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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：CN118968274A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410974914.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化改进Yolov8的水下移动目标检测方法及系统，该方法包括：实时获取水下图像输入预先训练好的轻量化目标检测模型中进行水下移动目标检测，输出检测结果，其中，轻量化目标检测模型采用改进的Yolov8模型进行训练，轻量化目标检测模型包括骨干网络、轻量级跨尺度特征融合模块和新型动态检测头；轻量化目标检测模型的执行步骤包括：将水下图像输入骨干网络中，得到不同尺度的特征图；将不同尺度的特征图输入轻量级跨尺度特征融合模块进行逐步融合，生成富含全局和局部的融合特征；将富含全局和局部的融合特征输入新型动态检测头进行检测，输出检测结果。与现有技术相比，本发明具有提升检测精度等优点。
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公开(公告)号：CN118941941A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410923963.2
申请日：2024-07-11
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度特征融合的海上目标检测方法，包括：获取海上目标图像，并进行图像预处理；将预处理后的海上目标图像输入特征提取网络中，得到不同层次、不同尺度的图像特征；通过多层高效重参数化泛化特征金字塔网络，对特征提取网络输出的各个图像特征进行第一次多尺度特征融合，得到多个金字塔网络融合特征；通过多层自适应结构特征融合网络，对各个金字塔网络融合特征进行第二次多尺度特征融合，得到多个自适应网络融合特征；将各个自适应网络融合特征输入到分类回归网络，得到海上目标的类别和位置信息。与现有技术相比，本发明提高了海上目标的检测精度和鲁棒性，为海上无人视觉系统的建立提供了新的解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118644663A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410806688.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于全局局部融合注意力的红外海面目标检测方法，包括以下步骤：获取红外海面图像进行预处理；将预处理后的红外海面图像输入基于全局局部融合注意力的主干网络中进行特征提取，获得多尺度的特征信息；将所述多尺度的特征信息输入自适应多尺度特征融合编码器中进行尺度内交互和自适应跨尺度融合，获得多尺度的融合特征信息；采用查询选择从多尺度的融合特征信息中选择融合特征信息作为初始对象查询，并采用解码器将所述初始对象查询转化为目标检测结果。与现有技术相比，本发明具有提升红外海面目标检测的准确性和稳定性等优点。
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公开(公告)号：CN118192584A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410406939.1
申请日：2024-04-07
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及一种基于MPC‑NDQN的无人机着艇方法、设备、介质，方法包括如下步骤：通过构建无人机动力学模型，得到基于输入控制量和状态变量的离散化的线性状态空间方程，通过MPC得到未来一段时间内的着艇轨迹；基于着艇轨迹，利用NDQN更新噪声网络的网络参数；基于更新后的噪声网络得到最优动作，实现无人机飞行姿态的控制，NDQN中，以无人机的位姿和降落点的坐标作为状态空间，以无人机的飞行姿态作为动作空间，以着艇轨迹跟踪率作为奖励函数，且采用计及新老信息置信度和远见程度的价值函数。NDQN网络中带有标准正态分布的噪声，能在训练时产生一定的随机性，因此无人机即使在不确定的环境下也能精准跟踪最优着艇轨迹。
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公开(公告)号：CN118189963A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410306014.X
申请日：2024-03-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于点线特征的无人船双目视觉同步定位与建图方法，包括如下步骤：获取无人船双目摄像头采集的图像，通过特征提取得到点特征和线特征；基于所述点特征和线特征，通过与历史图像帧进行匹配，获取当前图像帧的位姿估计，实现无人船的定位；判断是否插入新的关键帧，若插入新的关键帧，基于关键帧对构建的局部地图进行束调整；通过计算关键帧间的相似性对轨迹中的环路闭合进行估计，并对轨迹进行校正；完成地图的构建。与现有技术相比，本发明具有适应性强、鲁棒性、实时性强等优点。
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公开(公告)号：CN119396141A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411452632.1
申请日：2024-10-17
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及无人艇轨迹跟踪技术领域，尤其涉及一种基于自适应动态事件触发的无人艇轨迹跟踪控制方法，建立了无人艇的运动学模型、期望轨迹和位置误差动态方程。结合动态事件触发机制和自适应动态规划，给出了含有动态事件触发控制律的代价函数和Hamilton函数，减少了无人艇控制器的资源消耗。利用了神经网络良好的非线性逼近能力，近似获取未知的代价函数与最优控制律。将计算得到的最优控制律应用于无人艇的控制系统，驱动无人艇按照预定的轨迹进行精确跟踪。本发明提出的方法能够有效提高无人艇轨迹跟踪的精度，节省系统计算和通信资源。
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公开(公告)号：CN213371717U
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202022056134.9
申请日：2020-09-18
Applicant: 海南大学
Abstract: 本实用新型公开了一种马桶电动清洁工具，包括：手握柄和与手握柄可拆卸连接的刷头；手握柄至少包括第一壳体和第二壳体，第一壳体和第二壳体铰接；第一壳体内部安装有防水驱动电机，且其防水驱动电机的输出轴伸出第一壳体与刷头可拆卸连接；第二壳体内置有电源和与电源电连接的控制线路板，防水驱动电机和控制线路板电连接。本实用新型提供的一种马桶电动清洁工具，通过第一壳体和第二壳体的铰接，能够实现第一壳体的弯折，进一步能够使刷头进行折叠，方便对马桶外部、马桶内上侧周边进行方便有效的清洁作业。
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