公开(公告)号：CN114926727B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202210391456.X

申请日：2022-04-14

Applicant: 南京大学

Inventor： 程亮 ,  楚森森 ,  程俭 ,  张雪东 ,  吴洁 ,  刘东阁 ,  左潇懿 ,  薛清仁

IPC: G06V20/05 ,  G06T5/10 ,  G06T17/05 ,  G06V10/774 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N20/20 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络与集成学习的水下地形提取方法，该方法包括以下步骤：采用数字图像处理技术并结合目视解译辅助的方式，对遥感影像数据集进行预处理，并将预处理后的遥感影像和训练样本作为输入数据集；构建基于BP神经网络算法的子学习器，对BP神经网络算法进行训练，并利用训练好的神经网络模型对若干水深反演结果进行生成；基于最小离群度方法确定集成策略；将整个研究区的水深反演结果集进行集成，并对集成后的水下地形图进行精度评估。实现高精度浅海水下地形；通过神经网络与集成学习算法的结合，解决了传统BP神经网络算法在水深反演过程中的鲁棒性较差问题，进一步提升了水深反演精度和可靠性。

公开(公告)号：CN115983475A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310001248.9

申请日：2023-01-03

Applicant: 南京大学

Inventor： 程亮 ,  吴洁 ,  楚森森 ,  刘东阁 ,  薛清仁 ,  程俭 ,  庄启智 ,  段志鑫 ,  季辰 ,  谌颂

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F30/28 ,  G06F17/18 ,  G06F113/08 ,  G06F111/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种海区尺度落水人员漂移轨迹预测方法，步骤包括：海域分区、漂移轨迹预测模型建立、落水人员漂移轨迹预测、漂移轨迹预测模型精度及适用性评价。本发明提升了落水人员漂移轨迹预测精度，有助于提高海上搜救工作落水人员漂移轨迹精准预测能力，有力支撑海上搜救辅助决策。

公开(公告)号：CN115235431B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202210546616.3

申请日：2022-05-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 程亮 ,  楚森森 ,  程俭 ,  吴洁 ,  庄启智 ,  陈辉 ,  段志鑫

IPC: G01C13/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/80 ,  G06T7/11 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分层的浅海水深反演方法及系统，一种基于光谱分层的浅海水深反演方法包括以下步骤：S1、基于计算机数字图像处理技术对预设的遥感影像数据集进行预处理；S2、基于多光谱测深性能和影像分割的无参数光谱分层策略，获取遥感影像波段分量；S3、通过获取的所述遥感影像波段分量建立基于光谱分层的浅海水深反演算法。本发明提出一种基于光谱分层的浅海水深反演方法，解决了传统水深反演算法没有顾及不同光谱的测深极限与适用范围的问题，为浅海水深反演提供了一种更高精度的方法。

公开(公告)号：CN114926727A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210391456.X

申请日：2022-04-14

Applicant: 南京大学

Inventor： 程亮 ,  楚森森 ,  程俭 ,  张雪东 ,  吴洁 ,  刘东阁 ,  左潇懿 ,  薛清仁

IPC: G06V20/05 ,  G06T5/10 ,  G06T17/05 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络与集成学习的水下地形提取方法，该方法包括以下步骤：采用数字图像处理技术并结合目视解译辅助的方式，对遥感影像数据集进行预处理，并将预处理后的遥感影像和训练样本作为输入数据集；构建基于BP神经网络算法的子学习器，对BP神经网络算法进行训练，并利用训练好的神经网络模型对若干水深反演结果进行生成；基于最小离群度方法确定集成策略；将整个研究区的水深反演结果集进行集成，并对集成后的水下地形图进行精度评估。实现高精度浅海水下地形；通过神经网络与集成学习算法的结合，解决了传统BP神经网络算法在水深反演过程中的鲁棒性较差问题，进一步提升了水深反演精度和可靠性。

公开(公告)号：CN119672518A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411652993.0

申请日：2024-11-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 楚森森 ,  叶莉 ,  程亮 ,  程俭 ,  李姬喆 ,  胡琪鑫 ,  徐睿涵 ,  屈子扬

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06V10/24 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明涉及本发明公开了一种顾及底质特征的浅海水深高光谱反演方法包括以下步骤：高光谱遥感影像结合星载激光雷达数据中的水深数据，得到浅海高光谱遥感影像；对浅海高光谱遥感影像水边线处的底质进行光谱数据采样并对同类底质的光谱数据求均值，然后赋值到底质的空间分布数据中，得到底质光谱影像；以星载激光雷达数据覆盖区域的浅海高光谱遥感影像和底质光谱影像作为训练样本的输入数据，星载激光雷达数据中的水深数据作为训练样本的输出数据，对浅海水深反演模型进行训练，并使用训练后的浅海水深反演模型进行浅海水深反演。本发明充分挖掘并利用底质特征来削弱浅海底质异构干扰，为浅海水深遥感反演提供了一种更高精度的方法。

公开(公告)号：CN115235431A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210546616.3

申请日：2022-05-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 程亮 ,  楚森森 ,  程俭 ,  吴洁 ,  庄启智 ,  陈辉 ,  段志鑫

IPC: G01C13/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分层的浅海水深反演方法及系统，一种基于光谱分层的浅海水深反演方法包括以下步骤：S1、基于计算机数字图像处理技术对预设的遥感影像数据集进行预处理；S2、基于多光谱测深性能和影像分割的无参数光谱分层策略，获取遥感影像波段分量；S3、通过获取的所述遥感影像波段分量建立基于光谱分层的浅海水深反演算法。本发明提出一种基于光谱分层的浅海水深反演方法，解决了传统水深反演算法没有顾及不同光谱的测深极限与适用范围的问题，为浅海水深反演提供了一种更高精度的方法。