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公开(公告)号：CN118379696B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN118379696A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410808322.2
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/54 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种船舶目标检测方法、装置及可读存储介质，涉及目标检测技术领域，船舶目标检测方法包括采集船舶数据，并得到船舶数据集；基于MobileViTv2模块在YOLOv8主干网络架构下搭建初始船舶检测模型，MobileViTv2模块包括局部滑动窗口分支和全局滑动窗口分支；对初始船舶检测模型进行训练，得到船舶目标检测模型，并基于船舶目标检测模型进行船舶目标检测；其中，局部滑动窗口分支用于提取船舶数据集的局部特征，全局滑动窗口分支用于提取船舶数据集的全局特征，局部滑动窗口分支为自适应学习窗口分支，局部滑动窗口分支包括注意力块，注意力块的参数基于预设船舶长宽比设计。本发明能够有效提升船舶目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN119888492A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411951065.4
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于生物神经突触模拟和阶梯替代函数的海面目标检测方法，属于海面目标检测领域。本发明采用脉冲神经元LIF代替了YOLOV5原有激活函数；使用阶梯替代函数完成YOLOV5+SNN架构下的脉冲神经网络的损失求导，为复杂的海面图像输入提供丰富的训练策略，从而进行误差反向传播。本发明考虑到了海面船舶目标检测实际场景下需要不断累计神经元对于数据的刺激，其更加贴合生物的学习过程，能够有效提升船舶目标识别率，实现延迟与识别率的理想平衡，并为特定的海洋场景图像保留更多有效信息。
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公开(公告)号：CN119760869A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411810300.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种船舶横摇状态预测方法，属于船舶信息处理领域；通过构建数据驱动模型，可以实现对船舶横摇状态的短期预测。本发明通过编码器‑解码器结构，将输入信息编码成为一个上下文向量传输到解码器中，使输入输出数据长度可以不同，因此可以使用更长的输入数据来预测输出数据，模型可以学到更多知识，提升预测准确率。本发明可以应用在船舶减摇场景中，提前预知船舶横摇状态，为减摇系统提供横摇预估值，从而支撑减摇算法的设计。
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