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篇名
使用深度學習,進行海上雷達資料品質管控自動化
作者 Rune Gangeskar
中文摘要
對海上船隻而言, 海浪、洋流、對水航速(speed through water)等量測資料的準確性,對於船隻執行各種任務,如燃料優化、或在受限區域內導航等,具有很高的價值。舉例來說,對水航速量測錯誤,即使只是一些微小誤差,就有可能對船艦效能的計算帶來重大錯誤,讓每天的燃料使用量多出好幾十噸。傳統上,對水航速是透過水下的測速儀器來測量,這類儀器使用船體承受的水壓差異(水壓計程儀),通過聲納訊號的都卜勒偏移(都卜勒測速儀;Doppler velocity log),或通過藉由通電的線圈與移動水體的交互作用產生的訊號(電磁式測速儀;electromagnetic log)來估計船速。這些系統維護起來的成本高昂,而且容易因為泡沫、亂流或其他船隻運動產生的干擾受到影響。
起訖頁 100-103
關鍵詞 深度學習海上雷達感測器系統影像處理演算法機器學習
刊名 智動化雜誌  
期數 202204 (79期)
出版單位 CTIMES(遠播資訊股份有限公司)
該期刊-上一篇 互連匯流排的產品生命週期(下)
 

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