船舶优先权对船舶融资影响及风险规避

船舶优先权是海商法体制下独特的制度,对船舶融资有着不可回避的影响.但尽管如此,如果融资人能够充分注意到这项制度可能带来的问题和风险,采取必要的措施降低风险可能给融资人带来的负面影响,船舶融资事业仍然是大有可为的.由此产生的由于优先权所产生的资不抵债是银行不得不关注的风险,大力发展船舶融资,帮助银行更好的规避风险,帮助业务开展是我们的重要日标.     

商机初现船舶产业投资基金悄悄进场

自国际金融危机爆发以来，传统融资渠道大幅萎缩给航运、造船企业的正常运营带来巨大的压力。在此背景下，中国境内船舶产业投资基金的兴起对于缓解船舶融资市场的流动性困境无疑起到了积极的作用。但是。与国外成熟的船舶基金相比，刚剐起步的中国船舶基金生存现状如何？其未来发展之路又将如何？     

船舶融资创新研究

航运企业是高风险、资金密集型企业。船舶融资难依然是制约航运企业发展的重要因素,船舶融资创新日渐成为亟需解决的问题。从船舶融资的定义与特征入手,并分析船舶融资的基本特征与融资现状,给出融资创新的建议。     

建造中船舶抵押融资问题探析

船舶建造是资金密集性产业,大部分造船企业都依赖于船舶融资,特别是中小型造船企业,更需要船舶融资。发展建造中船舶的抵押贷款融资是中小型造船企业解决融资困难的必由之路。在对建造中船舶抵押融资的必要性和可行性分析的基础上,对建造中船舶抵押融资的办理程序、抵押登记等相关问题作了初步的探索与简要的分析。     

船舶融资方式的比较分析

狭义的船舶融资．一般是指船舶经营者、船舶制造者，为造船或购船．对外募集资金而言：广义的船舶融资．则除了上述意义外．尚包括船舶经营者在船舶运营时对外取得融通资金．以及船舶营运终了后．就船舶剩余价值加以回收变现等取得资金之方式而言。以下所讨论关于船舶融资之定义．乃指广义之船舶融资而言．一般船舶融资主要采用下列方式进行。     

船舶融资：中资银行在谨慎中扩张

船舶融资一直以来是外资银行垄断的“自留地”。在国际金融危机爆发之前．欧洲金融机构已有数百年的船舶融资发展历史。挪威、德国、希腊等国的银行基本垄断了国际船舶融资市场．并成为船舶融资市场的主导力量。相比之下，过去相当长一段时期，中资银行对船舶融资尚未形成业务规模。然而．全球船舶融资市场格局却因为受国际金融危机影响而出现了重大调整。危机中．中国经济一枝独秀，     

船舶融资租赁合同下出租人的主要风险及预防

航运业是资金密集型产业,许多航运企业为提高运力选择船舶融资租赁方式来增加投资。船舶融资租赁是融资租赁的一种,已成为航运业重要的融资手段。但是,由于出租人相对弱化的所有权,使得出租人承担着巨大的风险。如何防范船舶融资租赁中的风险,确保自身的债权利益,是出租人参与船舶融资租赁交易时的关注重点。许多专家学者对这一方面进行了研究探讨并各有所长,作者在此基础上通过分析比较,进行了总结和研究。本文首先简单介绍了船舶融资租赁的概念,分析了船舶建造方或船舶卖主信用风险、市场风险、交易过程中的操作风险、政治风险、自然灾害风险以及其他船舶融资租赁出租人的特殊风险,然后在此基础上提出防范上述风险的具体对策,并对中国立法提出相关建议。     

船舶融资租赁与我国航运企业发展问题分析

国际航运业是一个周期性强、风险性大的行业,高风险是航运企业融资难的重要原因。因此探索新的融资方式在航运企业的发展中起着重要作用。船舶融资租赁作为一种全新的融资方式,可以满足航运业特别是中小航运企业的资金需求。本文首先分析了我国船舶租赁存在的问题,在此基础上提出了相关建议：发展我国船舶融资租赁业务,政府应出台扶持航运企业船舶融资租赁业务的政策,加大对航运融资租赁专门人才的培养,并积极搭建应航运企业和融资租赁企业及造船厂之间的合作平台。     

船舶检验与船舶安全检查对船舶适航的影响

对于船舶和海上航行来说,应当加强船舶检验与船舶安全检查,并且科学合理的分析船舶检验与船舶安全检查对船舶适航的影响,更好地确保船舶能够在水上航行。本文针对船舶检验与船舶安全检查进行了相关概述,并且探讨了二者之间的关联,在此基础上分析了船舶检验与船舶安全检查对船舶适航的影响。     

