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公开(公告)号：CN115375561A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210905732.X
申请日：2022-07-29
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种优化亮度、反差及色差的遥感影像匀光匀色方法，属于图像处理中的色彩校正技术领域。方案包括：首先将采集的遥感影像从RGB色彩空间转换为YCbCr色彩空间；然后对Y通道采用分块Wallis变换方法校正亮度和反差分布不均匀的现象；对Cb、Cr通道，将参数化的样条曲线作为颜色重映射函数，并使用影像重叠区域内计算的颜色对应关系加以约束，采用凸二次规划求解曲线的参数，用颜色重映射函数校正影像之间的色彩差异；最后将遥感影像从YCbCr色彩空间转换为RGB色彩空间。本发明在影像的不同通道中分别进行亮度和颜色校正，既能够改善单幅影像内亮度和反差分布不均的情况，又能够有效减小多幅影像之间的颜色差异。
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公开(公告)号：CN114359130A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111319654.7
申请日：2021-11-09
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种基于无人机影像的道路裂缝检测方法，利用无人机采集道路裂缝图像，构建图像数据集；构建改进U‑Net神经网络模型，共七层，包括编码器和解码器，所述解码器包括三层，其最后一层中设置有CBAM注意力模块，编码后的各层特征图经上采样至原始输入图像大小，再与解码器中最后一层输出的特征图进行深浅层信息融合，然后进入CBAM注意力模块，所述CBAM注意力模块用于从通道层面和空间层面重新分配权重，得到更加聚焦裂缝的目标特征图；基于图像数据集，对构建好的改进U‑Net神经网络模型进行训练和测试，并利用训练好的改进U‑Net神经网络模型对待检图像进行检测。
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公开(公告)号：CN114092794A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111388962.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于海冰检测技术领域，公开了一种海冰图像分类方法、系统、介质、设备及处理终端，所述海冰图像分类方法包括：对原始图像进行预处理以去除原始图像中的冗余信息和噪声；根据加拿大冰况图在处理过后的图像中提取标签样本；利用卷积神经网络分别提取多源图像的特征信息；将提取到的特征信息进行拼接融合；将融合特征输入SE模块中进行特征级的权重标定；将融合特征输入全连接层进行深度融合并得到分类结果；通过总体分类精度和Kappa系数评估分类结果。本发明通过特征融合实现SAR数据和MSI数据特性的互补，充分挖掘和深度融合异源数据的多层次特征，通过引入SE模块增强模型对特征的识别能力，有效提高模型的特征表达能力。
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公开(公告)号：CN113865589A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110974717.6
申请日：2021-08-18
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于地形坡度的长距离快速路径规划方法，属于路径规划技术领域。包括如下步骤：选用现有的地理信息地图，生成兴趣区坡度信息并将地表属性信息映射至坡度信息上，构建兼具地形坡度信息和地表属性信息的网格化的地理信息地图，作为路径规划的数据基础；设置路径参数并根据车型设置可行阈值，用改进A星算法对上一步构建的地理信息地图进行路径搜索、规划；综合评估上一步的路径规划，形成最终的路径规划方案，并将其可视化。本发明运用数据分析手段和改进的A星算法，进行针对三维环境下路径规划评估和预测，并提供可视化路径规划方案，适用于范围大、地形变化复杂的路径规划任务。
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公开(公告)号：CN114359130B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111319654.7
申请日：2021-11-09
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G01N21/88 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种基于无人机影像的道路裂缝检测方法，利用无人机采集道路裂缝图像，构建图像数据集；构建改进U‑Net神经网络模型，共七层，包括编码器和解码器，所述解码器包括三层，其最后一层中设置有CBAM注意力模块，编码后的各层特征图经上采样至原始输入图像大小，再与解码器中最后一层输出的特征图进行深浅层信息融合，然后进入CBAM注意力模块，所述CBAM注意力模块用于从通道层面和空间层面重新分配权重，得到更加聚焦裂缝的目标特征图；基于图像数据集，对构建好的改进U‑Net神经网络模型进行训练和测试，并利用训练好的改进U‑Net神经网络模型对待检图像进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114373144B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111490699.