船舶参数的获取，通过船体状况检测系统对船舶各种舱室、结构以及船舶外风浪的目标参数进行采集，采集后的数据通过融合算法控制器进行融合，针对船舶所必需的强度、稳性及损伤状况进行转换，将舱室浸水数据、烟雾监测数据转换到全景扫描仪所建立的三维模型中，并且将回声探测仪、风浪环境收集器的数据转换到船体结构分析系统建立的模型中，进行船舶现有状况的损伤分布和火灾地点分布定位，以及进行强度校核和稳性校核计算；
S2、船舶参数的分析，将S1中采集到的数据通过预测控制系统进行分析，利用船舶信息数据库、局部强度校核算法、船舶稳性校核算法和船舶损伤占比算法计算出船舶舱室船舶参数的强度、损伤占比和现有稳性，并且根据计算得出的船舶强度、稳性等数据，利用推理机分析船舶这些参数是否符合船舶正常航行的适用范围，预测船舶接下来的时间发生更大事故发生的概率；
S3、遇险等级评定系统，将分析的参数进行现有的危险等级评定，危急时刻为红色最高级别A级，紧急时刻为橙色第二级别B级，安全边缘为黄色第三级别C级；
S4、船舶各类信号转换及遇险信息播报，通过控制系统控制船舶的号灯并给出号型提示，按照要求进行遇险信息播报，A级要求向全船播报船舶危急时刻信号，与此同时向海上搜救中心自动发送船舶危急时刻信息，闪烁红色船舶危急信息警示灯，信息包含船舶位置、损伤状况、强度分析图和稳性分析图，B级要求向全船播报船舶遇险紧急时刻信号，同时向海上搜救中心自动发送船舶遇险紧急信息，闪烁橙色紧急信息警示灯，信息包括船舶状态分析报告，海上搜救中心可以根据接收的报告匹配搜救方案，以及调配需要的搜救力量，C级要求向全船播报船舶安全警示黄色信号，保持船员警惕，听从船长的进一步指挥。
3.根据权利要求2所述的一种面向船舶的智能海上船舶遇险预警系统，其特征在于：所述推理机包括目标参数计算分析模块、目标态势预测分析模块和目标危险等级分析模块。
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