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公开(公告)号：CN102005105A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010292792.6
申请日：2010-09-27
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列相似匹配和GPS/陀螺仪、电子指南针的海洋灾害预警装置，该装置包括GPS模块、陀螺仪、电子指南针、视频获取设备、多点触控设备、数据处理装置、传感器、GIS和LBS基于位置服务、报警装置等。所述的GPS模块、陀螺仪、电子指南针三部分构成定位装置，获得定位信息。GIS和LBS基于位置服务用于地理位置的精确确定，叠加更多现实世界信息。数据处理装置存储历年海洋灾害发生时记载的特征数据及处理方法，并把传感器获得实时数据采用相似匹配的方法告知海洋灾害预警装置是否处在危险地带。最后，多点触控手持设备会在海洋灾害预警装置处在危险地段时发出警报声，及屏幕显示为红色区域，用户可以多点滑动找到安全地段并撤退或指导撤退。本发明不仅可以用于海上作业人员、普通渔民和研究员，而且领导可以把其作为一种辅助决策的手段，具有实时性，易于携带。
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公开(公告)号：CN116304941A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310226282.6
申请日：2023-03-09
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于多模型组合的海洋数据质量控制方法及装置，所述方法包括：构建数据集，并对数据集中的数据进行处理，将数据集训练数据集和测试数据集；对多种类型的基分类器进行实验和选择，将分类结果进行对比分析并选取效果好的基分类模型；采用自学习下采样的数据采样方法对基分类模型进行训练，并使用基分类模型对数据质量进行初步控制，得到一级标识结果；采用Stacking算法构建融合决策，构建多模型组合的海洋数据质量控制模型，得到最终的数据质量控制结果；利用训练数据集训练所述多模型组合的质控模型，利用测试数据集对训练好的质控模型进行测试。本发明可提高异常数据的检测能力。
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公开(公告)号：CN112232180A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011094743.1
申请日：2020-10-14
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种夜晚水下鱼类目标检测方法，所述目标检测方法包括：按一定时间间隔获取夜晚水下鱼类图像；使用MSRCP算法对所述夜晚水下鱼类图像进行图像增强处理，获取增强后夜晚水下鱼类图像；将所述增强后夜晚水下鱼类图像输入已训练的DetNASNet主干网络进行特征信息提取；将提取的所述特征信息输入经Soft‑NMS算法优化后的Cascade R‑CNN模型进行目标检测；获取所述夜晚水下鱼类目标检测结果。该方法避免了夜晚环境下光照对目标检测所造成的不良影响，提高了水下鱼类图像的色彩质量，可以有效去除重复的候选框，利用更加高效的目标检测主干网络，使得夜晚水下鱼类的目标检测更加精准、高效。
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公开(公告)号：CN111627047A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010428204.0
申请日：2020-05-20
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明提供一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，包括步骤：S1：获取水下鱼类视频数据集；S2：对水下鱼类视频数据集进行预处理，获得预处理视频帧图像集；S3：利用GMG背景去除算法提取预处理视频帧图像集中各预处理视频帧图像的前景；S4：利用LBP算法提取获得前景图像集的纹理特征集，并对前景图像集进行灰度值特征提取获得灰度特征集；S5：分别利用纹理特征集和灰度特征集对PLS分类器进行训练；S6：利用最优PLS分类器对水下鱼视频序列进行目标检测。本发明的一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法，可实现对水下鱼类目标的快速检测，并可减少传统方法人工检测以及深度学习中的大量人工标记。
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公开(公告)号：CN102005105B
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN201010292792.6
申请日：2010-09-27
