Augmentation of onboard camera data with ship manoeuvrability for tactical navigation support in ice
Notice bibliographique
Résumé
Shipping in Canadian Arctic waters involves significant risks, primarily due to potential ice interactions. To address these challenges, various support tools have been developed to enhance safe navigation in ice-prone regions. These include POLARIS, a system which evaluates vessel suitability for specific ice conditions, and onboard cameras, which act as sensors to capture and monitor ice conditions around a vessel. This study examines the effectiveness of these two decision support tools, emphasizing the need to account for operational parameters such as vessel speed and physical characteristics like vessel length when assessing a ship's ability to navigate safely through ice. Image processing techniques, including projective transformation or homography, are applied to convert onboard camera data into a top-down view, enabling augmentation of ship manoeuvrability parameters, specifically the stopping distance and turning circle parameters. Image rescaling is further employed to achieve a true-scale representation of distances within the field of view. Two sample vessel scenarios are analyzed to evaluate their manoeuvrability in a test case involving a 50m diameter ice hazard at 175m directly ahead of the vessel. The results demonstrate the critical role of vessel speed in stopping distance. The results also show the limitations of using onboard cameras for tactical navigational support, as well as highlighting the limits that POLARIS has in terms of accounting for differences in vessels within the same ice class but with different capabilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».