用于自主航运的智能海事态势感知与风险评估

本研究项目旨在通过整合自动识别系统（AIS）数据与视频分析，提升自主船舶的海上态势感知能力。其目标是了解船舶行为、预测交通互动，并评估拥挤水域中的航行风险。申请者应具备海洋工程、数据分析或人工智能相关的背景知识。

关于该项目 如何使自主船舶理解复杂的海上交通状况并识别新兴的航行风险？ 该项目将利用自动识别系统（AIS）轨迹与视频数据，研究智能海上态势感知技术，重点探讨船舶行为、交通互动、轨迹预测以及不确定性意识风险评估，以识别繁忙且条件受限水域中潜在的危险情况。 安全自主航行不仅仅依赖于对周围船只的探测。自主系统必须理解船只的运动方式，预测它们之间的相互作用，并识别可能演变为航行危险的情况。 在繁忙的水道中，船舶行为难以预测且交通状况变化迅速，因此实现可靠的海上态势感知仍然具有挑战性。 该项目将利用自动识别系统（AIS）轨迹与视频作为辅助的海上交通信息来源，研究用于自动化航运的智能海上态势感知与航行风险评估。 该研究将首先探讨如何整合船舶观测数据以重建交通状况，并提供关于船舶运动与互动的可靠信息。 将研究了解船舶行为的方法、预测交通动态以及识别潜在危险相遇情况，包括对撞、超车及正面碰撞情形。 核心研究挑战在于应对船舶行为、轨迹预测及风险评估中的不确定性。 该项目将探讨这些不确定性如何影响新兴航行风险的诊断与评估，以及动态交通状况的解析。 可能的研究方法包括计算机视觉、轨迹建模、机器学习、概率风险评估以及海上交通模拟。 研究将重点针对港口及受限海岸水域，通过历史交通数据与典型航行场景进行评估。 该项目将推动智能海事态势感知与基于风险分析的自主航行技术发展，有助于构建更安全的海上自主水面船舶及未来的海事交通管理系统。 工程学院致力于促进平等与多样性包容，这一理念体现在我们获得的 Athena SWAN 奖上。 我们欢迎所有申请者，无论其性别、种族、残疾状况、性取向或年龄如何，并将全面考虑那些寻求灵活工作模式以及有过职业休整的申请者。 该大学拥有宽松的产假政策、现场育儿设施，并提供多种福利措施，以保障员工的健康与工作生活平衡。 南安普顿大学致力于可持续发展，并荣获了铂金级生态奖。

入学要求 英国2:1荣誉学位，或其国际等效学位。 具备扎实的学术研究背景或以往的研究经验为优。

资助：竞争性资助 学费与资助 我们为英国本土学生和国际学生提供多种资助机会。符合条件的学生可通过“地平线欧洲”学费减免，自动免除国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 大学通过竞争性遴选授予的校长助学金，为遴选排名靠前的申请人支付国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 本校各学院通过竞争性遴选提供的博士奖助金，通常为遴选排名靠前的申请人支付按英国本土学生标准收取的学费，并提供生活津贴。 资助采用滚动授予方式，因此请尽早申请，以尽可能增加进入资助评选的机会。 如需了解更多信息，请访问我们的研究生研究资助页面。

如何申请 您需： 选择课程类型（研究型）、2027/28学年、工程与物理科学学院 选择全日制或非全日制 搜索工程与环境博士项目（7175） 在申请表第2部分填写导师姓名 申请材料应包括： 您的CV（个人简历） 2份学术推荐信 截至目前的学位课程成绩单和证书 英语语言资格证明（如适用）