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列相似匹配和GPS/陀螺仪、电子指南针的海洋灾害预警装置，该装置包括GPS模块、陀螺仪、电子指南针、视频获取设备、多点触控设备、数据处理装置、传感器、GIS和LBS基于位置服务、报警装置等。所述的GPS模块、陀螺仪、电子指南针三部分构成定位装置，获得定位信息。GIS和LBS基于位置服务用于地理位置的精确确定，叠加更多现实世界信息。数据处理装置存储历年海洋灾害发生时记载的特征数据及处理方法，并把传感器获得实时数据采用相似匹配的方法告知海洋灾害预警装置是否处在危险地带。最后，多点触控手持设备会在海洋灾害预警装置处在危险地段时发出警报声，及屏幕显示为红色区域，用户可以多点滑动找到安全地段并撤退或指导撤退。本发明不仅可以用于海上作业人员、普通渔民和研究员，而且领导可以把其作为一种辅助决策的手段，具有实时性，易于携带。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102495875A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110394244.9
申请日：2011-12-02
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明提供一种基于数据挖掘的海洋灾害预警专家系统。该系统包括海洋数据库，数据挖掘模块，海洋灾害知识库，知识获取界面，推理机，解释模块，海洋灾害预警展示界面七个模块。海洋数据丰富多样，先采用模糊聚类粗糙集属性约简法对大规模复杂的海洋数据进行简约和压缩，最大程度的保留与海洋灾害相关的属性因素信息，再利用数据挖掘得到蕴含大量的知识的信息，对这些知识信息经过规则提取处理，找到对海洋灾害能够预测的策略规律。将这些策略规律组织形成的海洋灾害知识库，推理机，用知识库中知识规则和数据进行推理，模拟海洋领域专家进行启发式推理、判断，评估海洋灾害，判断出海洋灾害的等级，解释程序结合预警阈值，以简单直观的方式，向用户发出灾害预警。本系统有效解决了海洋灾害中专家预警和海洋知识人员短缺的问题，为推广科学海洋灾害预警技术提供了新的途径和手段。
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公开(公告)号：CN102375923A
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN201010607705.1
申请日：2010-12-23
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种滩涂面积的预测方法。该方法包括以下步骤：通过RS、GPS和GIS结合，得到近十年来上海滩涂面积；根据上述数据选定贝叶斯动态模型的初始训练集；调用该模型进行预测，并与实际值进行对比，直到预测结果在实际值的置信区间内为止。本发明提出的预测方法，其预测结构精细，在节省数据开销的同时也提高的预测精度，为沿海渔民作业躲避海洋灾害提供工具，同时也为国家防灾减灾做出贡献。
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公开(公告)号：CN102081764A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201110004234.X
申请日：2011-01-11
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明提供一种基于ULDB的海洋环境监测数据管理系统。该系统包括数据采集、数据存储、数据检验、不确定性数据管理、数据分析、数据展示六个功能模块。海洋环境监测数据质量直接影响海洋环境管理决策的科学性。将海洋环境监测领域内的不确定性数据采用ULDB(Databases with Uncertainty and Lineage)进行存储，根据世系函数查找不确定性数据的来源，并根据用户需求和业务特点定义top-k查询语义，满足用户的不同需求。该系统能够有效的利用海洋环境监测数据，为海洋环境管理决策提供科学支持。
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公开(公告)号：CN115659828A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211382301.6
申请日：2022-11-07
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种波高预测模型，该模型包括，第一LGE模块，对与波高有关的海洋多要素时间序列进行特征编码，编码器，该编码器的输入与所述第一LGE模块的输出连接，用于输出海洋多要素高维特征；第二LGE模块，对由所述海洋多要素时间序列的后半段序列与零矩阵序列拼接而成的矩阵序列进行编码；解码器，将第二LGE模块的输出和所述编码器输出的高维特征作为输入，输出对于波高的预测结果。所述编码器由N(N＝4)组编码层构成，每个编码层依次包括，第一空洞因果卷积自注意力层、第一残差连接及归一化层、第一前向传播层、第二残差连接及归一化层。
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公开(公告)号：CN107944482B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201711141786.9
申请日：2017-11-17
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于半监督学习的高光谱图像的降维方法，所述方法包括以下步骤：构造改进的半监督相似权重矩阵Q；计算相似权重矩阵的对角矩阵D*以及拉普拉斯矩阵L*；根据半监督相似权重矩阵构造改进后的目标函数；根据目标函数求解广义特征方程；求解转换矩阵A＝(a1，a2，…，ad)以及低维子空间Y＝ATX＝{y1,y2,…,yN}。其优点表现在：利用样本的类标信息，又考虑了样本点之间的邻域信息，能够最小化同类样本间的距离，最大化不同类样本间的距离，从而提高了样本的分类精度。
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