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及人工智能的技术领域，公开了一种用于高速视频中圆形标识点的自动识别方法，建立包括目标检测网络YOLOv4、显著性检测网络BASNet和圆心检测模块的检测网络模型，该目标检测网络YOLOv4用于圆形标识点的边框进行识别，该显著性检测网络BASNet用于边框所在图像中的圆形标识点进行二值化处理，该圆心检测模块用于对二值化处理后的圆心标识进行圆心检测；对图像样本集中各个图像中的圆形标识点分别进行标注，再依据边框的尺寸大小，选择目标检测网络YOLOv4中合适的检测头，然后以各个边框所在图像作为输入，对检测网络模型进行训练；利用训练好的检测网络模型对高速视频中各帧图像中各个圆形标识点的自动识别。
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公开(公告)号：CN118447271A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410530430.8
申请日：2024-04-29
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种融合空间与相位特征的光学与SAR异源卫星图像匹配方法，以参考图像和待匹配图像作为原始图像，利用相位一致性最大响应图获得边缘图作为相位特征，对原始图像进行高斯滤波作为空间特征，结合两幅图像作为导向图构建对应的联合双边滤波尺度金字塔；对每个尺度图像计算最大矩图、最小矩图以及最大索引图并在最大矩图、最小矩图上检测特征点、在最大索引图上计算特征描述符，为每个特征描述符设置两个主方向，构建双重特征描述向量；将所有的特征点映射到对应的原始图像上，以其对应的双重特征描述向量作为输入，采用匹配方法进行特征匹配获得初始匹配结果，并利用初始匹配结果作为先验信息进行二次匹配，获得最终匹配结果。
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公开(公告)号：CN115423696B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210905728.3
申请日：2022-07-29
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应线程参数的遥感正射影像并行生成方法，属于摄影测量技术领域。该方法包括：获取原始立体影像，根据其角点的像方坐标和DEM通过RFM模型迭代计算获得四至地理坐标，建立模拟纠正影像；根据GPU的性能参数和CUDA核函数确定线程块和线程网格参数；使用GPU并行计算，获得模拟纠正影像像元的地理坐标及地面高程值；通过RFM模型计算其在原始立体影像中的行列，并以其插值计算的灰度值作为纠正影像的灰度值，获得正射纠正影像。本发明使用自适应线程块适应不同的GPU，具有较好的性能及更加自动化。同时使用GPU并行计算，能够极大地缩短正射纠正的时间，满足对立体影像批量进行正射纠正处理的需要。
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公开(公告)号：CN117974502A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410007322.2
申请日：2024-01-03
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种多幅亮度不均匀图像的色彩校正与自然度恢复方法，属于图像处理中的色彩校正技术领域。包括：获取至少两幅待处理影像，将每一幅所述待处理影像分解为照度分量和反射率分量；对每一幅所述待处理影像的照度分量进行自适应亮度改善和对比度增强，并采用颜色一致性优化策略进行优化；将每一幅优化后的所述待处理影像的照度分量和其对应的反射率分量合成为增强后的影像，并进行多波段混合以生成镶嵌图；采用分块的Wallis变换得到恢复后的每一幅所述待处理影像。本发明给出了用于多波段混合的定权策略，同时仅对图像的照度分量进行图像增强和颜色一致性优化有效地保留了图像的细节信息，两者组合实现了影像间强度的均匀过渡。
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公开(公告)号：CN117911885A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311418578.4
申请日：2023-10-30
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明属于赤潮检测技术领域，公开了一种赤潮检测方法、系统、介质、设备及终端。引入NDVI来增强赤潮的特征信息，以提高赤潮和海水的可分离性。采用传统U‑Net作为骨干网络来初步提取特征；引入ECA通道注意力机制，充分挖掘不同通道的光谱特征进一步深度提取赤潮特征；同时设计了基于空洞空间金字塔卷积(ASPC)的浅层特征提取模块并通过多尺度赤潮特征融合,增强模型的特征提取能力,从而更好地识别复杂边界的赤潮像素。实验结果证明，本发明的方法具有较好的检测效果。
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