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公开(公告)号：CN110503073A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910807587.X
申请日：2019-08-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种第三视角下动态链接的密集多智能体轨迹预测方法，利用变分自编码器视觉组件进行数据压缩；输入轨迹帧X进入动态循环单元完成编码网络功能；对于编码的数据进行解码。本发明不仅能根据卷积核采样点的动态变化模拟到多智能体流体时空运动，而且能够提取多智能体所处位置的空间特征，并能根据数据学习到具体在特征图上采样那些像素点，减少了空间特征冗余。本发明采用数据驱动的方式根据固定卷积核在特征图上学习到权重，然后采用sigmoid函数对学习到的权重值操作，得到时空数据的采样幅度，更加符合客观采样规律，提高模型泛化能力。本发明无需采用智能体轨迹点，可以实现多步预测、提高模型泛化能力，减少了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN104866857A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510273892.7
申请日：2015-05-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种棒材的计数方法，包括以下步骤：轮廓跟踪；计算最小包围圆；构建模板和计数。本发明采用自适应最小包围圆来逼近棒材端面策略。原始图像经过轮廓跟踪得到的二值图像的轮廓，计算最小包围圆进行多边形逼近、用最小包围圆来标识棒材端面，从而自适应提取棒材端面半径模板。无论棒材端面大小，根据端面自适应地得到一个最小包围圆来逼近该端面，误差不超过±4％。本发明采用棒材端面模板匹配策略，通过迭代得到棒材端面模板，模板的平均半径为Avg，在0.5*Avg和1.5*Avg范围内钢筋端面包围圈半径中进行迭代，有效保证了整扎棒材中每个棒材端面大小存在不完全一致情况下的棒材计数问题，精度达到99.5％。
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公开(公告)号：CN104434109A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410805041.8
申请日：2014-12-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: A61B5/055
CPC classification number: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种功能核磁共振时间序列匹配方法，包括以下步骤：计算系数矩阵β的初始值；计算观测信号时间序列Y与设计时间序列X间的范式距离Fdist；随机获取新的记录点；计算新的范式距离Fdist；输出β，完成Y与X的β匹配。本发明在fMRI时间序列匹配中将时域信号经快速离散傅立叶模变换后得到频域序列，从而完全消除相位信息，以达到消除要匹配的fMRI时间序列间相位差的目的。本发明与当前相位校正的方法相比，更为简单，消耗的计算量少。本发明对离散傅里叶变换进行加权约束，以降低高频部分的影响，优先考虑了低频有效信号，更为明确地确定“最感兴趣频率”的位置，从而降低激活检验结果出现“伪阳性”体素的可能性。
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公开(公告)号：CN102156893B
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201110072725.8
申请日：2011-03-24
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了RFID设备网络环境下采集数据的清洗系统及方法，其特征在于服务器管理员通过服务器端用户输入管理单元，输入全局数据清洗单元运行的定制参数，客户端数据缓冲单元获取到识读器发送过来的数据，将之存储在缓冲区；通过局部数据清洗单元进行数据清洗；后通过客户端与服务器端通信单元发送到服务器端的全局数据缓冲单元，再由全局数据清洗单元进行数据清洗对客户端发送来的数据流统一清洗，包括单路过滤、多路校正、多路判决、多路归并的清洗操作，清洗之后，依据上层应用的数据格式，转换为上层应用需要的数据，并发送过去。该清洗系统及方法具有支持分布式环境，自适应的清洗策略调整，以及自定义的用户清洗操作定义等优点。
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公开(公告)号：CN117934308A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410230310.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/30 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06T7/80 , G06T3/4007 , G06T7/10