船舶融资的风险识别与防范

2007年以来．全球金融危机给造船和航运造成极大冲击．船舶融资也被视为高风险。造船界在实践中已经采取了风险防范措施，但对于船舶融资中的诸多惯例和创新．缺乏系统而深人的理论分析。因此。多数人对船舶融资的相关措施是知其然而不知其所以然。中国是造船和航运大国，船舶融资近年来逐渐受到重视。中国要借鉴国际经验拓展船舶融资业务．也必须切合本国实际，因此，认知船舶融资相关举措的理论意义，对于中国发展并创新自己的船舶融资产品是很有必要的。     

我国试行国际船舶登记制度研究

建设上海国际船舶登记中心,主旨是推广国际船舶登记制度,以改变我国中资船挂外旗的船舶登记状况,并以此加大对上海国际航运中心软环境的建设。本文以船舶登记制度对航运业的影响为切入点,通过研究香港航运中心的船舶登记制度,来分析船舶登记制度对航运相关产业的影响,包括积极意义以及消极意义,并提出相关建议。     

足建模保交船

上海船厂船舶有限公司实施精度控制、工时／物量管理两大措施，今年以来，面对金融危机给造船业带来的冲击，上船公司——     

基于遥感图像的船舶目标检测方法综述

如何在复杂环境中准确、快速地实现各类船舶目标检测是一项重要研究课题,也是保障船舶航行安全、保护领土安全、加强水域资源监管的基础。红外成像、合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）以及卫星遥感等成像技术的发展为船舶检测提供了丰富的图像数据,已取得许多研究成果。介绍了船舶目标检测的过程,从基于传统图像处理技术的船舶目标检测和基于深度学习的船舶目标检测两方面总结并分析了现有船舶目标检测方法,讨论了相关关键技术,最后指出了未来的研究方向。     

基于德尔菲法的舟山市船舶出口贸易风险识别

运用德尔菲法对舟山市船舶出口贸易的风险进行有效识别,旨在为舟山市船舶出口企业有效评价风险,采取适当措施积极防范风险打下基础,从而促进舟山市船舶出口企业的良性发展。     

跟踪与数据中继卫星系统在测量船上的应用前景

介绍了国际跟踪与数据中继卫星系统（TDRSS）的基本状况与发展趋势,分析了今后测量船 利用中 继卫星系统传输高速数据的应用前景,比较了测量船加装中继卫星系统的几种方案,并 对其可行性进行了评估。     

基金经理个人特征与投资能力研究

基金经理作为特定群体,其价值逐步显露,买"基金"买"基金经理"的理念已深入人心。通过系统检查经理个人特征与选股风格、选股能力以及基金业绩的关系,发现基金经理的从业经验、海外教育等影响基金经理选股风格,从而改善选股能力和基金业绩。     

基于星载AIS信息的船舶模拟训练平台

针对传统大型三维视景模拟训练系统存在的真实感差、成本高、人工干预程度大等问题,构建了一种基于星载自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息的船舶模拟训练平台。该平台引入星载AIS数据提取实船静动态消息,经数据清洗、插值和融合后生成完整航线,能够用AIS真实数据驱动二维电子海图显示,生成三维视景。平台集成多元电子海图数据源,提供融合AIS和雷达目标信息的二次开发接口。在保证航行安全的前提下,船舶态势形成追越、会遇局面时,模拟船能够自动完成车舵操作并给出相应的灯光音响信号。该平台能够为复杂条件下航行与编队运动训练课目提供基础支撑。     

一种基于视觉感知的舰船目标智能化识别方法

为有效识别视觉系统采集的可见光图像中的舰船目标，提出了基于YOLO（You Only Look Once）网络模型改进的10层的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）用于水面舰船目标的智能识别，通过反卷积的方法可视化CNN中不同卷积层提取到的舰船目标特征。按照传统目标识别方法提取了舰船目标的四类典型人工设计特征，将所提CNN的舰船目标识别结果与YOLO网络模型及四类人工设计特征结合支持向量机用于舰船目标识别的结果进行比较。实验结果表明，与YOLO网络模型相比，综合精确率、召回率和效率3个舰船目标识别的性能指标，改进后的CNN性能更好，从而验证了所提方法的有效性。不同数据量下采用典型特征识别舰船目标与基于深度CNN识别舰船目标的识别结果比较说明了不同类型目标识别算法的优劣势，有利于推动综合性视觉感知框架的构建。     

基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

利用改进特征金字塔模型的SAR图像多目标船舶检测

深度学习模型中的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）常被用作合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题，提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN（Region Proposal Network）并映射成新的特征空间用于目标检测，然后利用基于形状相似度距离（Shape Similar Distance,SSD）度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框，并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明，所提算法目标检测精确率达到98.62%，在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比，模型准确率提高，整体性能更好。