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公开(公告)号：CN118230262A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410056729.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06T7/73 , G06T7/246 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/0455 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于空海自主协同系统的船舶异常行为红外监测方法，无人船通过雷达检测到活动船只，释放无人机监测船只；无人机将采集的船舶图像输入到目标检测模块中，识别目标类别，并根据红外相机参数和无人机GPS位置信息，计算目标GPS位置，将图像中多目标GPS位置的质心点作为航点，实现多目标跟踪；根据相邻帧图像目标构建关联度矩阵，使用基于关联度最大权匹配的匈牙利算法找出最优匹配，得到目标轨迹；依据轨迹提取目标轨迹特征，通过自编码器重构特征信息，计算原始特征和重构特征的误差，判别船舶行为异常情况。与现有技术相比，本发明解决了船舶关闭AIS系统后难以监控的问题，提升了夜间船舶监控能力，降低人工监测强度。
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公开(公告)号：CN118038038A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410056486.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于统计学改进的弱监督语义分割方法、装置及介质，其中方法将待分割图像输入基于统计学改进的语义分割网络中，生成分割结果图，语义分割网络包括：特征编码模块：用于将输入的待分割图像处理为具有空间权重参数的特征图；语义亲和信息模块：用于基于统计学原理提取语义亲和信息；特征解码模块：将经过特征编码模块处理后的特征图送入相应的解码器经过上采样得到最终的分割结果。与现有技术相比，本发明能够提高网络对全局特征的提取能力，改进的基于统计学原理的语义亲和模块能够提高网络对语义亲和信息的提取能力，增加语义分割精度，同时端到端的网络弥补了多阶段训练复杂性高的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117873055A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311626571.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及一种基于PCA‑DQFD的无人水面艇自适应路径跟踪方法、设备及介质，该方法包括：获取无人水面艇的路径跟踪指标集，并采用主成分分析PCA算法提取主体成分；构建DQFD网络模型，将提取出的主体成分作为无人水面艇的状态空间，设置无人水面艇的动作空间，利用总损失函数进行预训练；其中，DQFD网络模型为学习演示的深度Q学习网络模型；基于DQFD网络模型输出的最优路径跟踪策略，迭代优化无人水面艇航行的控制参数，以实现对指定路径的实时自适应跟踪。与现有技术相比，本发明提高了无人水面艇的路径跟踪成功率和航行效率。
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公开(公告)号：CN119600513A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411685240.X
申请日：2024-11-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及红外目标检测技术领域，具体涉及一种面向无人艇的轻量型实时红外目标检测方法及系统，该方法通过无人艇搭载的红外热像仪采集红外数据，并进行预处理、标注和划分。采用轻量级GLAF‑MobileNetV4网络作为检测方法的主干，不仅提升实时性，还大幅减少了模型参数。其中，轻量型的全局局部自适应融合注意力，能巧妙地整合全局与局部信息，通过动态权重调整优化局部信息融合。同时，设计的动态自适应多尺度特征融合编码器，利用注意力引导机制，根据多尺度特征的重要性自适应调整融合比例。本发明部署简便，提升无人艇在低光照条件下的目标检测精度与实时性，检测效率显著。
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公开(公告)号：CN117901103A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410100465.8
申请日：2024-01-24
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种面向垃圾处理场景的抓取机器人控制方法、系统、介质，方法包括：实时采集图像并利用预设的通信协议发送至服务端进行逐帧推理，接收包括物品种类和坐标的实时推理结果；基于所述实时推理结果，利用本地的传感器移动至要处理的目标物品并抓取所述目标物品；在抓取到所述目标物品后，基于所述实时推理结果，利用本地的传感器移动至放置所述目标物品的目标位置处并放置目标物。与现有技术相比，本发明具有改善推理的即时性、机器人成本低等优点。
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公开(公告)号：CN118195085A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410406933.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于后悔值策略梯度的水面无人艇集群对抗策略优化方法，首先，为满足无人艇集群对抗的要求，设计合适的对抗场景，并制定合理的奖励函数对无人艇的决策进行评价。然后，采用一种后悔值策略梯度算法，将优势值式样的后悔值与强化学习中的策略梯度相结合，以改进策略网络参数的更新方式，从而提高决策效率。最后，与部署传统演员‑评论家算法策略的无人艇进行对抗演练，并评估无人艇集群对抗的性能表现。本发明的策略优化方法具备泛化能力，能够适用于不同类型无人艇集群、应对不同对抗环境，并实现多样化的任务目标。
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公开(公告)号：CN118093909A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410100686.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/55 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于ViT的无人机深度哈希图像检索方法、设备、介质，利用预先训练好且微调后的基于ViT网络的网络模型，基于输入的无人机图像的图像特征进行检索，方法包括如下步骤：针对输入的图像特征，通过卷积提取浅层特征；基于所述浅层特征，通过分块和线性嵌入处理，利用多个多头注意力模块提取深层特征；基于所述浅层特征和所述深层特征，通过残差连接得到融合特征；基于所述融合特征，通过哈希层生成哈希编码；基于所述哈希编码和所述融合特征，从图像库中进行由粗到细的分级搜索，得到检索结果。与现有技术相比，本发明提高了无人机图像检索的准确率。
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