人工智能视觉识别在航标故障预警中的实践

引言

航标作为航海导航的重要辅助工具，其正常运行对于保障船舶航行安全至关重要。航标故障可能导致船舶偏离航道、触礁甚至沉没，造成严重的经济损失和人员伤亡。传统的航标故障检测依赖于人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现突发故障。随着人工智能技术的快速发展，视觉识别技术为航标故障预警提供了新的解决方案。通过安装在航标上的摄像头和传感器，结合人工智能算法，可以实时监测航标的运行状态，及时发现故障并发出预警。这种技术的应用不仅提高了航标维护的效率，还增强了航道的安全性。因此，研究人工智能视觉识别在航标故障预警中的实践具有重要的现实意义。

一、人工智能视觉识别技术在航标故障预警中的优势

（一）实时性与高效性

人工智能视觉识别系统能够实时监测航标的运行状态，通过安装在航标上的高清摄像头和传感器，持续获取航标的图像和视频信息。这些信息被实时传输到处理中心，由人工智能算法进行分析和处理。与传统的人工巡检相比，这种实时监测方式能够更快地发现故障，大大提高了故障预警的及时性和效率。例如，在恶劣天气条件下，人工巡检可能无法及时到达现场，而视觉识别系统可以不受天气影响，持续工作，确保航标的正常运行。

（二）准确性与可靠性

利用深度学习算法，人工智能视觉识别系统可以对航标的图像进行精确分析，识别出各种故障特征，如航标灯的熄灭、航标的倾斜或损坏等。这些算法经过大量的图像数据训练，能够准确区分正常状态和故障状态，减少了误报和漏报的可能性。此外，系统还可以通过多角度、多时间点的图像对比，进一步验证故障的真实性，提高了预警的可靠性。例如，通过对比航标在不同时间段的图像，可以判断航标是否发生了位移或损坏，从而及时发出准确的预警信息。

（三）远程监控与自动化

人工智能视觉识别系统支持远程监控功能，管理人员可以通过网络在任何地点实时查看航标的运行状态。这种远程监控方式不仅提高了管理的便利性，还减少了现场巡检的频率和成本。同时，系统可以自动进行故障检测和预警，无需人工干预，实现了航标故障预警的自动化。例如，当系统检测到航标故障时，可以自动向管理人员发送预警信息，包括故障类型、位置和时间等详细信息，使管理人员能够迅速采取措施进行修复。

二、人工智能视觉识别系统在航标故障预警中的构建

（一）硬件设备

构建人工智能视觉识别系统需要配备高性能的硬件设备。首先，需要在航标上安装高清摄像头，这些摄像头应具备防水、防尘、耐腐蚀等特性，以适应恶劣的海洋环境，建议选用 IP68 防护等级摄像头，确保长期浸泡或强盐雾环境下正常工作。摄像头的分辨率和帧率应足够高，如选用 4K 分辨率、30fps 帧率，以确保能够清晰地捕捉航标的细节。此外，还需要安装传感器，如倾斜传感器、光照传感器等，用于监测航标的物理状态和环境条件，倾斜传感器精度需达 ±0.1^∘ °以精准判断航标倾斜故障。

（二）软件算法

软件算法是人工智能视觉识别系统的核心。深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），被广泛应用于图像识别和分析，可选用 YOLOv8 等轻量化模型，兼顾识别精度与实时性。这些算法通过对大量航标图像数据的学习和训练，能够自动提取故障特征，实现对航标状态的准确判断。算法的训练需要大量的标注数据，这些数据应涵盖各种正常和故障状态下的航标图像，包括不同光照、天气下的场景。通过不断优化算法模型，如引入注意力机制强化关键区域识别，可以提高故障检测的准确性和效率。例如，通过调整神经网络的结构和参数，可以提高算法对航标灯熄灭等常见故障

的识别能力。

（三）数据处理

数据处理是确保系统正常运行的关键环节。从摄像头和传感器获取的图像和数据需要经过预处理，如去噪、增强等操作，可采用高斯滤波去噪、直方图均衡化增强图像对比度，以提高图像质量。预处理后的数据被传输到处理中心，由软件算法进行分析和处理。处理后的结果需要进行存储和管理，可采用边缘计算节点结合云端存储架构，以便管理人员可以随时查询和分析历史数据。此外，数据处理还需要考虑数据的安全性和隐私性，确保数据在传输和存储过程中的安全。

三、人工智能视觉识别技术在航标故障预警中的应用

（一）故障检测

人工智能视觉识别系统能够自动检测航标的多种故障类型。通过对航标图像的分析，系统可以识别出航标灯的熄灭、航标的倾斜、航标表面的损坏等常见故障。例如，当航标灯因故障熄灭时，系统可以通过对比航标灯的亮度变化，及时发现故障并发出预警。对于航标的倾斜故障，系统可以通过倾斜传感器的数据和图像分析，判断航标是否偏离正常位置。这种自动化的故障检测方式大大提高了故障发现的及时性和准确性。

（二）预警信息生成

当系统检测到航标故障时，会自动生成预警信息。预警信息包括故障类型、故障位置、发现时间等详细信息，这些信息通过网络实时发送给管理人员。预警信息的形式可以是短信、邮件或应用程序通知，确保管理人员能够及时收到并采取措施。例如，当系统检测到航标灯熄灭故障时，会立即向管理人员发送短信，告知故障的具体情况，使管理人员能够迅速安排维修人员进行修复。这种及时的预警信息生成方式有助于减少航标故障对船舶航行安全的影响。

（三）远程监控与管理

人工智能视觉识别系统支持远程监控功能，管理人员可以通过网络在任何地点实时查看航标的运行状态。通过安装在航标上的摄像头和传感器，系统可以将航标的实时图像和数据传输到监控中心或管理人员的移动设备上。管理人员可以随时查看航标的运行状态，无需亲自到现场进行巡检。此外，系统还可以对历史数据进行分析和统计，为管理人员提供决策支持。例如，通过分析航标故障的历史数据，管理人员可以预测故障发生的趋势，提前安排维护计划，提高航标维护的效率和效果。

四、总结

人工智能视觉识别技术在航标故障预警中的应用具有重要的现实意义。通过实时监测航标的运行状态，及时发现故障并发出预警，可以有效提高航标维护的效率和航道的安全性。人工智能视觉识别系统在故障检测、预警信息生成和远程监控等方面具有显著优势，能够为航标管理提供高效、准确和便捷的解决方案。然而，在实际应用中，还需要进一步优化硬件设备、软件算法和数据处理等方面，以提高系统的性能和可靠性。未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，人工智能视觉识别技术将在航标故障预警中发挥更大的作用，为航海安全提供更加有力的保障。

参考文献

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作者简介：牟岳磊（1996 年03 月10 日-），女，汉族，山东省日照市，大学本科，助理工程师，研究方向：航海保障，工作单位：。