Abstract: 本发明提供一种基于图卷积网络的轻量化自监督单目深度估计方法，具体步骤包括：建立自监督单目深度估计模型，包括：获取目标图像各像素点的深度值，估计相对位姿，将合成的新视图作为自监督训练信号；在建立的自监督单目深度估计模型基础上，应用轻量化特征捕捉策略，包括：使用膨胀卷积辅助捕捉全局特征，在膨胀卷积所捕获的全局特征基础上，运用自注意力机制学习长距离的特征依赖；利用图卷积神经网络技术将目标对象进行分割；构建模糊度提升数据增强机制。本发明不仅维持了模型的高性能，而且显著减少了所需的模型参数量，减小了模型的整体大小，所需的计算资源也相应降低，使得模型在资源受限的设备上，也能够更有效地进行部署和推理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116736880A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310421892.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种模型‑数据混合驱动固定翼无人机自主认知避障方法，包括以下步骤：建立慢通路瞬时机动避障模型；建立快通路自适应位姿控制模型；建立类脑快慢双通路混合驱动机动动作优化模型。本发明采用类脑快慢双通路架构，合理地设计长短期决策博弈策略，实现快慢通路各自有效强化机制，实施通路间动态博弈，最终决策选择中两个通路既相对独立、又相互增强，实现整个类脑快慢双通路模型在迭代、回馈中有效形成直觉习惯，从而提升自主认知性能，有效地进行人工智能模型与人脑认知机制之间的映射，真正将脑与认知中快慢双通路交互机制和原理启发式地构建所需的自主智能系统，使自主智能系统实现智能认知。
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公开(公告)号：CN112712548B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202011629288.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种水下鱼群运动模式分析方法，包括以下步骤：构建光流场；确定特征区域；计算特征图；分析粒子运动模态；分析鱼群场景运动模式。本发明采用光流逼近鱼群运动策略。原始鱼群运动视频经过光流特征提取，像素粒子有效刻画场景运动场。无论视频的清晰度和鱼群的个体运动姿态，本发明都能够有效捕捉鱼群整体的运动模式，具有较高的精确度。本发明建立鱼群视频光流场分析模型，构建目标像素粒子的运动特征，以与邻域粒子的相对光流运动分析该粒子的运动模态，可分为五种运动模态：聚合态、扩散态、环绕态、并行态、混乱态，有效展现鱼群的活动状态。本发明更加快速、简便，计算成本较现有方案更低，从而提高经济效益。
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公开(公告)号：CN112327915A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011247873.4
申请日：2020-11-10
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机的意念控制方法，包括以下步骤：建立通信和信号传输；模拟接收脑电信号；手柄上的蓝牙模块接收测试数据；修改手柄和无人机代码。本发明在多电极脑电信号采集设备获取人的脑电信号后将其转化为数字信号并通过蓝牙模块将脑电信号数据传递给手柄上的蓝牙模块，利用处理后的脑电信号数据对无人机进行控制，无人机根据指令进行飞行。由于脑电信号的传输需要用两个蓝牙模块，考虑到无人机与人相距较远，选择让手柄接收蓝牙数据，利用手柄上和无人机上的无线通信模块进行间接数据传输，从而扩大了信号传输距离。本发明无人机接收到的控制指令，均为原始手柄发送的控制信号，从而更稳定准确的实现意念控制无人机的飞行。
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公开(公告)号：CN110797123A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911033766.9
申请日：2019-10-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法，采用图卷积神经网络来模拟正常人脑结构网络演变为抑郁症的演化过程。演化过程中引入了方向向量，该向量既包含了正常人的脑结构网络信息，又包含了抑郁症患者脑结构网络的信息，通过图卷积操作可以同时提取两者的特征，而且可以控制演化的方向以及演化的程度。本发明提出了脑结构网络演化的图卷积神经网络模型，利用基于tensorflow框架下的深度学习方法，通过计算第一次演化结果与真实的抑郁症患者脑网络的交叉熵，利用梯度下降的优化方法使网络的演化始终朝着抑郁症患者脑网络的方向进行。最终输出接近于真实抑郁症患者的脑结构网络，并得到更接近于真实的网络的演化模型。
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公开(公告)号：CN110781838A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911033767.3
申请日：2019-10-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下行人的多模态轨迹预测方法，包括以下步骤：使用视觉几何组16层卷积神经网络进行图片特征提取；使用全连接层对轨迹数据进行特征处理；输入轨迹数据特征向量VS进入生成对抗网络完成编码解码网络功能；输入图片特征数据及轨迹特征数据至物理、社会注意力模块考虑地形限制及行人交互；通过更新完的生成器部分得到更好的轨迹生成预测结果；得到的稳定轨迹预测模型SPM。本发明可以有效的提高预测的精度，并且可以生成多条合理的预测轨迹，不仅能根据原始图片的特征信息提取到相关地形限制信息，而且能够考虑到同一复杂场景下不同行人之间的社交交互情况。本发明能够更加快速和准确地预测行人未来轨迹。
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