公开(公告)号：CN120047808A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510132058.X

申请日：2025-02-06

Applicant: 南通大学

Inventor： 黄晴晴 ,  黄菠 ,  何亚霖 ,  马宏杰 ,  张胜诚 ,  袁银龙 ,  程赟

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/12 ,  G06V10/84 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/047 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯神经网络的水下图像识别方法，属于水下图像识别技术领域；解决了通用的目标识别方法在视觉退化的水下环境下鲁棒性较差的技术问题。该方法步骤包括：S1、构建水下潜艇图像数据集；S2、构建基于贝叶斯神经网络的水下图像识别模型；S3、使用构建数据集进行深度学习模型训练，得到水下图像识别模型；S4、根据训练好预测模型，对潜航器执行水下任务时采集的图像进行预测分析，获取图像目标分类结果及不确定度。

公开(公告)号：CN119205906A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411197212.3

申请日：2024-08-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 黄菠 ,  黄晴晴 ,  何亚霖 ,  马宏杰 ,  张胜诚 ,  袁银龙 ,  程赟

IPC: G06T7/73 ,  G06V20/17 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于贝叶斯深度学习的海上停机平台动态位置预测方法，涉及无人机动态预测海上停机平台动态位置技术领域，解决了无人机在复杂环境下动态预测海上停机平台位置的技术问题，其技术方案为：包括以下步骤：S1、建立海上无人机停机平台图像数据集；S2建立基于贝叶斯深度学习的海上停机平台动态位置预测模型；S3、获取海上停机平台动态位置预测模型；S4、获取海上停机平台相对于无人机的位置及不确定性。本发明的有益效果为：本发明解决了无人机在海面上降落过程中高度、位置、角度、海风、海浪、抖动等因素的影响，实现对海上停机平台动态位置较为准确的预测，并给出预测的不确定性，提高模型的鲁棒性。