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| 題 名 | 結合深度學習與光學雷達影像之港區船舶與人員辨識研究=Research on Port Area Ship and Personnel Recognition Combining Deep Learning and LiDAR Imagery |
|---|---|
| 作 者 | 陳立霖; 王耀金; | 書刊名 | 正修學報 |
| 卷 期 | 38 2025.12[民114.12] |
| 頁 次 | 頁454-472 |
| 分類號 | 312.831 |
| 關鍵詞 | 深度學習; 光學雷達; 智慧航運; 船舶探測; 人員識別; Deep learning; LiDAR; Smart shipping; Ship detection; Personnel recognition; |
| 語 文 | 中文(Chinese) |
| 中文摘要 | 隨 著 全 球 貿 易 與 海 運 流 量 增 加,傳 統 雷 達 與 視 覺 感 測 在 複 雜 環 境 中 侷 限 日 益 顯 現 。 本 研 究 結 合 光 學 雷 達 與 YOL O 深 度 學 習 演 算 法 , 針 對 2 D 雷 達 影 像 進 行 船 舶 與 人 員 即 時 辨 識 。 資 料 採 自 高 雄 港 區 , 透 過 O S1 光 達 3 6 0 ° 掃 描 , 經 影 像 轉 換 與 標 註 後 導 入 YOL O 模 型 訓 練 與 優 化 , 建 立 逾 1.4 萬 筆 圖 像 資 料 。 結 果 顯 示 系 統 可 有 效 辨 識 船 隻 與 人 員 , 適 用 港 區 即 時 監 控 。 雖 未 針 對 落 水 者 訓 練 , 仍 具 人 員 偵 測 能 力 , 未 來 可 應 用 於 港 口 監 控 、 自 主 船 舶 導 航 等 智 慧 航 運 場 景 。 |
| 英文摘要 | As global trade and maritime traffic grow, traditional radar and visual sensing face increasing limitations in complex environments. This study combines LiDAR with the YOLO deep learning algorithm for real- time detection of ships and personnel in 2D radar images. Data from Kaohsiung Port was collected using OS1 LiDAR with 360° scanning, converted and annotated for YOLO model training and optimization, building over 14,000 images. Results show effective recognition of vessels and personnel, suitable for real-time port monitoring. Though not specifically trained for man-overboard cases, the model supports personnel detection and can be applied to smart shipping, including port monitoring and autonomous navigation. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。